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    基于計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)的施工現(xiàn)場人員及車輛智能統(tǒng)計(jì)與監(jiān)測

    2024-05-11 00:57:44陳祺榮陳鈺開朱東烽
    廣東土木與建筑 2024年4期
    關(guān)鍵詞:置信度施工現(xiàn)場人員

    陳祺榮,陳鈺開,林 俊,朱東烽

    (1、廣東筠誠建筑科技有限公司 廣東云浮 527300;2、海南大學(xué)土木建筑工程學(xué)院 海口 570228)

    0 引言

    近年來,我國的建筑業(yè)飛速發(fā)展,建筑業(yè)企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營規(guī)模的不斷擴(kuò)大,建筑業(yè)總產(chǎn)值持續(xù)增長[1],建筑施工高速發(fā)展和大規(guī)模建設(shè)項(xiàng)目實(shí)施給施工生產(chǎn)帶來嚴(yán)峻的安全生產(chǎn)管理問題,建筑施工領(lǐng)域的安全問題始終都是國家安全生產(chǎn)監(jiān)管工作的重中之重[2]。單個(gè)項(xiàng)目體量也變得越來越大,同時(shí)在崗施工人員可達(dá)近千人,極大地增加了建筑施工現(xiàn)場人員管理的難度。為加快建筑業(yè)持續(xù)健康的發(fā)展,住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部和人力資源社會(huì)保障部聯(lián)合下發(fā)了《建筑工人實(shí)名制管理辦法(試行)》[3],并于2019年3月1日正式實(shí)施,對于施工現(xiàn)場出入口有明確要求:施工現(xiàn)場原則上實(shí)施封閉式管理,設(shè)立進(jìn)出場門禁系統(tǒng),采用人臉、指紋、虹膜等生物識(shí)別技術(shù)進(jìn)行電子打卡;不具備封閉式管理?xiàng)l件的工程項(xiàng)目,應(yīng)采用移動(dòng)定位、電子圍欄等技術(shù)實(shí)施考勤管理[4]。因此,研究建筑施工現(xiàn)場人員智能統(tǒng)計(jì)算法對于工地的數(shù)字化、智慧化管理具有重要意義。通過智能統(tǒng)計(jì)進(jìn)出人員及其工種、所屬專業(yè)公司等信息,并實(shí)現(xiàn)建筑施工現(xiàn)場內(nèi)部實(shí)時(shí)人數(shù)、各工種人數(shù)和各專業(yè)公司場內(nèi)人數(shù)的智能化顯示,建筑施工現(xiàn)場人員管理效率可以有效提高。

    目前大多數(shù)建筑施工現(xiàn)場采用的安全管理模式是紙質(zhì)簽到系統(tǒng),或在施工現(xiàn)場各個(gè)出入口安裝門禁控制系統(tǒng)(如由三輥閘,擺閘,翼閘,不銹鋼柵欄門等通道系統(tǒng)與感應(yīng)卡讀寫器結(jié)合構(gòu)成的系統(tǒng))[5],所有管理人員和施工人員提前將人臉或者二代身份證錄入系統(tǒng)后便可自由進(jìn)出,同時(shí)非工地人員未經(jīng)登記和授權(quán)無法擅自進(jìn)入施工現(xiàn)場,達(dá)到杜絕安全隱患并切實(shí)保障工地的安全生產(chǎn)的目的[6]。這種安全管理模式在體量較小的建筑項(xiàng)目足以應(yīng)付可能產(chǎn)生的人員管理隱患,然而在體量較大,工人數(shù)量大以及各類人員進(jìn)出頻繁的項(xiàng)目,這種管理模式存在諸多問題:

    ⑴建筑工地出入口處人員出入頻繁,人員無序流動(dòng),現(xiàn)場管理困難,建材失竊時(shí)有發(fā)生;

    ⑵用紙質(zhì)記錄考勤數(shù)據(jù),難以準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)實(shí)際工時(shí),且數(shù)據(jù)易被篡改[7];

