一种基于AI技术的人体姿态动作智能识别方法和系统与流程

一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别方法和系统
技术领域
1.本发明涉及建筑安全管理技术领域，具体涉及一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别方法和系统。


背景技术：

2.施工现场的环境复杂，违规作业以及操作不规范的情况屡有发生，同时现场在施工的过程中存在多种危险因素，在行为不规范的情况下极易发生安全事故。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供了一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别方法和系统，通过获取施工现场的现场图像对现场的危险因素进行识别和标注，同时录入所有工作人员的身份信息，对工作人员的身份信息进行识别和标注，在工作人员在施工现场的活动中，对工作人员的动作进行识别，在工作人员靠近具有危险因素的区域以及操作不规范和违规作业时，及时对当前工作人员进行预警，同时将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存留档，便于后续的安全培训，减少不规范操作和违规作业以及增加对于施工现场危险因素的认识，解决了目前施工现场易发生安全事故的问题。
4.一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，包括：危险因素标记模块、身份识别模块、动作识别模块和预警模块；
5.所述危险因素标记模块，用于对现场的危险因素进行识别和标记；
6.所述身份识别模块，用于录入工作人员的身份信息，并对进行入现场的工作人员的身份信息进行识别，还用于将工作人员的姿态信息与身份信息进行绑定，还用于对进行入施工现场的工作人员进行标记；
7.所述动作识别模块，用于对进行入施工现场的工作人员的动作进行识别，将识别结果发送到所述预警模块；
8.所述预警模块，用于接收所述动作识别模块发送的识别结果，根据所述危险因素标记模块标注的危险因素和工作人员的身份信息对进行入施工现场的工作人员的动作进行识别，在判定工作人员的动作具有危险性时，对工作人员的危险性进行评价，同时结合工作人员的身份信息输出预警信息，还用于将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存。
9.进一步的，所述危险因素标记模块包括现场图像采集单元、危险因素识别单元和标注单元，所述现场图像采集单元用于获取施工现场的图像，所述危险因素识别单元用于对施工现场的危险因素进行识别，所述标注单元用于根据所述危险因素识别单元识别出的危险因素对危险因素区域使用红色方框进行标记。
10.进一步的，所述身份识别模块包括身份信息录入单元、身份信息识别单元、人体姿态识别单元、绑定单元和标记单元，所述身份信息录入单元用于录入工作人员的身份信息，所述人体姿态识别单元用于获取工作人员的动作、姿态信息，所述绑定单元用于将工作人
员的身份信息与动作、姿态信息进行绑定，所述身份信息识别单元用于根据工作人员的身份信息和动作、姿态信息对工作人员进行识别，所述标记单元对工作人员进行标记。
11.进一步的，所述工作人员的身份信息包括工作人员的姓名、面部信息以及获取的证书信息。
12.进一步的，所述标记单元对工作人员进行标记的方式为使用绿色方框进行标记，同时在方框的左上角显示工作人员的姓名。
13.进一步的，所述动作识别模块包括动作图像采集单元和动作识别单元，所述动作图像采集单元用于采集工作人员的图像信息，所述动作识别单元用于对工作人员的动作进行识别，得到识别结果。
14.进一步的，所述预警模块包括危险识别单元、危险等级评定单元、预警信息输出单元和存储单元，所述危险识别单元用于根据所述动作识别单元得到的识别结果、标注的危险因素和工作人员的身份信息对工作人员的动作进行识别，判定为危险动作时，所述危险等级评定单元用于对工作人员的危险动作进行评价，预警信息输出单元根据工作人员的身份信息发出预警信息，所述存储单元用于将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存。
15.进一步的，所述危险等级评定单元评价等级包括一级、二级和三级，按照顺序危险性由低至高排列。
16.第二方面，本发明实施例提供一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别方法，包括以下步骤：
17.s1，危险因素标记，现场图像采集单元获取施工现场的图像，危险因素识别单元对施工现场的危险因素进行识别，标注单元根据危险因素识别单元识别出的危险因素对危险因素区域使用红色方框进行标记；
18.s2，身份信息录入和动作、姿态信息绑定，身份信息录入单元录入工作人员的身份信息，人体姿态识别单元获取工作人员的动作、姿态信息，绑定单元将工作人员的身份信息与动作、姿态信息进行绑定；
19.s3，身份信息识别和标记，身份信息识别单元根据工作人员的身份信息和动作、姿态信息对工作人员进行识别，标记单元对工作人员进行标记；
20.s4，动作识别，动作图像采集单元采集工作人员的图像信息，动作识别单元对工作人员的动作进行识别，得到识别结果；
21.s5，预警，危险识别单元根据动作识别单元得到的识别结果、标注的危险因素和工作人员的身份信息对工作人员的动作进行识别，判定为危险动作时，危险等级评定单元对工作人员的危险动作进行评价，预警信息输出单元根据工作人员的身份信息发出预警信息，存储单元将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存。
22.本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
