【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能監控，特別涉及一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統。
技術介紹
1、在工程施工現場等場景中，對工程車輛和人員的有效識別與監控至關重要，傳統的監控方式往往依賴于后端服務器進行視頻圖像的處理，存在數據傳輸量大、延遲高、對網絡帶寬要求高等問題，為此，我們提出一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，包括視頻采集模塊、邊緣計算網關、告警模塊和后端管理平臺；
3、所述視頻采集模塊用于實時采集施工現場的視頻圖像，所述視頻采集模塊將所采集的視頻圖像傳輸至邊緣至邊緣計算網關；
4、所述邊緣計算網關與視頻采集模塊相連接，所述邊緣計算網關移植有工程車輛識別算法和人員識別算法，用于對接收的施工現場視頻圖像進行處理，實時識別工程車輛的類型、位置、行駛狀態以及施工人員的數量、位置和活動狀態；
5、所述告警模塊與邊緣計算網關相連，所述邊緣計算網關檢測到異常情況時告警模塊觸發告警，向現場人員發出報警信號，并將告警相關的視頻圖像傳輸至后端管理平臺；
6、所述后端管理平臺用于接收、存儲并分析來自邊緣計算網關的告警視頻圖像，管理人員可以通過后端管理平臺查看現場情況并查詢歷史告警記錄。
7、優選的，所述視
8、優選的，所述邊緣計算網關用于在現場對視頻圖像進行實時處理，并支持多任務并行計算，用于工程車輛識別算法和人員識別算法的運行。
9、優選的，所述工程車輛識別算法包括：
10、目標檢測，利用深度學習模型對視頻圖像中的車輛進行檢測，通過訓練集中的大量工程車輛數據，能夠識別出各種類型的工程車輛，包括但不限于挖掘機、推土機、裝載機和卡車；
11、車輛分類，對不同類型的車輛進行分類，通過特征提取和模式識別，可以區分出不同的工程車輛類型；
12、車輛跟蹤，利用多目標跟蹤算法可以在視頻流中持續跟蹤工程車輛的移動軌跡，監測其行駛狀態、速度及行駛路徑；
13、狀態分析，用于分析工程車輛的操作狀態，包括車輛是否處于工作狀態、是否在指定區域內工作、是否存在違規操作。
14、優選的，所述深度學習模型的工作流暢包括：
15、輸入圖像，目標檢測模型首先接收輸入圖像或視頻幀；
16、特征提取，卷積層對圖像或視頻進行處理，提取出低級特征和高級特征，其運算公式為：其中y(i，j)為輸出特征圖的像素值，x(i+m，j+n)是輸入圖像的像素值，w(m，n)是卷積核的元素，b是偏置項；
17、預測候選框，模型在圖像或視頻中預測出若干個包含物體的區域，每個區域都有一個邊界框；
18、分類和邊界框回歸，對每個預測的區域，模型會同時輸出物體類別和邊界框位置的修正；
19、后處理，通過后處理步驟，模型可以過濾掉重疊的邊界框，保留最優的檢測結果。
20、優選的，所述人員識別算法包括：
21、人體檢測，使用類似深度學習的人體檢測模型來識別視頻圖像中的人員，快速準確地檢測出施工現場的人員，并識別其位置和輪廓；
22、姿態估計，通過姿態估計算法，分析識別出人員的具體動作和活動狀態，判斷其是否處于工作狀態、是否有異常姿態；
23、人員跟蹤，利用多目標跟蹤技術，對每個識別出的人員進行編號，并跟蹤其在視頻中的移動軌跡，記錄其位置變化、活動路徑，并分析人員是否進入危險區域或違規區域；
24、密度檢測，通過統計施工現場的人員數量，分析人員密集度，判斷是否存在人員過度聚集的情況，進而觸發告警。
25、優選的，所述告警模塊能夠根據不同類型的異常情況發出相應的告警信號，包括但不限于工程車輛違規操作、人員進入危險區域以及人員過度聚集。
26、優選的，所述告警信號包括聲音告警、燈光告警以及煙霧告警，能夠通過網絡將告警視頻圖像傳輸至后端管理平臺。
27、優選的，所述后臺管理平臺具備實時監控功能，允許管理人員通過遠程設備實時查看施工現場的運行狀況，所述邊緣網關與后端管理平臺之間的數據傳輸采用加密傳輸協議。
28、優選的，所述系統的操作方法包括：
29、安裝視頻采集模塊，在施工現場的關鍵位置安裝高清攝像頭，并覆蓋到工程車輛和人員的活動區域；
30、配置邊緣計算網關，將工程車輛識別算法和人員識別算法移植到邊緣計算網關中，并進行參數設備和優化，并與視頻采集模塊和后端管理平臺進行通信；
31、連接告警模塊，將告警模塊與邊緣計算網關連接起來，檢測到異常情況及時發出警報；
32、搭建后端管理平臺，接收邊緣計算網關傳輸過來的告警視頻圖像，并進行存儲，分析和管理；
33、系統調試和優化，對整個系統進行調試和優化。
34、本專利技術的技術效果和優點：
35、(1)本專利技術通過在邊緣計算網關中進行視頻圖像的處理，只將告警視頻圖像傳輸至后端，大大降低了數據傳輸量和延遲，提高了系統的實時性，利用邊緣盒子的強大計算能力，能夠快速處理大量的視頻圖像數據，提高了工程車輛和人員識別的效率，邊緣計算網關可以在離線狀態下進行視頻圖像的處理，不受網絡中斷等因素的影響，增強了系統的可靠性和穩定性；
36、(2)本專利技術利用后端管理平臺可以對告警視頻圖像進行集中管理和分析，便于管理人員及時了解施工現場的情況，采取相應的措施，同時，系統的維護也更加方便，可以通過遠程升級等方式對邊緣計算網關中的算法進行更新和優化。
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1.一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，包括視頻采集模塊、邊緣計算網關、告警模塊和后端管理平臺；
2.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述視頻采集模塊包括至少一個高清攝像頭，用于拍攝施工現場的視頻圖像。
3.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述邊緣計算網關用于在現場對視頻圖像進行實時處理，并支持多任務并行計算，用于工程車輛識別算法和人員識別算法的運行。
4.根據權利要求3所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述工程車輛識別算法包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述深度學習模型的工作流暢包括：
6.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述人員識別算法包括：
7.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述告警模塊能夠根據不同類型的異常情況
8.根據權利要求7所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述告警信號包括聲音告警、燈光告警以及煙霧告警，能夠通過網絡將告警視頻圖像傳輸至后端管理平臺。
9.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述后臺管理平臺具備實時監控功能，允許管理人員通過遠程設備實時查看施工現場的運行狀況，所述邊緣網關與后端管理平臺之間的數據傳輸采用加密傳輸協議。
10.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述系統的操作方法包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，包括視頻采集模塊、邊緣計算網關、告警模塊和后端管理平臺；
2.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述視頻采集模塊包括至少一個高清攝像頭，用于拍攝施工現場的視頻圖像。
3.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述邊緣計算網關用于在現場對視頻圖像進行實時處理，并支持多任務并行計算，用于工程車輛識別算法和人員識別算法的運行。
4.根據權利要求3所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述工程車輛識別算法包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員識別系統，其特征在于，所述深度學習模型的工作流暢包括：
6.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算網關的工程車輛與人員...
【專利技術屬性】
技術研發人員：向濤，崔培欣，王文廣，曹明，馬治中，馬芳澤，薛楠，寧業棟，
申請(專利權)人：中國鐵塔股份有限公司滄州市分公司，
類型：發明
國別省市：
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