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    基于視頻摘要的地鐵工程施工項(xiàng)目安全培訓(xùn)素材獲取方法*

    2023-02-13 03:02:08余宏亮黃金艷
    城市軌道交通研究 2023年1期
    關(guān)鍵詞:危險(xiǎn)監(jiān)控區(qū)域

    余宏亮 彭 震 金 媛 黃金艷

    (1.武漢科技大學(xué)恒大管理學(xué)院,430065,武漢; 2.華中科技大學(xué)BIM工程中心,430074,武漢∥第一作者,高級(jí)工程師)

    0 引言

    施工工人(以下簡(jiǎn)稱“工人”)的不安全行為是導(dǎo)致地鐵車站施工項(xiàng)目安全事故發(fā)生的主要原因,對(duì)工人進(jìn)行安全培訓(xùn)是降低不安全行為的重要手段。目前,在地鐵工程的施工過(guò)程中,工人的安全培訓(xùn)效果并不理想。究其原因主要有以下幾點(diǎn):① 現(xiàn)場(chǎng)工人文化程度普遍不高,對(duì)傳統(tǒng)紙質(zhì)教材難以吸收消化;② 開展培訓(xùn)的方式多采用課堂集中教學(xué),培訓(xùn)內(nèi)容主要來(lái)源于操作規(guī)程和安全規(guī)范,存在學(xué)習(xí)內(nèi)容枯燥等問(wèn)題;③ 安全培訓(xùn)重視程度不高,培訓(xùn)內(nèi)容和形式更新不及時(shí)。

    針對(duì)現(xiàn)有安全培訓(xùn)中的培訓(xùn)內(nèi)容脫離實(shí)際、難以吸收消化、培訓(xùn)方式枯燥等問(wèn)題,文獻(xiàn)[1]認(rèn)為培訓(xùn)材料需要以多樣化、圖形化的表現(xiàn)形式呈現(xiàn),用多媒體或圖片等計(jì)算機(jī)輔助手段可以提升培訓(xùn)效果。文獻(xiàn)[2]根據(jù)培訓(xùn)圖片的內(nèi)容特征,利用相似度算法個(gè)性化推送給相應(yīng)地鐵項(xiàng)目中進(jìn)行該環(huán)節(jié)施工的工人。文獻(xiàn)[3]開發(fā)了一個(gè)圖示語(yǔ)言安全培訓(xùn)系統(tǒng),該系統(tǒng)從施工現(xiàn)場(chǎng)照片中獲取工人的危險(xiǎn)動(dòng)作,并將其作為培訓(xùn)素材,以更趣味的形式改編和轉(zhuǎn)化為工人施工法則規(guī)范,極大地增添了參與者的培訓(xùn)積極性。文獻(xiàn)[4]以武漢地鐵雙墩站為例,利用漫畫和圖片的形式建立圖示語(yǔ)言培訓(xùn)庫(kù),研究結(jié)果表明其具有高實(shí)用性,能夠有效改善工人的危險(xiǎn)行為,提高施工安全管理水平。但上述研究的實(shí)施效果均依賴于高質(zhì)量的培訓(xùn)照片,而現(xiàn)場(chǎng)安全培訓(xùn)照片素材收集難度較大,若通過(guò)人工從海量巡查照片中篩選出合適的素材,工作量極大且效率極低,這就造成了安全培訓(xùn)照片庫(kù)更新較慢,不能及時(shí)反映各工地的實(shí)際安全狀況。同時(shí),安全培訓(xùn)照片庫(kù)更新較慢還會(huì)導(dǎo)致經(jīng)過(guò)幾輪培訓(xùn)的工人反復(fù)抽取到已培訓(xùn)過(guò)的測(cè)試題等情況。因此,安全培訓(xùn)素材需要更有針對(duì)性的個(gè)性化數(shù)據(jù)庫(kù)。

    視頻摘要是利用近似算法和計(jì)算機(jī)技術(shù)從海量多媒體視頻中篩選典型的、有利用價(jià)值的幀,對(duì)原始視頻進(jìn)行濃縮概括的一項(xiàng)技術(shù)。隨著視頻摘要技術(shù)在監(jiān)控領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,可以借助該技術(shù)篩選出地鐵車站施工項(xiàng)目中工人的不安全行為。視頻摘要分為靜態(tài)視頻摘要和動(dòng)態(tài)視頻摘要。靜態(tài)視頻摘要通過(guò)原始多媒體圖像摘選典型視頻幀形成關(guān)鍵幀。動(dòng)態(tài)視頻摘要是由一些圖像序列及其對(duì)應(yīng)的音頻組成的一個(gè)視頻片斷。視頻摘要提取技術(shù)有助于直接從地鐵工程施工項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)獲取反映工人不安全行為的圖像數(shù)據(jù),相比于傳統(tǒng)的培訓(xùn)素材,該技術(shù)的應(yīng)用具有極高的工程價(jià)值和實(shí)用性。