    ⑶施工現(xiàn)場人員數(shù)量多、分包單位多、工種和崗位多的特點(diǎn),項(xiàng)目管理人員無法清晰和及時(shí)掌握現(xiàn)場的施工作業(yè)人員數(shù)量、各工種人員數(shù)量和各專業(yè)分包單位人數(shù),不利于現(xiàn)場管理效率提高;

    ⑷發(fā)生建筑勞務(wù)人員工資糾紛時(shí),監(jiān)管部門難以取證,維權(quán)困難重重;

    ⑸車輛以及車輛內(nèi)人員進(jìn)出場統(tǒng)計(jì)困難。

    目前,基于計(jì)算機(jī)視覺以及深度學(xué)習(xí)的人員統(tǒng)計(jì)算法已經(jīng)日趨成熟[8-10],在建筑施工現(xiàn)場人員管理方面有著很大的發(fā)揮空間,大型施工現(xiàn)場對于項(xiàng)目人員智能統(tǒng)計(jì)算法平臺(tái)的搭建擁有極為迫切的需求。因此,本文基于YOLOv4 網(wǎng)絡(luò)結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺智能識(shí)別技術(shù),通過分析閉路監(jiān)控?cái)z像頭的實(shí)時(shí)監(jiān)控畫面,實(shí)現(xiàn)建筑施工現(xiàn)場的人員自動(dòng)化監(jiān)測,并在云端平臺(tái)上實(shí)時(shí)顯示識(shí)別過程和各類統(tǒng)計(jì)信息。本文主要研究以下關(guān)鍵內(nèi)容:

    ⑴構(gòu)建基于YOLOv4 的施工現(xiàn)場工人統(tǒng)計(jì)與監(jiān)測深度學(xué)習(xí)算法。

    ⑵基于上述深度學(xué)習(xí)算法,開發(fā)面向工地管理人員的施工管理系統(tǒng)。

    ⑶通過試驗(yàn)驗(yàn)證算法的成功率以及準(zhǔn)確度,試驗(yàn)內(nèi)容包括試驗(yàn)場景的搭建、設(shè)備選型以及部署方式、模型訓(xùn)練的具體實(shí)現(xiàn)方法、給出試驗(yàn)結(jié)果以及對試驗(yàn)結(jié)果的總結(jié)和分析。

    1 深度學(xué)習(xí)工人統(tǒng)計(jì)與監(jiān)測算法

    1.1 YOLOv4算法基本原理

    YOLOv4 相較于上一代YOLOv3 擁有更良好的檢測性能。如圖1 所示,YOLOv4 主干特征提取網(wǎng)絡(luò)采用的是借鑒跨級部分網(wǎng)絡(luò)(CSPNet)與深度網(wǎng)絡(luò)(DarkNet53)產(chǎn)生的CSPDarknet53,加強(qiáng)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力,而且能降低顯存使用??缂壊糠志W(wǎng)絡(luò)復(fù)制基礎(chǔ)層的特征映射圖后借助密集塊(dense block)進(jìn)入下一步,達(dá)到將基礎(chǔ)層的特征映射圖分離的目的,同時(shí),跨級部分網(wǎng)絡(luò)增加了網(wǎng)絡(luò)寬度,精度得以保障[11]。

    圖1 YOLOv4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Network Structure of YOLOv4

    YOLOv4算法有如下3步:

    ⑴ 對圖片進(jìn)行主干特征提取,采用步長為2、卷積核為3×3 的卷積層對圖像進(jìn)行5 次采樣,依次產(chǎn)生208×208,104×104,52×52,26×26,13×13 尺寸的特征層。

    ⑵將特征圖通過金字塔池化,將13×13 進(jìn)行多尺度感受野的融合,對特征圖進(jìn)行最大值池化,通過張量拼接得到13×13 尺寸的新特征層。如圖2 所示,新特征層又與上一步中的26×26,52×52 尺寸特征層通過路徑聚合網(wǎng)絡(luò)代替特征金字塔進(jìn)行參數(shù)聚合。因此YOLOv4算法能應(yīng)用于不同尺寸檢測頭,YOLOv4在此步驟將融合方法由相加修正為拼接,提高模型學(xué)習(xí)能力。

