用于塔吊安装监控的大范围工地人员识别及定位方法

技术领域

本申请涉及人员识别及定位技术领域，特别是涉及一种用于塔吊安装监控的大范围工地人员识别及定位方法。

背景技术

施工工地是一个复杂的工作环境，管理人员无法精确知晓所有人员的工作动态，而为了提高施工调度效率、实现工地现场的人员识别及定位，需要在施工工地上采用人员定位系统对人员进行识别及定位。

现有施工工地上所采用的人员定位系统通常需要施工人员携带定位器，定位器发出定位信号，系统根据定位信号传输至多个基站的飞行时间来推算施工人员准确位置。在实现本申请过程中，申请人发现由于定位器的体积重量因素以及更换电池的不便，导致施工人员对定位器使用依从性较差，这样就导致系统无法达到预期效果。

发明内容

本申请实施例提供一种用于塔吊安装监控的大范围工地人员识别及定位方法，解决现有人员定位系统采用施工人员携带定位器而导致其对施工人员依从性较差，无法达到预期效果的问题。

为解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

第一方面，提供一种用于塔吊安装监控的大范围工地人员识别及定位方法，其包括以下步骤：步骤1，采用多个枪球联动设备对工地现场进行全覆盖摄像；步骤2，对所有枪球联动设备的枪球联动监控进行联动标定及GPS标定，使球机画面像素点与其枪机画面中对应的图框及其GPS坐标形成映射关系；步骤3，生成多个ArUco标签，并将ArUco标签粘贴在工人安全帽上；步骤4，采用ArUco算法库识别每个枪球联动设备所采集画面中的ArUco标签，解析其对应二维码ID；步骤5，根据二维码ID查询人员信息，计算ArUco标签所在球机画面图框范围，并根据球机画面像素映射关系推算出其GPS坐标；步骤6，将当前时刻、工人信息及其GPS坐标打包存入数据库。

在第一方面的第一种可能实现方式中，在步骤1中，多个枪球联动设备是按照全覆盖的原则安装在工地多个塔吊上的。

结合第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第二种可能实现方式中，在步骤2中，球机画面像素点与其枪机画面中对应的图框及其GPS坐标形成映射关系的方法包括以下步骤：进入枪球联动设备的配置界面进行枪球联动画面配准；在GPS标定界面，将枪机画面中标定十字对应点的实际GPS坐标输入标定框，则可以根据标定点坐标的线性组合得到球机画面任意图框对应的枪机画面图框，通过枪机画面图框与其GPS坐标标定映射表求得球机画面任意图框对应的GPS坐标。

在第一方面的第三种可能实现方式中，在步骤3中，ArUco标签为二进制平方标记，其由一个宽的黑边和一个内部的二进制矩阵组成。

在第一方面的第四种可能实现方式中，在步骤4中，多个枪球联动设备的RSTP码流接入AI算法服务器，通过AI算法服务器识别ArUco标签。

在第一方面的第五种可能实现方式中，识别ArUco标签的方法包括以下步骤：读取枪球联动设备球机的相机参数信息，其中相机参数通过标定相机所得，用于记录相机内参和畸变参数等固有属性；对输入的视频帧进行预处理，当且仅当枪球联动设备的PTZ附带的光学变焦倍数Z大于等于设定的AI检测工况变焦倍数时将帧传入检测；调用ArUco算法库中的检测函数，用于识别画面中出现的指定ID的ArUco标签。

在第一方面的第六种可能实现方式中，在步骤5中，根据ArUco标签所在球机画面图框范围，调用枪球联动设备的API，获取对应时刻枪球联动设备PTZ参数，推算对应时刻球机图框范围对应的所述枪球联动设备的枪机画面中的图框范围。

