(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210706719.1 (22)申请日 2022.06.21 (71)申请人 重庆广睿达科技有限公司 地址 401144 重庆市渝北区人和街道新 南 路162号B单 元2622号 (72)发明人 匡力　尹海　彭亮　康一凡　 刘佳洪　曾丽莎　 (74)专利代理 机构 重庆渝之知识产权代理有限 公司 50249 专利代理师 周身彪 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种工地违规的监控方法、 系统、 介质及电 子设备 (57)摘要 本发明涉及一种工地违规的监控方法、 系 统、 介质及电子设备， 根据预先建立的识别模型 对工地图像进行识别， 获得识别结果； 在识别结 果中包括违规特征时， 根据预先设置的违规特征 与违规类型的映射关系， 确定识别结果中违规特 征的违规类型； 基于包含违规特征的工地图像、 违规类型、 包含违规特征的工地图像的获取时间 对工地进行违规监控。 通过采集工地图像并对工 地图像进行识别， 获得识别结果。 当识别结果包 含违规特征时， 确定违规特征的违规类型， 并基 于违规特征的工地图像、 违规类型、 包含违规特 征的工地图像的获取时间对工地的自动监控， 提 高监控效率的同时， 减少人员投入。 权利要求书2页 说明书9页 附图5页 CN 115205780 A 2022.10.18 CN 115205780 A 1.一种工地违规的监控方法， 其特 征在于， 包括 步骤： 获取目标工地的工地图像、 工地图像的获取时间； 根据预先建立的识别模型对所述工地图像进行识别， 获得识别结果； 在所述识别结果中包括违规特征时， 根据预先设置的违规特征与违规类型的映射关 系， 确定所述识别结果中违规特 征的违规类型； 基于包含违规特征的工地图像、 违规类型、 包含违规特征的工地图像的获取时间对工 地进行违规 监控。 2.根据权利要求1所述的一种工地违规的监控方法， 其特征在于， 获取工地图像、 工地 图像的获取时间， 包括： 根据目标工地的类型设定间隔时间； 根据所述间隔时间定时获取 所述工地图像， 并记录所述工地图像的获取时间。 3.根据权利要求1所述的一种工地违规的监控方法， 其特征在于， 根据 预先建立的识别 模型对所述工地图像进行识别， 获得识别结果， 包括： 按照预设尺寸对所述工地图像进行缩放， 并对缩放后的工地图像进行归一化处理， 获 得预处理图像； 获取所述预处 理图像的长度、 宽度、 图像通道、 批量大小维度； 以所述长度、 宽度、 图像通道、 批量大小维度构建四维张量， 并将所述四维张量输入至 预先建立的识别模型中进行识别， 获得初始结果； 对所述初始结果进行标注， 并对标注后的初始结果进行非最大值抑制， 获得所述识别 结果。 4.根据权利要求1所述的一种工地违规的监控方法， 其特征在于， 所述识别模型的建立 过程包括： 获取包含正样本、 负样本的训练数据集， 所述正样本为包括违规特征的工地图像， 所述 负样本为不包括违规特 征的工地图像； 对预先获取的人工神经网络进行配置， 根据 所述训练数据集对的人工神经网络进行训 练， 获得所述识别模型。 5.根据权利要求4所述的一种工地违规的监控方法， 其特征在于， 所述人工神经网络为 yolov5网络， 所述yolov5网络包括顺序连接的主干网络、 颈部网络、 头部网络， 所述主干网 络包括跨阶段局部网络； 对人工神经网络进行配置， 包括： 获取集型 卷积网络、 反卷积层； 根据所述密集型卷积网络对所述跨阶段局部网络进行替换， 并将所述反卷积层增加至 所述颈部网络的底层之后， 以使得所述颈部网络通过所述反卷积层与所述头部网络连接， 完成所述人工神经网络的配置 。 6.根据权利要求4所述的一种工地违规的监控方法， 其特征在于， 根据 所述训练数据集 对配置后的人工神经网络进行训练， 包括： 按照预设尺寸对所述训练数据集中的正样本进行缩放， 并对缩放后的正样本进行数据 增强； 根据仿射矩阵对数据增强后的正样本进行仿射变换， 仿射变换的方式包括旋转、 缩放、 随机裁剪、 平移运算；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115205780 A 2基于仿射变换后的正样本对配置后的人工神经网络进行训练。 7.根据权利要求1所述的一种工地违规的监控方法， 其特征在于， 基于包含违规特征的 工地图像、 违规类型、 包 含违规特 征的工地图像的获取时间对工地进行违规 监控， 包括： 将工地图像、 违规类型、 包含违规特征的工地图像的获取时间推送至上层平台， 基于所 述上层平台进行监控； 或者基于工地图像、 违规类型、 包含违规特征的工地图像的获取时间配置消息列队， 将 所述消息列队推送至上层平台， 基于所述上层平台进行监控。 8.一种工地违规的监控系统， 其特 征在于， 包括： 采集模块， 用于获取目标工地的工地图像、 工地图像的获取时间； 识别模块， 用于根据预 先建立的识别模型对所述工地图像进行识别， 获得识别结果； 映射模块， 用于在所述识别结果中包括违规特征时， 根据预先设置的违规特征与违规 类型的映射关系， 确定所述识别结果中违规特 征的违规类型； 存储模块， 用于基于包含违规特征的工地图像、 违规类型、 包含违规特征的工地图像的 获取时间对工地进行违规 监控。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于： 所述计算机程序被 处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处 理器及存 储器； 所述存储器用于存储计算机程序， 所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程 序， 以使所述终端执 行如权利要求1至7中任一项所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115205780 A 3