    本文提出在地鐵工程施工項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)的視頻監(jiān)控圖像中,根據(jù)工人的不安全行為特征抽取典型視頻幀和視頻段,分別形成靜態(tài)視頻摘要和動(dòng)態(tài)視頻摘要。利用動(dòng)態(tài)視頻摘要獲取地鐵車站施工項(xiàng)目的不安全行為視頻,極大地豐富了安全培訓(xùn)素材,解決了素材單一及獲取困難等問(wèn)題。本研究可為接受安全培訓(xùn)的工人提供更加生動(dòng)的培訓(xùn)體驗(yàn),提高實(shí)際培訓(xùn)效果。

    1 地鐵工程施工安全培訓(xùn)素材獲取方法

    1.1 地鐵工程施工遠(yuǎn)程監(jiān)控及視頻圖像管理

    遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控是加強(qiáng)地鐵工程施工現(xiàn)場(chǎng)安全監(jiān)管的有力措施,因此國(guó)家和地方安全監(jiān)管部門頒布了各種法規(guī)大力推行遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控。2012年,中華人民共和國(guó)住建部發(fā)布了JGJ/T 292—2012《建筑工程施工現(xiàn)場(chǎng)視頻監(jiān)控技術(shù)規(guī)范》,隨之天津、北京、南京和上海等地也出臺(tái)了相應(yīng)的施工現(xiàn)場(chǎng)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控管理實(shí)施辦法,其中《上海軌道交通施工現(xiàn)場(chǎng)視頻監(jiān)控管理辦法》對(duì)監(jiān)控區(qū)域范圍、監(jiān)控視頻保存與備份等具體問(wèn)題進(jìn)行了規(guī)定。視頻監(jiān)控系統(tǒng)在北京、上海、廣州、深圳和武漢等城市的地鐵工程項(xiàng)目施工現(xiàn)場(chǎng)獲得了廣泛應(yīng)用。

    國(guó)內(nèi)許多學(xué)者對(duì)地鐵工程施工視頻監(jiān)控系統(tǒng)的總體架構(gòu)、主要功能、關(guān)鍵技術(shù)等方面進(jìn)行了研究。用于施工安全培訓(xùn)的素材往往是Near-miss事件(或稱為險(xiǎn)兆事件),為了能捕捉這些事件,地鐵車站視頻監(jiān)控應(yīng)實(shí)現(xiàn)施工區(qū)域全覆蓋,包括出入大門、各類車輛出入?yún)^(qū)域、材料堆放加工區(qū)域和施工作業(yè)面。文獻(xiàn)[5]制定了施工階段施工層、施工現(xiàn)場(chǎng)空間視頻監(jiān)控全覆蓋、視頻監(jiān)控點(diǎn)最少等布設(shè)原則,并開發(fā)了施工視頻監(jiān)控點(diǎn)動(dòng)態(tài)布置模型。文獻(xiàn)[6]通過(guò)專家調(diào)查和層次分析法,得出了地鐵盾構(gòu)區(qū)間視頻監(jiān)控?cái)z像頭最優(yōu)布設(shè)位置為盾構(gòu)機(jī)出土口、吊裝井口、盾構(gòu)尾端、管片拼裝區(qū)、吊裝運(yùn)輸區(qū)和盾構(gòu)機(jī)操作室的結(jié)論。基于上述研究可知,地鐵工程現(xiàn)場(chǎng)施工視頻監(jiān)控系統(tǒng)部署是識(shí)別和提取基于視頻摘要險(xiǎn)兆事件圖像及數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

    1.2 險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域監(jiān)控視頻圖像的辨識(shí)

    為了獲取險(xiǎn)兆事件的視頻圖像或照片作為安全培訓(xùn)素材,必須對(duì)險(xiǎn)兆事件發(fā)生的危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別和劃分,總結(jié)發(fā)生此類不安全行為的監(jiān)控視頻圖像特征并生成所需的安全培訓(xùn)素材。