结合第一方面的第六种可能实现方式，在第一方面的第七种可能实现方式中，推算对应时刻ArUco标签在枪球联动设备的枪机画面中的图框范围的方法包括以下步骤：在一定的变焦倍数Zn下，将枪球联动设备俯仰偏转复位，则枪球联动设备球机的画面中心从原点移动到枪机画面中C(x,y)点坐标所需云台偏移参数Pn(h,v)，其中x,y分别表示枪机画面的坐标，h,v分别表示云台步进电机水平转动步数及垂直转动步数；然后将枪球联动设备球机云台参数坐标h设置为x轴,v设置为y轴,变焦倍数设置为z轴对C(x,y)作图得到云台参数h,v,变焦倍数对C(x,y)的对应关系并进行函数拟合得到C(x,y)＝f(h,v,Zn)；在一定的变焦倍数Zn下，将枪球联动设备球机俯仰偏转复位，则枪球联动设备球机画面中心从原点移动到枪机画面中C(x,y)点坐标时的枪球联动设备画面左上，右下角像素在枪机画面中的坐标记做Corner[A(xa,ya),B(xb,yb)]，其中A(xa,ya),B(xb,yb)分别表示枪球联动设备球机画面左上、右下角点像素在枪机画面中的对应像素坐标；将枪机画面坐标x设置为x轴,y设置为y轴,变焦倍数为z轴对Corner[A(xa,ya),B(xb,yb)]作图得到画面坐标x,y，变焦倍数Zn三个参数对于Corner[A(xa,ya),B(xb,yb)]的对应关系并进行函数拟合得到Corner[A(xa,ya),B(xb,yb)]＝g(x,y,Zn)；根据枪球联动设备球机画面及请求API返回的当时Zn,P(h，v)，则对应的枪机图框范围C＝Corner-xy＝g(f(h,v,Zn),Zn)。

结合第一方面的第八种可能实现方式，在第一方面的第九种可能实现方式中，推算ArUco标签所在GPS坐标的位置的方法包括以下步骤：根据Corner[A(xa,ya),B(xb,yb)]取得图框中心坐标Center((xa+xb)/2,(ya+yb)/2)；查询映射关系，得到所述枪机图框中心像素对应的GPS坐标。

本申请与现有技术相比具有的优点有：

本申请的用于塔吊安装监控的大范围工地人员识别及定位方法，其在工地现场安装枪球联动设备，并将工地现场的部署的枪球联动监控进行联动标定及GPS标定，在工人安全帽上粘贴Aruco标签，通过识别Aruco标签的二维码并推算其GPS坐标，以此实现对全工地大范围人员识别及定位，并且具有成本低、编码鲁棒性强抗干扰等特点。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本申请一实施例的用于塔吊安装监控的大范围工地人员识别及定位方法的步骤流程示意图；

图2是本申请一实施例的不同字典下的ArUco标签的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

请参阅图1，其是本申请一实施例的用于塔吊安装监控的大范围工地人员识别及定位方法的步骤流程示意图；如图所示，用于塔吊安装监控的大范围工地人员识别及定位方法S包括以下步骤1至步骤6，其中：

步骤1，安装枪球联动设备。采用多个枪球联动设备对工地现场进行全覆盖摄像。

具体的，大范围施工工地通常设置有多个塔吊，在多个塔吊上分别安装枪球联动设备，使多个枪球联动设备的的摄像画面对施工工地实现全覆盖摄像。也即多个枪球联动设备是按照全覆盖的原则安装在工地多个塔吊上的。

步骤2，配置GPS标定，完成GPS标定到机枪画面像素形成映射关系。对所有枪球联动设备进行枪球联动监控摄像头的联动标定与GPS标定，使球机画面像素到其对应的枪机画面图框及图框对应的GPS坐标形成映射关系。

具体的，进入枪球联动设备的配置界面(按照厂商配置手册)进行枪球联动画面配准，对所有枪球联动设备进行枪机画面像素/GPS坐标N点标定，使球机画面任意图框的GPS坐标可以表示为云台ptz参数与标定点GPS坐标线性组合的函数。【枪机任意图框到其GPS坐标的映射的可能实现：考虑3点标定的情形，枪机画面三个标定点的GPS坐标表示为

步骤3，于工人安全帽上粘贴ArUco标签。生成多个ArUco标签，并将ArUco标签粘贴在工人安全帽上。

具体的，生成多个ArUco标签，将其分别粘贴到工人安全帽上。请参阅图2，其是本申请一实施例的不同字典下的ArUco标签的示意图；如图所示，每一个ArUco标签为二进制平方标记，其由一个宽的黑边和一个内部的二进制矩阵组成，黑边用于快速检测到图像，二进制矩阵也即二进制编码用于决定ArUco标签的ID，ArUco标签存在多种表现形式，而ArUco标签的数据字典就是各个形式的集合，其主要性质是字典大小和ArUco标签大小，其中，字典大小是组成字典的ArUco标签数量，而ArUco标签大小则是二进制位的个数。