23.本发明通过获取施工现场的现场图像对现场的危险因素进行识别和标注，同时录入所有工作人员的身份信息，对工作人员的身份信息进行识别和标注，在工作人员在施工现场的活动中，对工作人员的动作进行识别，在工作人员靠近具有危险因素的区域以及操作不规范和违规作业时，及时对当前工作人员进行预警，同时将判定为危险动作的识别结
果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存留档，便于后续的安全培训，减少不规范操作和违规作业以及增加对于施工现场危险因素的认识，解决了目前施工现场易发生安全事故的问题。
24.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
25.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
26.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
27.图1为本发明实施例公开的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统的结构示意图；
28.图2为本发明实施例公开的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别方法的流程示意图。
29.附图标记：
30.1、危险因素标记模块；11、现场图像采集单元；12、危险因素识别单元；13、标注单元；2、身份识别模块；21、身份信息录入单元；22、身份信息识别单元；23、人体姿态识别单元；24、绑定单元；25、标记单元；3、动作识别模块；31、动作图像采集单元；32、动作识别单元；4、预警模块；41、危险识别单元；42、危险等级评定单元；43、预警信息输出单元；44、存储单元。
具体实施例
31.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
32.实施例一
33.如图1所示，本发明实施例提供一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，包括：危险因素标记模块1、身份识别模块2、动作识别模块3和预警模块4；
34.危险因素标记模块1，用于对现场的危险因素进行识别和标记；
35.具体的，危险因素标记模块1包括现场图像采集单元11、危险因素识别单元12和标注单元13，现场图像采集单元11用于获取施工现场的图像，危险因素识别单元12用于对施工现场的危险因素进行识别，危险因素包括，洞口、临边、临时用电区域、吊装区域、建筑和设备等，标注单元13用于根据危险因素识别单元12识别出的危险因素对危险因素区域使用红色方框进行标记，具体为，对洞口、临边、吊装区域和设备等危险因素进行识别后通过标记单元25实用红色方框进行框选，使危险因素位于红色方框内部，进入红色方框即为进入危险区域，在具有危险因素识别单元12不能识别出的危险因素时，通过人工进行判别，通过标注单元13进行标注。
36.身份识别模块2，用于录入工作人员的身份信息，工作人员的身份信息包括工作人员的姓名、面部信息以及获取的证书信息，并对进行入现场的工作人员的身份信息进行识别，还用于将工作人员的姿态信息与身份信息进行绑定，还用于对进行入施工现场的工作人员进行标记，标记单元25对工作人员进行标记的方式为使用绿色方框进行标记，同时在方框的左上角显示工作人员的姓名；
37.具体的，身份识别模块2包括身份信息录入单元21、身份信息识别单元22、人体姿态识别单元23、绑定单元24和标记单元25，身份信息录入单元21用于录入工作人员的身份信息，人体姿态识别单元23用于获取工作人员的动作、姿态信息，绑定单元24用于将工作人员的身份信息与动作、姿态信息进行绑定，身份信息识别单元22用于根据工作人员的身份信息(面部信息)和动作、姿态信息对工作人员进行识别，标记单元25对工作人员进行标记。
38.动作识别模块3，用于对进行入施工现场的工作人员的动作进行识别，将识别结果发送到预警模块4；
39.动作识别模块3包括动作图像采集单元31和动作识别单元32，动作图像采集单元31用于采集工作人员的图像信息，动作识别单元32用于对工作人员的动作进行识别，得到识别结果。
40.预警模块4，用于接收动作识别模块3发送的识别结果，根据危险因素标记模块1标注的危险因素和工作人员的身份信息对进行入施工现场的工作人员的动作进行识别，在判定工作人员的动作具有危险性时，对工作人员的危险性进行评价，同时结合工作人员的身份信息输出预警信息，还用于将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存；
41.具体的，预警模块4包括危险识别单元41、危险等级评定单元42、预警信息输出单元43和存储单元44，危险识别单元41用于根据动作识别单元32得到的识别结果、标注的危险因素和工作人员的身份信息对工作人员的动作进行识别，判定为危险动作时，危险等级评定单元42用于对工作人员的危险动作进行评价，预警信息输出单元43根据工作人员的身份信息发出预警信息，存储单元44用于将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存；
42.例如，工作人员a，具有塔吊特种作业资格证，按照工作内容去执行吊装工作，身份识别模块2首先对工作人员a的身份信息进行识别并对其进行标注，在进入塔吊的吊装区域后，攀爬进入塔吊的过程中，动作图像采集单元31采集工作人员a的动作，危险识别单元41根据工作人员a当前所在危险区域，结合工作人员a的违规动作，在判断工作人员a的行为不具备危险性时不做处理，在判断工作人员a的行为具有危险性时，根据可能造成的伤害，对工作人员a的行为进行危险评级，预警信息输出单元43根据工作人员a的身份信息发出预警信息，存储单元44将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员a的身份信息结合后进行保存；在工作人员a的身份信息为不具备塔吊特种作业资格证时，工作人员a靠近吊装区域后，具有攀爬进入塔吊动作时，动作图像采集单元31采集工作人员a的动作，危险识别单元41根据工作人员a当前所在危险区域，结合工作人员a的违规动作，在判断工作人员a的行为不具备危险性时不做处理，在判断工作人员a的行为具有危险性时根据可能造成的伤害进行，对工作人员a的行为进行危险评级，预警信息输出单元43根据工作人员a的身份信息发出预警信息，存储单元44将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人