    1.2.1 險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域的識(shí)別與劃分

    地鐵工程施工技術(shù)難度高、施工環(huán)境復(fù)雜、施工人員安全意識(shí)參差不齊,現(xiàn)場(chǎng)安全管理難度較大。當(dāng)工人進(jìn)入易發(fā)生安全事故的危險(xiǎn)區(qū)域時(shí),發(fā)生安全事故的概率會(huì)相應(yīng)增大。文獻(xiàn)[7-8]的研究發(fā)現(xiàn):地鐵工程施工現(xiàn)場(chǎng)易發(fā)生安全事故的危險(xiǎn)區(qū)域主要分布在基坑工程、腳手架工程、模板工程、混凝土工程、起重吊裝作業(yè)、動(dòng)火作業(yè)、用電作業(yè)、運(yùn)輸作業(yè)、施工機(jī)械作業(yè)和地下施工作業(yè)等區(qū)域,這些危險(xiǎn)區(qū)域也是險(xiǎn)兆事件高發(fā)區(qū)域,所以對(duì)這些危險(xiǎn)區(qū)域?qū)嵤┲攸c(diǎn)監(jiān)控是預(yù)防事故發(fā)生的有效技術(shù)手段。分析地鐵工程施工現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)區(qū)域的識(shí)別條件、劃分規(guī)則和事故類型,結(jié)果如表1所示。

    1.2.2 險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域的監(jiān)控視頻圖像特征

    監(jiān)控視頻是由一系列相關(guān)的圖像幀組成,除了具有圖像的一般特征外,由于拍攝設(shè)備、手段、目的及內(nèi)容的不同,還具有一些顯著特征:

    1) 靜態(tài)特征:顏色、紋理、形狀和空間關(guān)系等特征。

    2) 運(yùn)動(dòng)特征:反映監(jiān)控視頻的動(dòng)態(tài)信息,如運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置、大小、速度等變化??拷蜻M(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域工人的運(yùn)動(dòng)特征可通過(guò)跟蹤工人所在危險(xiǎn)區(qū)域的行為來(lái)反映。

    3) 結(jié)構(gòu)特征:監(jiān)控視頻是對(duì)某個(gè)固定地點(diǎn)長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)拍攝形成的,主要記錄特定空間內(nèi)(即險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的活動(dòng)情況。

    4) 視頻內(nèi)容特征:背景變化較小、監(jiān)控場(chǎng)景相對(duì)穩(wěn)定、信息密度低,存在大量無(wú)險(xiǎn)兆事件發(fā)生的片段,且處于險(xiǎn)兆狀態(tài)的目標(biāo)對(duì)象相對(duì)較少。

    表1 地鐵工程施工現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)區(qū)域的識(shí)別與劃分Tab.1 Identification and division of dangerous areas in metro project construction site

    1.3 險(xiǎn)兆事件視頻摘要的生成算法

    險(xiǎn)兆事件視頻摘要生成的基本步驟為:基于險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域劃分規(guī)則,通過(guò)施工現(xiàn)場(chǎng)的攝像頭聚焦預(yù)先劃分好的險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域,對(duì)其進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控,并將監(jiān)控視頻中劃分的危險(xiǎn)區(qū)域范圍在視頻中框選出來(lái),圍繞著框選的危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行險(xiǎn)兆事件識(shí)別和處理;通過(guò)背景建模獲得視頻背景圖像,當(dāng)檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域的行為時(shí),自動(dòng)開始進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別,并跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡信息;運(yùn)用關(guān)鍵幀提取算法生成視頻摘要。

    1.3.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

    檢測(cè)監(jiān)控視頻框選險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域中的所有運(yùn)動(dòng)目標(biāo),是險(xiǎn)兆事件識(shí)別的關(guān)鍵工作?;诨旌细咚贡尘敖:捅尘安罘诌\(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)復(fù)雜的監(jiān)控場(chǎng)景有良好的適應(yīng)性,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)包括兩個(gè)主要步驟:背景建模和背景差分法運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。

    1) 背景建模。背景圖像中的每個(gè)像素由k(3≤k≤5)個(gè)高斯分布構(gòu)成混合模型P(Xt)可以表示為:

    (1)

    式中:

    βi,t——協(xié)方差矩陣;