    圖2 改進(jìn)的路徑聚合網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Improved PANet

    ⑶將特征層傳入檢測網(wǎng)絡(luò),YOLOv4的檢測頭模式與YOLOv3 的檢測頭模式相同:將特征層劃分為13×13,26×26,52×52 三類大小的網(wǎng)格圖,分別檢測大中小三類目標(biāo),提高檢測精度,防止目標(biāo)輪廓因?yàn)檩^大或較小而丟失。YOLOv4還會(huì)更改圖像再對新圖像進(jìn)行決策,這一過程即自對抗訓(xùn)練,改善學(xué)習(xí)決策邊界的薄弱環(huán)節(jié),提高系統(tǒng)魯棒性[12]。

    1.2 代碼實(shí)現(xiàn)

    項(xiàng)目的目的是實(shí)現(xiàn)對進(jìn)入的車輛與行人進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì),因此需對監(jiān)視器的每一幀畫面進(jìn)行處理,具體步驟如下:

    ⑴傳入監(jiān)視器的實(shí)時(shí)畫面,開始對每一幀畫面進(jìn)行處理。

    ⑵設(shè)置循環(huán)條件:只有在無法讀入畫面時(shí)退出。

    ⑶借助已訓(xùn)練數(shù)據(jù)的函數(shù)讀取當(dāng)前幀的物體,返回3 類參數(shù):類別,邊框中心點(diǎn)位置,類別置信度。依據(jù)位置參數(shù)繪制出當(dāng)前幀存在物體的輪廓,把所有位置參數(shù)繪制的矩形框的幾何中心點(diǎn)進(jìn)行記錄。

    ⑷以物體編號(hào)為鍵,以物體對應(yīng)矩陣框幾何中心點(diǎn)為值,創(chuàng)建字典,當(dāng)前幀與上一幀保留本步驟的字典。若有物體不存在,刪除其對應(yīng)數(shù)據(jù)。將中心點(diǎn)相差小于40像素點(diǎn)的物體視為相同物體,將上一幀物體編號(hào)繼承至當(dāng)前幀的物體字典[13]。

    ⑸依據(jù)中心點(diǎn)移動(dòng)方向確定進(jìn)或出,在監(jiān)控器畫面中有兩類移動(dòng):上下方向,左右方向。若人物移動(dòng)軌跡為左右,則只需依照中心點(diǎn)橫坐標(biāo)變化確定方向;若人物移動(dòng)方向?yàn)樯舷拢罁?jù)縱坐標(biāo)變化確定方向。依據(jù)人或車的方向確定對應(yīng)物體類別處于工地的數(shù)量。

    ⑹顯示已處理的圖像,圖像輸入窗口,當(dāng)前幀率(FPS)與實(shí)時(shí)車輛數(shù)與人數(shù),復(fù)制當(dāng)前幀物體幾何中心點(diǎn)坐標(biāo),圖像滯留20 ms。

    2 試驗(yàn)與分析

    本章節(jié)主要講述算法模型對于行人和車輛檢測的試驗(yàn)效果,具體包括:模型運(yùn)行環(huán)境的搭建,模型的訓(xùn)練,試驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取及分析。

    2.1 試驗(yàn)環(huán)境搭建

    本文所有試驗(yàn)所使用的硬件配置信息及軟件信息,分別如表1、表2所示。

    表1 試驗(yàn)所使用的硬件配置信息Tab.1 Hardware Configuration Information Used for the Experiment

    表2 試驗(yàn)所使用的軟件信息Tab.2 Software Information Used for the Experiment

    如圖3 所示,試驗(yàn)中硬件設(shè)備的部署方式為在施工現(xiàn)場出入口架設(shè)監(jiān)控?cái)z像頭,采集監(jiān)控視頻并將采集到的素材通過交換機(jī)輸入到模型中進(jìn)行識(shí)別并統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),最后再將結(jié)果實(shí)時(shí)顯示到終端設(shè)備上實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程集中管理。