员a的身份信息结合后进行保存；又如，工作人员a在靠近洞口和临边区域时，动作图像采集单元31采集工作人员a的动作，危险识别单元41根据工作人员a当前所在危险区域，结合工作人员a的动作，在判断工作人员a的行为不具备危险性时不做处理，在判断工作人员a的行为具有危险性时根据可能造成的伤害进行，对工作人员a的行为进行危险评级，预警信息输出单元43根据工作人员a的身份信息发出预警信息，存储单元44将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员a的身份信息结合后进行保存。
43.危险等级评定单元42评价等级包括一级、二级和三级，按照顺序危险性由低至高排列，其中一级为可能带来伤害，二级为会造成严重伤害，三级为会造成死亡。
44.本发明通过危险因素标记模块1获取施工现场的现场图像对现场的危险因素进行识别和标注，身份识别模块2录入所有工作人员的身份信息，对工作人员的身份信息进行识别和标注，在工作人员在施工现场的活动中，动作识别模块3对工作人员的动作进行识别，在工作人员靠近具有危险因素的区域以及操作不规范和违规作业时，预警模块4及时对当前工作人员进行预警，同时将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存留档，便于后续的安全培训，减少不规范操作和违规作业以及增加对于施工现场危险因素的认识，解决了目前施工现场易发生安全事故的问题。
45.实施例二
46.本发明实施例还公开了一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别方法，如图2，包括以下步骤：
47.s1，危险因素标记，现场图像采集单元11获取施工现场的图像，危险因素识别单元12对施工现场的危险因素进行识别，标注单元13根据危险因素识别单元12识别出的危险因素对危险因素区域使用红色方框进行标记；
48.s2，身份信息录入和动作、姿态信息绑定，身份信息录入单元21录入工作人员的身份信息，人体姿态识别单元23获取工作人员的动作、姿态信息，绑定单元24将工作人员的身份信息与动作、姿态信息进行绑定；
49.s3，身份信息识别和标记，身份信息识别单元22根据工作人员的身份信息和动作、姿态信息对工作人员进行识别，标记单元25对工作人员进行标记；
50.s4，动作识别，动作图像采集单元31采集工作人员的图像信息，动作识别单元32对工作人员的动作进行识别，得到识别结果；
51.s5，预警，危险识别单元41根据动作识别单元32得到的识别结果、标注的危险因素和工作人员的身份信息对工作人员的动作进行识别，判定为危险动作时，危险等级评定单元42对工作人员的危险动作进行评价，预警信息输出单元43根据工作人员的身份信息发出预警信息，存储单元44将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存。
52.本实施例公开的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别方法，通过获取施工现场的现场图像对现场的危险因素进行识别和标注，同时录入所有工作人员的身份信息，对工作人员的身份信息进行识别和标注，在工作人员在施工现场的活动中，对工作人员的动作进行识别，在工作人员靠近具有危险因素的区域以及操作不规范和违规作业时，及时对当前工作人员进行预警，同时将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存留档，便于后续的安全培训，减少不规范操作和违规作业以及增
加对于施工现场危险因素的认识，解决了目前施工现场易发生安全事故的问题。
53.应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
54.在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
55.本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。
56.结合本文的实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或其组合。软件模块可以位于ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、cd-rom或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质连接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于asic中。该asic可以位于用户终端中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。
57.对于软件实现，本技术中描述的技术可用执行本技术所述功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。这些软件代码可以存储在存储器单元并由处理器执行。存储器单元可以实现在处理器内，也可以实现在处理器外，在后一种情况下，它经由各种手段以通信方式耦合到处理器，这些都是本领域中所公知的。
58.上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。

技术特征：