    η(Xt,μi,t,βi,t)——t時(shí)刻第i個(gè)高斯模型的概率密度函數(shù)。

    2) 背景差分法運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。背景差分法是根據(jù)當(dāng)前視頻幀像素點(diǎn)集合Xt(x,y)與背景圖像幀像素點(diǎn)集合Bt(x,y)作差分運(yùn)算,比較差分圖像灰度值dt(x,y)與差分法計(jì)算時(shí)設(shè)定的閾值T,大于T的部分為運(yùn)動(dòng)目標(biāo),其余為背景部分。背景差分法運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)公式為:

    dt(x,y)=|Xt(x,y)-Bt(x,y)|

    (2)

    (3)

    式中:

    Dt(x,y)——運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果值,取0或1。

    1.3.2 目標(biāo)跟蹤與軌跡提取

    目標(biāo)跟蹤的目的是獲取監(jiān)控圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域中的位置、行為及運(yùn)動(dòng)軌跡等信息。卡爾曼濾波法是一種快速準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)跟蹤算法,采用5個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)跟蹤算法:①列出狀態(tài)向量預(yù)測(cè)方程;②列出誤差協(xié)方差預(yù)測(cè)方程;③計(jì)算卡爾曼濾波增益;④修正狀態(tài)向量;⑤修正誤差協(xié)方差矩陣。

    通過(guò)對(duì)險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤,可以獲得視頻圖像幀中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置變化信息。以視頻圖像幀中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的質(zhì)心坐標(biāo)(xm,ym)作為位置坐標(biāo),m為監(jiān)控視頻圖像幀序號(hào),且m=0,1,…,n-1,將這些位置坐標(biāo)連接起來(lái)即為視頻圖像幀中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo)集合G,可以表示為:

    G={(x0,y0),(x1,y1),…,(xn-1,yn-1)}

    (4)

    1.3.3 關(guān)鍵幀提取

    采用基于內(nèi)容分析的關(guān)鍵幀提取方法,以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出入框選危險(xiǎn)區(qū)域的起始幀及結(jié)束幀作為參考關(guān)鍵幀,反映運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)出危險(xiǎn)區(qū)域的行為。對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域前與離開危險(xiǎn)區(qū)域后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài),根據(jù)參考關(guān)鍵幀以固定幀間隔各抓取一個(gè)關(guān)鍵幀;對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)的視頻段,只要運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi),其所有行為均可認(rèn)為是險(xiǎn)兆事件,即運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)的所有視頻幀都可作為關(guān)鍵幀,所以選取中間幀作為關(guān)鍵幀。

    1.3.4 動(dòng)態(tài)視頻摘要形成

    根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法檢測(cè)出框選危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視頻片段的定位信息,即運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出入框選危險(xiǎn)區(qū)域的起始幀及結(jié)束幀。

    1.3.5 靜態(tài)視頻摘要合成

    運(yùn)用泊松圖像編輯技術(shù)合成摘要,對(duì)取得關(guān)鍵幀中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行扣取,將其按照時(shí)間順序放入背景圖片中的對(duì)應(yīng)位置,加入關(guān)鍵幀序號(hào)與時(shí)間標(biāo)簽,并將G中存儲(chǔ)的各運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)軌跡在圖像幀中顯示出來(lái),形成地鐵工程施工險(xiǎn)兆事件靜態(tài)摘要。靜態(tài)視頻摘要可以直觀地了解運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在地鐵工程施工險(xiǎn)兆危險(xiǎn)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)情況及行為信息,以便監(jiān)控視頻管理者對(duì)險(xiǎn)兆事件作出判斷并及時(shí)處理,避免安全事故的發(fā)生。安全培訓(xùn)素材庫(kù)生成過(guò)程及應(yīng)用如圖1 所示。

    圖1 安全培訓(xùn)素材庫(kù)生成過(guò)程及應(yīng)用

    2 應(yīng)用案例

    2.1 項(xiàng)目概況

    武漢地鐵某車站主體結(jié)構(gòu)全長(zhǎng)359.80 m,標(biāo)準(zhǔn)段寬為33.65 m。車站頂板覆土厚度為3 m。地鐵車站工程采用明挖順作法施工,車站主體基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)采用地下連續(xù)墻。根據(jù)企業(yè)技術(shù)文件《武漢地鐵工程施工現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控中心技術(shù)導(dǎo)則》規(guī)定,沿基坑前端、后端、左端、右端和中心制高點(diǎn)部位布設(shè)了5個(gè)動(dòng)點(diǎn)高清紅外網(wǎng)絡(luò)高速智能球機(jī)(攝像頭)。通過(guò)5.8 GHz頻段無(wú)線網(wǎng)橋設(shè)備(最高帶寬可達(dá)300 Mbit/s)將監(jiān)控視頻傳輸至監(jiān)控機(jī)房千兆交換機(jī),監(jiān)控機(jī)房放置一臺(tái)內(nèi)置9 TB硬盤的NVR(網(wǎng)絡(luò)視頻錄像機(jī))和顯示設(shè)備。