    圖3 傳輸路徑Fig.3 The Transmission Path

    2.2 模型訓(xùn)練過程

    在模型訓(xùn)練的過程中要判斷該算法是否能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出行人以及車輛,首先需要制定合適的評估標(biāo)準(zhǔn),合理的評估標(biāo)準(zhǔn)不僅能夠準(zhǔn)確地測評該算法的好壞還能根據(jù)不同的需求對算法進(jìn)行有目的性的改進(jìn)升級。對于一個(gè)行人與車輛識(shí)別算法來說,識(shí)別的準(zhǔn)確度是最基本的評估標(biāo)準(zhǔn)。本試驗(yàn)主要測試算法在不同的環(huán)境條件的識(shí)別準(zhǔn)確性。為了檢驗(yàn)算法在不同環(huán)境條件下的準(zhǔn)確性,我們將分別選取白天和夜晚中人流量較大的時(shí)段內(nèi)的監(jiān)控錄像經(jīng)過拼接作為識(shí)別素材。

    獲取到合適的識(shí)別素材后,首先人工對視頻中的人員和車輛進(jìn)出的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),將其作為真實(shí)數(shù)量,再由算法進(jìn)行識(shí)別統(tǒng)計(jì)獲得統(tǒng)計(jì)數(shù)量,將二者數(shù)據(jù)進(jìn)行對比即可得出算法的識(shí)別準(zhǔn)確度。在運(yùn)行算法前需要在算法中設(shè)置一定的規(guī)則以便于準(zhǔn)確地分辨行人進(jìn)出的數(shù)量,在算法中預(yù)設(shè)藍(lán)色與黃色區(qū)域?yàn)榕袛鄥^(qū),當(dāng)目標(biāo)上行撞黃線時(shí)記為進(jìn),目標(biāo)下行撞藍(lán)線時(shí)記為出,以此來計(jì)算行人進(jìn)出數(shù)量,如圖4所示。

    圖4 監(jiān)控錄像分析過程Fig.4 Surveillance Video Analysis Process

    算法運(yùn)行時(shí),將對視頻進(jìn)行處理,首先縮小尺寸再檢測畫面中是否有目標(biāo)出現(xiàn),假設(shè)畫面中無目標(biāo)出現(xiàn),算法會(huì)將其視為無效畫面忽略并清理,當(dāng)畫面中有目標(biāo)存在時(shí),算法會(huì)為目標(biāo)賦框后輸出,最后檢測目標(biāo)框是否撞線以及目標(biāo)框所撞區(qū)域是為藍(lán)色或者黃色作為目標(biāo)進(jìn)出的判斷依據(jù)。通過選取不同的環(huán)境條件進(jìn)行算法準(zhǔn)確性檢測,所得試驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

    表3 識(shí)別結(jié)果(人)Tab.3 Results of the Identify

    通過表3可知日間環(huán)境下算法識(shí)別進(jìn)入和離開的準(zhǔn)確率分別為97%和95%,在夜間環(huán)境下算法識(shí)別進(jìn)入和離開的準(zhǔn)確率分別為94%和93%,可見基于YOLOv4 網(wǎng)絡(luò)的行人統(tǒng)計(jì)中,不論是白天或是黑夜,在保證識(shí)別區(qū)域光照充足的情況下,識(shí)別的準(zhǔn)確率均可達(dá)90%以上。但統(tǒng)計(jì)結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)之間仍有差距,通過觀察算法運(yùn)行過程發(fā)現(xiàn),誤差的主要來源于以下三個(gè)方面:

    ⑴當(dāng)目標(biāo)在碰撞線內(nèi)停留過久時(shí)算法就會(huì)重復(fù)識(shí)別;

    ⑵當(dāng)目標(biāo)手持安全帽經(jīng)過檢測區(qū)域時(shí)算法會(huì)重復(fù)識(shí)別;

