基于改进机器视觉的施工作业行为风险监测

作者：吴承彬

来源：土木工程与管理学报, 2023, 40(03): 82-87.

DOI：10.13579/j.cnki.2095-0985.2023.20220747

• 机器视觉算法
• 安全风险监测
• 图像均衡处理
• 风险行为

针对施工作业行为风险难以监测，无法匹配应对策略的问题，提出基于改进机器视觉的施工作业行为风险监测。采用了改进的直方图均衡算法，均衡处理了监测获取的施工场景图像；创新性地引入了方向梯度直方图(HOG)优化支持向量机(SVM),构建了基于SVM-HOG的施工安全风险识别模型，识别了图像中的禁止区域入侵行为和人员施工风险行为，发送风险行为预警信号；基于知识图谱，分析了风险行为等级，实现施工作业行为风险监测。施工现场测试结果显示：采用该方法均衡处理后的图像对比度和信息熵结果最高值分别达到7.34和37.55,提升了图像细节和质量。该方法准确识别了监测图像中的人员行为风险、机械作业不规范风险以及人员入侵安全风险，为施工安全管理提供可靠依据。