步骤4，追视及解析二维码ID。采用ArUco算法库识别每个枪球联动设备所采集画面中的ArUco标签，解析其对应二维码ID。

具体的，将多个枪球联动设备的RSTP码流接入AI算法服务器，通过AI算法服务器识别ArUco标签。在识别ArUco标签时，先读取枪球联动设备连接的相机参数信息，其中相机参数通过标定相机所得，用于记录相机内参和畸变参数等固有属性，然后对输入的视频帧进行预处理，当且仅当枪球联动设备的PTZ附带的光学变焦倍数Z大于等于设定的AI检测工况变焦倍数时将帧传入检测，调用ArUco算法库中的检测函数，用于标记画面中出现的指定ID的ArUco标签。更具体地，检测算法先通过灰度化将图像由RGB通道转为Gray通道，再使用中值滤波去除噪声干扰，并利用自适应阈值Otsu的方式将灰度图进行二值化，随后提取轮廓，并找出所有可能的凸四边形作为候选，最后通过ID值和ArUco标签内部矩阵比对筛选出指定ArUco标签进行框选，且优先选择四条边长近似的ArUco标签，但不以此为限。

步骤5，推算工人GPS坐标。根据二维码ID查询人员信息，计算ArUco标签在枪机画面中的图框范围，并根据映射关系推算出其GPS坐标。

具体的，在计算ArUco标签在多边形区域的范围时，调用获取二维码ID对应枪球联动设备的API，换句话说也即调用拍摄对应图像的枪球联动设备，获取对应时刻枪球联动设备画面各项参数，参数包括球机变焦Zn及俯仰旋转P(h水平步数,v垂直步数)参数，然后推算对应时刻ArUco标签在枪球联动设备的枪机画面中的多边形区域范围。

在推算对应时刻ArUco标签在枪球联动设备的枪机画面中的多边形区域范围时，在一定的变焦倍数Zn下，将枪球联动设备俯仰偏转复位，则枪球联动设备的画面中心从原点移动到枪机画面中C(x,y)点坐标所需云台偏移参数Pn(h,v)，其中x,y分别表示枪机画面的坐标，h,v分别表示云台步进电机水平转动步数及垂直转动步数，然后将枪球联动设备云台参数坐标h设置为x轴,v设置为y轴,变焦倍数设置为z轴对C(x,y)作图得到云台参数h,v,变焦倍数对C(x,y)的对应关系并进行函数拟合得到C(x,y)＝f(h,v,Zn)，接着，在一定的变焦倍数Zn下，将枪球联动设备俯仰偏转复位，则枪球联动设备画面中心从原点移动到枪机画面中C(x,y)点坐标时的枪球联动设备画面左上，右下角像素在枪机画面中的坐标记做Corner[A(xa,ya),B(xb,yb)]，其中A(xa,ya),B(xb,yb)分别表示枪球联动设备画面左上、右下角点像素在枪机画面中的对应像素坐标，然后，将枪机画面坐标x设置为x轴,y设置为y轴,变焦倍数为z轴对Corner[A(xa,ya),B(xb,yb)]作图得到画面坐标x,y，变焦倍数Zn三个参数对于Corner[A(xa,ya),B(xb,yb)]的对应关系并进行函数拟合得到Corner[A(xa,ya),B(xb,yb)]＝g(x,y,Zn)，最后，根据枪球联动设备画面及请求API返回的当时Zn,P(h，v)，则图框范围C＝Corner-xy＝g(f(h,v,Zn),Zn)。

在推算ArUco标签GPS坐标时，根据枪机画面Corner[A(xa,ya),B(xb,yb)]取得图框中心坐标Center((xa+xb)/2,(ya+yb)/2)，分别将Center、三点标定的A、B、C代入下述映射函数的X、A、B、C中，

步骤6，追加存储数据。将当前时刻、工人信息及其GPS坐标打包存入数据库。

具体的，根据ID查表返回识别人员信息，从而实现人员识别P，汇总步骤5的结果，向数据库追加一条记录，t时刻、P人员、GPS坐标X，以描述在t时刻，坐标X，发现人员P的事件，实现工人追视及坐标反馈功能，对工人实现全工地大范围人员识别及定位。

综上所述，本申请提供了一种用于塔吊安装监控的大范围工地人员识别及定位方法，其在工地现场安装枪球联动设备，并将工地现场的全覆盖枪球联动监控进行联动标定与GPS标定，使枪机图框与其GPS坐标形成映射关系，同时在工人安全帽上粘贴Aruco标签，通过识别Aruco标签的二维码及代入坐标映射函数而获得工人GPS坐标，以此实现对工人全工地大范围人员识别及定位，实现远距离工地人员ID识别应用场景，并且具有低成本、编码鲁棒性强抗干扰等特点。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。