    ⑶ 當(dāng)監(jiān)控視頻出現(xiàn)掉幀情況導(dǎo)致畫面短暫中斷,畫面恢復(fù)后也會(huì)對已識(shí)別目標(biāo)重復(fù)識(shí)別。

    通過對YOLOv4 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法進(jìn)行改進(jìn),訓(xùn)練出的模型在試驗(yàn)中表現(xiàn)良好且穩(wěn)定,準(zhǔn)確率均能達(dá)到95%以上且能實(shí)時(shí)檢測,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

    2.3 可視化界面設(shè)計(jì)

    如圖5 所示,通過與虛幻4 引擎的結(jié)合,在算法中加入http 推流服務(wù),將所獲取的視頻畫面和算法統(tǒng)計(jì)的結(jié)果實(shí)時(shí)展示在客戶端,并在客戶端添加其他功能。

    圖5 可視化界面Fig.5 User Interface(UI)

    該客戶端所包含的功能主要包括:

    ⑴人員與車輛統(tǒng)計(jì)功能,包括人員與車輛進(jìn)、出數(shù)量以及場地內(nèi)人員與車輛總數(shù);

    ⑵視角切換功能,當(dāng)在不同出入口架設(shè)多個(gè)攝像頭時(shí),可通過客戶端在不同攝像頭之間進(jìn)行切換并實(shí)時(shí)獲取該攝像頭所記錄的人員與車輛進(jìn)出數(shù)據(jù)。

    2.4 工程應(yīng)用難點(diǎn)與解決方法

    雖然本研究首先在驗(yàn)環(huán)境中對所研發(fā)算法進(jìn)行了測試和驗(yàn)證,但是在項(xiàng)目測試與落地階段,發(fā)現(xiàn)了本系統(tǒng)存在多個(gè)實(shí)際應(yīng)用問題,通過解決以下落地應(yīng)用問題,極大地提高了該系統(tǒng)在實(shí)際工程項(xiàng)目中的應(yīng)用價(jià)值與魯棒性。

    2.4.1 畫面檢測范圍

    本項(xiàng)目在現(xiàn)場測試過程中發(fā)現(xiàn),需要對不同區(qū)域的視頻畫面檢測范圍進(jìn)行調(diào)整。如圖6 所示,該畫面所展示區(qū)域?yàn)楸疚臏y試項(xiàng)目工地的主要人員進(jìn)出通道,該通道畫面主要包含閘機(jī)通道與右側(cè)門衛(wèi)值班室。算法在默認(rèn)情況下會(huì)對整個(gè)畫面中的人員進(jìn)行識(shí)別與檢測,如果有人員在值班室中來回走動(dòng),也會(huì)被算法判定為“進(jìn)場”或者“出場”,這種誤判會(huì)給系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)結(jié)果造成巨大誤差。因此,本系統(tǒng)在項(xiàng)目現(xiàn)場落地過程中,需要根據(jù)不同出入口的畫面布局,對相應(yīng)的后臺(tái)算法檢測范圍進(jìn)行調(diào)整。通過在算法代碼中加入“檢測區(qū)域”功能,來控制各個(gè)畫面中的實(shí)際檢測范圍。如圖6 所示,所有進(jìn)入該通道畫面中的人員都會(huì)被識(shí)別出來,但是只有通過圖中檢測區(qū)域的人員會(huì)計(jì)入統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),而在檢測區(qū)域以外活動(dòng)的人員,不會(huì)對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。除下圖所示通道,本項(xiàng)目對其它全部出入口畫面均進(jìn)行了檢測區(qū)域調(diào)整,極大地提高了系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)精度。