    2.2 生成險(xiǎn)兆事件視頻摘要

    通過(guò)施工現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控高速智能球機(jī)獲取基坑臨邊危險(xiǎn)區(qū)域險(xiǎn)兆事件監(jiān)控視頻,將其作為試驗(yàn)案例,采用Matlab 2017b軟件進(jìn)行程序編譯。首先,根據(jù)臨邊危險(xiǎn)區(qū)域劃分規(guī)則劃定危險(xiǎn)區(qū)域范圍;然后,基于1.3節(jié)提出的視頻摘要算法對(duì)臨邊危險(xiǎn)區(qū)域險(xiǎn)兆事件進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè),進(jìn)而生成險(xiǎn)兆事件視頻摘要,將其作為個(gè)性化安全培訓(xùn)素材,通過(guò)安全培訓(xùn)系統(tǒng)推送給地鐵車站項(xiàng)目工人。

    本文案例為一個(gè)正在施工的地鐵車站基坑,基坑防護(hù)欄桿已安裝完畢,監(jiān)控高速智能球機(jī)對(duì)此區(qū)域進(jìn)行24 h監(jiān)控。由于現(xiàn)場(chǎng)施工人員安全意識(shí)不夠,出現(xiàn)了施工人員跨越防護(hù)欄桿在基坑邊緣行走的險(xiǎn)兆事件。根據(jù)危險(xiǎn)區(qū)域劃分規(guī)則在施工監(jiān)控視頻中已標(biāo)記了臨邊危險(xiǎn)區(qū)域,當(dāng)施工人員進(jìn)入紅色邊框區(qū)域時(shí),基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法,識(shí)別程序開始自動(dòng)響應(yīng)并進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤,其示意圖如圖2所示(現(xiàn)場(chǎng)中的紅色邊框區(qū)在圖中用白線表示)。

    圖2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤示意圖Fig.2 Diagram of moving target detection and tracking

    基于關(guān)鍵幀提取與摘要合成算法,對(duì)施工人員進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域的視頻段提取關(guān)鍵視頻幀。根據(jù)險(xiǎn)兆事件特征,在所獲得的監(jiān)控視頻中選取了3個(gè)關(guān)鍵幀,其中包含工人違規(guī)跨越護(hù)欄進(jìn)入臨邊危險(xiǎn)區(qū)域(見圖3 a))、在基坑邊緣行走(見圖3 b))、離開臨邊危險(xiǎn)區(qū)域(見圖3 c))這3個(gè)關(guān)鍵信息,結(jié)合人物運(yùn)動(dòng)軌跡和時(shí)間標(biāo)簽,合成視頻摘要圖片(見圖3 d))。

    圖3 視頻摘要生成示意圖Fig.3 Diagram of video summarization generation

    3 結(jié)語(yǔ)

    針對(duì)目前地鐵施工安全培訓(xùn)素材缺乏等問(wèn)題,本文充分利用地鐵工程施工現(xiàn)場(chǎng)視頻監(jiān)控圖像,分析工人不安全行為特征,對(duì)危險(xiǎn)區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與跟蹤,利用視頻摘要算法提取工人危險(xiǎn)行為關(guān)鍵幀,構(gòu)建動(dòng)態(tài)和靜態(tài)視頻摘要作為工人安全培訓(xùn)素材。以武漢某地鐵車站深基坑施工項(xiàng)目為例,從監(jiān)控視頻中抽取工人違規(guī)跨越護(hù)欄的危險(xiǎn)行為作為典型幀視頻,形成一條防止高處墜落的安全培訓(xùn)素材。此方法所形成的安全培訓(xùn)素材客觀真實(shí)、形象生動(dòng)、更新及時(shí),解決了傳統(tǒng)安全培訓(xùn)圖片式、漫畫式素材單一及獲取困難等問(wèn)題。后續(xù)研究中將進(jìn)一步拓展識(shí)別規(guī)則,豐富檢測(cè)不安全行為的種類,在視頻摘要算法中加強(qiáng)人工智能屬性,以構(gòu)建更完善的工人安全培訓(xùn)素材庫(kù)。

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