1.一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，其特征在于，包括：危险因素标记模块、身份识别模块、动作识别模块和预警模块；所述危险因素标记模块，用于对现场的危险因素进行识别和标记；所述身份识别模块，用于录入工作人员的身份信息，并对进行入现场的工作人员的身份信息进行识别，还用于将工作人员的姿态信息与身份信息进行绑定，还用于对进行入施工现场的工作人员进行标记；所述动作识别模块，用于对进行入施工现场的工作人员的动作进行识别，将识别结果发送到所述预警模块；所述预警模块，用于接收所述动作识别模块发送的识别结果，根据所述危险因素标记模块标注的危险因素和工作人员的身份信息对进行入施工现场的工作人员的动作进行识别，在判定工作人员的动作具有危险性时，对工作人员的危险性进行评价，同时结合工作人员的身份信息输出预警信息，还用于将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存。2.如权利要求1所述的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，其特征在于，所述危险因素标记模块包括现场图像采集单元、危险因素识别单元和标注单元，所述现场图像采集单元用于获取施工现场的图像，所述危险因素识别单元用于对施工现场的危险因素进行识别，所述标注单元用于根据所述危险因素识别单元识别出的危险因素对危险因素区域使用红色方框进行标记。3.如权利要求1所述的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，其特征在于，所述身份识别模块包括身份信息录入单元、身份信息识别单元、人体姿态识别单元、绑定单元和标记单元，所述身份信息录入单元用于录入工作人员的身份信息，所述人体姿态识别单元用于获取工作人员的动作、姿态信息，所述绑定单元用于将工作人员的身份信息与动作、姿态信息进行绑定，所述身份信息识别单元用于根据工作人员的身份信息和动作、姿态信息对工作人员进行识别，所述标记单元对工作人员进行标记。4.如权利要求3所述的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，其特征在于，所述工作人员的身份信息包括工作人员的姓名、面部信息以及获取的证书信息。5.如权利要求3所述的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，其特征在于，所述标记单元对工作人员进行标记的方式为使用绿色方框进行标记，同时在方框的左上角显示工作人员的姓名。6.如权利要求1所述的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，其特征在于，所述动作识别模块包括动作图像采集单元和动作识别单元，所述动作图像采集单元用于采集工作人员的图像信息，所述动作识别单元用于对工作人员的动作进行识别，得到识别结果。7.如权利要求6所述的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，其特征在于，所述预警模块包括危险识别单元、危险等级评定单元、预警信息输出单元和存储单元，所述危险识别单元用于根据所述动作识别单元得到的识别结果、标注的危险因素和工作人员的身份信息对工作人员的动作进行识别，判定为危险动作时，所述危险等级评定单元用于对工作人员的危险动作进行评价，预警信息输出单元根据工作人员的身份信息发出预警信息，所述存储单元用于将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存。
8.如权利要求1所述的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，其特征在于，所述危险等级评定单元评价等级包括一级、二级和三级，按照顺序危险性由低至高排列。9.一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别方法，应用于如权利要求1任一项所述的一种基于ai技术的人体姿态动作智能识别系统，其特征在于，包括以下步骤：s1，危险因素标记，现场图像采集单元获取施工现场的图像，危险因素识别单元对施工现场的危险因素进行识别，标注单元根据危险因素识别单元识别出的危险因素对危险因素区域使用红色方框进行标记；s2，身份信息录入和动作、姿态信息绑定，身份信息录入单元录入工作人员的身份信息，人体姿态识别单元获取工作人员的动作、姿态信息，绑定单元将工作人员的身份信息与动作、姿态信息进行绑定；s3，身份信息识别和标记，身份信息识别单元根据工作人员的身份信息和动作、姿态信息对工作人员进行识别，标记单元对工作人员进行标记；s4，动作识别，动作图像采集单元采集工作人员的图像信息，动作识别单元对工作人员的动作进行识别，得到识别结果；s5，预警，危险识别单元根据动作识别单元得到的识别结果、标注的危险因素和工作人员的身份信息对工作人员的动作进行识别，判定为危险动作时，危险等级评定单元对工作人员的危险动作进行评价，预警信息输出单元根据工作人员的身份信息发出预警信息，存储单元将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存。

技术总结
一种基于AI技术的人体姿态动作智能识别方法和系统，涉及建筑安全管理技术领域，包括：危险因素标记模块、身份识别模块、动作识别模块和预警模块，通过获取施工现场的现场图像对现场的危险因素进行识别和标注，同时录入所有工作人员的身份信息，对工作人员的身份信息进行识别和标注，在工作人员在施工现场的活动中，对工作人员的动作进行识别，靠近具有危险因素的区域、操作不规范和违规作业时，及时对当前工作人员进行预警，同时将判定为危险动作的识别结果、危险性评价以及工作人员的身份信息结合后进行保存留档，便于后续的安全培训，减少不规范操作和违规作业以及增加对于施工现场危险因素的认识，解决了目前施工现场易发生安全事故的问题。生安全事故的问题。生安全事故的问题。


技术研发人员：田宝吉 梁斌 王立彬 冷东天 王保栋
受保护的技术使用者：中建八局发展建设有限公司
技术研发日：2021.12.14
技术公布日：2022/3/8