    圖6 檢測區(qū)域Fig.6 Detection Area

    2.4.2 算法準(zhǔn)確率

    本研究使用YOLOv4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為檢測算法的基礎(chǔ),經(jīng)過訓(xùn)練,該算法可對人員、車輛等不同對象進(jìn)行識(shí)別判定。判定過程中,算法會(huì)自動(dòng)評估對某一對象判定的置信度,置信度越高,則目標(biāo)對象檢測的成功率越高。需要給算法設(shè)定一個(gè)合理的置信度區(qū)間,來對各個(gè)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行篩選。如果置信度區(qū)間設(shè)置過低,則會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤判定的情況。如圖7?所示,將一臺(tái)閘機(jī)識(shí)別成人員;如果置信度區(qū)間設(shè)置過高,則會(huì)出現(xiàn)遺漏判定的情況。如圖7?所示,由于該人員佩戴特殊帽子并手持某設(shè)備,使得算法對其判定的置信度降低。因此,本項(xiàng)目通過大量測試來給出合理的置信度區(qū)間,避免誤判和漏判,最終使得系統(tǒng)檢測的綜合準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。

    圖7 錯(cuò)誤及遺漏判定案例Fig.7 Cases of Misjudgment and Omission Detection

    2.4.3 系統(tǒng)冗余程度

    系統(tǒng)冗余程度會(huì)影響算法的計(jì)算效果,系統(tǒng)越復(fù)雜,則其占用的計(jì)算資源越高,在硬件設(shè)備計(jì)算能力固定的情況下,留給算法部分的計(jì)算資源越有限,計(jì)算效果也越差。本項(xiàng)目測試中,初始版本的系統(tǒng)冗余程度過高,導(dǎo)致算法部分算力不足,逐幀計(jì)算速度慢于視頻輸入速度,導(dǎo)致分析畫面會(huì)比實(shí)時(shí)畫面相對滯后。同時(shí)由于算力不足,分析過程中會(huì)出現(xiàn)掉幀現(xiàn)象,雖然掉幀現(xiàn)象對用戶的視覺體驗(yàn)影響不大,但是掉幀如果剛好發(fā)生在有人員通過的時(shí)間點(diǎn),算法無法對同一人員進(jìn)行連續(xù)追蹤,則會(huì)誤將其判定為兩個(gè)不同人員(見圖8),進(jìn)而嚴(yán)重影響統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此,本項(xiàng)目在保持算法和系統(tǒng)功能的基礎(chǔ)上,最大限度對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,降低其冗余程度,拋棄無關(guān)組件,降低渲染效果,確保系統(tǒng)占用最少量的計(jì)算資源,最終大大提高了算法的計(jì)算效果,避免了上述滯后與重復(fù)識(shí)別的問題。

    圖8 掉幀引起的重復(fù)識(shí)別Fig.8 Duplicate Detection Caused by Dropped Frames

    3 總結(jié)

    本文針對建筑施工現(xiàn)場所采用的傳統(tǒng)安全管理模式可能存在的漏洞提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺與YOLOv4 算法模型的智能管理辦法,利用閉路監(jiān)控?cái)z像頭畫面實(shí)現(xiàn)施工人員的全自動(dòng)監(jiān)測與統(tǒng)計(jì)。該方法首先通過預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)算法,對通過工地入口的施工人員進(jìn)行檢測,利用跟蹤算法對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,并在目標(biāo)碰撞檢測線時(shí)進(jìn)行計(jì)數(shù)并統(tǒng)計(jì),最后通過客戶端進(jìn)行實(shí)時(shí)展示。本研究在現(xiàn)場測試過程中,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在畫面檢測范圍、算法置信度、系統(tǒng)冗余程度存在問題。通過解決上述問題,極大地提高了系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和魯棒性,為系統(tǒng)在實(shí)際工程項(xiàng)目中應(yīng)用打下基礎(chǔ)。在今后的研究中,可以基于該方法,根據(jù)不同的需求可加入不同的功能,如人臉識(shí)別、工種識(shí)別、安全帽佩戴識(shí)別等。這種基于計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)算法的自動(dòng)化人員監(jiān)測手段,能夠有效提高施工現(xiàn)場人員管理效率,對提高施工智能化、實(shí)現(xiàn)智能建造具有非常重要的應(yīng)用價(jià)值。

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