本發(fā)明涉及計算機視覺，具體為一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法。

背景技術(shù)：

1、建筑施工是指工程建設(shè)實施階段的生產(chǎn)活動，是各類建筑物的建造過程，也可以說是把設(shè)計圖紙上的各種線條，在指定的地點，變成實物的過程。

2、工程項目進(jìn)度管理中，通常需要相關(guān)人員到是樓層的施工現(xiàn)場查看具體情況后反饋，或是由現(xiàn)場的攝像頭拍攝施工現(xiàn)場畫面后由相關(guān)人員遠(yuǎn)程進(jìn)行人工判斷后輸入進(jìn)度管理系統(tǒng)中，相關(guān)人員定期到現(xiàn)場進(jìn)行判斷會消耗人力成本，而在圖像采集的過程中也會遇到角度不佳，光照條件不佳，相機安裝位置不合理等情況導(dǎo)致圖像內(nèi)的有效信息少，不利于遠(yuǎn)程終端人員的判斷，不能滿足實際使用需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的是提供一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中無法自動化實現(xiàn)施工現(xiàn)場的圖像采集后利用計算機視覺?的方法對施工階段進(jìn)行識別的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：本發(fā)明提供一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法，包括以下步驟：

3、s1、獲取同一個相機拍攝的不同鏡頭位置的多張圖像，對多張圖像拼接成一張大圖，利用單調(diào)棧算法獲取圖像中的最大矩形后將其輸入到分類算法中；

4、s2、根據(jù)圖像內(nèi)容來判斷當(dāng)前的施工階段，從json文件中讀取上一次的施工階段，然后根據(jù)圖像內(nèi)容及上一次的施工階段來判斷當(dāng)前的施工階段，更新施工階段。

5、優(yōu)選的，所述s2中的施工階段包括平鋪鋼筋、澆筑水泥、搭腳手架、平鋪模板。

6、優(yōu)選的，所述s2中澆筑水泥和平鋪鋼筋區(qū)分方法如下：

7、s3、先對每個圖像進(jìn)行了高斯模糊和灰度轉(zhuǎn)換處理；

8、s4、使用?sift（尺度不變特征變換）算法來提取圖像中的關(guān)鍵點；

9、s5、創(chuàng)建兩個掩膜，一個用于繪制關(guān)鍵點，另一個用于在關(guān)鍵點的位置上畫圓，返回這兩個掩膜，畫圓的掩膜2即為關(guān)鍵點圖像；

10、s6、將關(guān)鍵點圖像中的所有?255值（即關(guān)鍵點）替換為1，并使用一個指定大小的核對圖像進(jìn)行濾波，如果濾波后的圖像中存在0值，那么就認(rèn)為圖像中存在水泥表面。

11、優(yōu)選的，所述s2中平鋪模板階段和搭腳手架區(qū)分方法如下：

12、s7、使用otsu’s方法對輸入的灰度圖像進(jìn)行二值化處理；

13、s8、使用霍夫變換（hough?transform）在二值化圖像中檢測直線，并將這些直線繪制到一個新的掩膜上；

14、s9、對掩膜進(jìn)行閉操作，以填充直線間的小的空洞，這是通過使用一個特定大小的核進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉操作實現(xiàn)的；

15、s10、對閉操作后的圖像進(jìn)行輪廓檢測，并刪除面積小于某個閾值的輪廓；

16、s11、對處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測，并使用霍夫變換檢測直線；

17、s12、如果存在兩條平行的直線，那么函數(shù)返回true，表示圖像中存在模板；否則，返回false。

18、優(yōu)選的，所述s2中平鋪鋼筋和平鋪模板區(qū)分方法如下：

19、s13、判斷兩個函數(shù)（第一函數(shù)、第二函數(shù)）

20、s14、第一函數(shù)：

21、a、將輸入的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；

22、b、對灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到邊緣圖像；

23、c、使用霍夫變換（hough?transform）在邊緣圖像中檢測直線，并將這些直線繪制到一個新的掩膜上；

24、d、對于檢測到的每一對直線，計算它們之間的距離和角度，如果距離小于閾值（用于判斷兩條直線是否足夠接近），并且角度在某兩個閾值之間（用于判斷兩條直線是否大致平行），那么就認(rèn)為圖像中存在兩條平行的直線；

25、e、如果存在兩條平行的直線，那么函數(shù)返回true；否則，返回false；

26、s15、第二函數(shù)：

27、e、將輸入的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；

28、f、遍歷圖像中的每一個像素，對于每一個像素，都取其周圍的一個特定大小的窗口；

29、j、計算窗口中的像素值的平均值。如果平均值在某兩個閾值之間（用于判斷像素值是否接近鋼筋的顏色），那么就認(rèn)為這個窗口中存在鋼筋，并將這個窗口的坐標(biāo)添加到列表中；

30、k、遍歷列表，對于列表中的每一個坐標(biāo)，都在原圖像上畫一個紅色的矩形；

31、l、如果列表不為空，那么函數(shù)返回?true，表示圖像中存在鋼筋；否則，返回false。

32、優(yōu)選的，所述澆筑水泥與搭腳手架區(qū)分方法和分澆筑水泥和平鋪鋼筋的方法相同。

33、本發(fā)明至少具備以下有益效果：

34、本發(fā)明提供的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法，本方法使用python?語言的flask框架與客戶端進(jìn)行信息交互，相比主流的?java?框架，有以下優(yōu)點：開發(fā)和維護(hù)相對容易，有效降低了應(yīng)用的大小，針對目前人工判斷施工階段存在的消耗人力成本的問題，實現(xiàn)了通過機器視覺代替人工判斷，針對現(xiàn)場圖像采集的問題，能夠利用計算機視覺的方法提供含有最多有效信息量的圖像，具有良好的應(yīng)用前景。

技術(shù)特征：

1.一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法，其特征在于，所述s2中的施工階段包括平鋪鋼筋、澆筑水泥、搭腳手架、平鋪模板。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法，其特征在于，所述s2中澆筑水泥和平鋪鋼筋區(qū)分方法如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法，其特征在于，所述s2中平鋪模板階段和搭腳手架區(qū)分方法如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法，其特征在于，所述s2中平鋪鋼筋和平鋪模板區(qū)分方法如下：

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法，其特征在于，所述澆筑水泥與搭腳手架區(qū)分方法和分澆筑水泥和平鋪鋼筋的方法相同。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的作業(yè)面進(jìn)度識別方法，包括以下步驟：S1、獲取同一個相機拍攝的不同鏡頭位置的多張圖像，對多張圖像拼接成一張大圖，利用單調(diào)棧算法獲取圖像中的最大矩形后將其輸入到分類算法中；S2、根據(jù)圖像內(nèi)容來判斷當(dāng)前的施工階段，從JSON文件中讀取上一次的施工階段，然后根據(jù)圖像內(nèi)容及上一次的施工階段來判斷當(dāng)前的施工階段，更新施工階段。針對目前人工判斷施工階段存在的消耗人力成本的問題，實現(xiàn)了通過機器視覺代替人工判斷，針對現(xiàn)場圖像采集的問題，能夠利用計算機視覺的方法提供含有最多有效信息量的圖像，具有良好的應(yīng)用前景。

技術(shù)研發(fā)人員：程飛,羅勇琛,張毅恒,何洪華,羅恒陽,殷黎明
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州威視通智能科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8