(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210635003.7 (22)申请日 2022.06.07 (71)申请人 国网湖南省电力有限公司 地址 410004 湖南省长 沙市新韶东路398号 申请人 国网湖南省电力有限公司湘西供电 分公司　 国家电网有限公司 (72)发明人 贾明　刘岱　张晔　田楠　田悦　 石育　鲁谨慈　肖石林　华巧　 (74)专利代理 机构 湖南兆弘专利事务所(普通 合伙) 43008 专利代理师 廖元宝 (51)Int.Cl. G06T 7/80(2017.01) G06T 7/90(2017.01)G06T 7/11(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 5/30(2006.01) G06V 10/762(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种施工现场工作中心估计方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种施工现场工作中心估计 方法及系统， 所述方法包括步骤： S01、 通过图像 获取单元获取施工现场的图像， 并对图像获取单 元进行标定， 获得标定参数； S02、 检测施工现场 的图像中的关键目标， 所述关键目标包括人员头 部、 安全帽、 电线杆和安全围栏； S03、 计算各关键 目标位于当前视野的图像重心， 得到图像重心集 合； S04、 遍历图像重心集合， 根据标定参数对每 一个关键目标的图像重心去畸变得到归一化坐 标， 计算归一化坐标位于图像获取单元坐标系下 的方向向量， 再将方向向量转换为单位极坐标向 量； S05、 对单位极坐标向量进行聚类得到聚类中 心， 即为施工现场工作中心。 本发明具有成本低、 操作简便等优点。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115082566 A 2022.09.20 CN 115082566 A 1.一种施工现场工作中心估计方法， 其特 征在于， 包括 步骤： S01、 通过图像获取单元获取施工现场的图像， 并对图像获取单元进行标定， 获得标定 参数； S02、 检测施工现场的图像 中的关键目标， 所述关键目标包括人员头部、 安全帽、 电线杆 和安全围栏； S03、 计算各关键目标位于当前视野的图像重心， 得到图像重心集 合； S04、 遍历图像重心集合， 根据 标定参数对每一个关键目标的图像重心去畸变得到归一 化坐标， 计算归一化坐标位于图像获取单元坐标系 下的方向向量， 再将方向向量转换为单 位极坐标向量； S05、 对单位极坐标向量进行聚类得到聚类中心， 即为施工现场工作中心。 2.根据权利要求1所述的施工现场工作中心估计方法， 其特征在于， 步骤S04中根据标 定参数对每一个关键目标的图像重心去畸变得到归一 化坐标的具体过程 为： 假设Pi为关键目标的图像重心， cx、 cy为图像中心， fx， fy分别为两个方向上的焦距， 畸变 系数k1， k2， k3； 畸变前后点的坐标关系如下： x1， y1为畸变前的归一 化坐标， u， v为畸变后的归一 化坐标： x1＝u(1+k1r2+k2r4+k3r6) y1＝v(1+k1r2+k2r4+k3r6) r2＝u2+v2， r为未知量， 用不动点定理进行迭代求 解归一化坐标u， v。 3.根据权利要求2所述的施工现场工作中心估计方法， 其特征在于， 用不动 点定理进行 迭代求解归一化坐标u， v的具体过程 为： S41、 对畸变前点的像素坐标进行归一 化： x1＝(x‑cx)/fx y1＝(y‑cy)/fy S42、 给定u， v的初值 为x1， y1； S43、 根据u， v的值计算出cur rs＝(1+k1r2+k2r4+k3r6) S44、 根据 更新u， v的值； S45、 重复步骤S43和S4 4多次,得到去畸变点的归一 化坐标u， v。 4.根据权利要求2或3所述的施工现场工作中心估计方法， 其特征在于， 在步骤S04中， 计算归一化坐标位于图像获取单元坐标系下的方向向量， 再将方向向量转换为单位极坐标 向量的具体过程 为： 假设获取单元X方向缩放因子为k， Y方向缩放因子为l， 焦距为f； 根据去畸变后的归一 化坐标求解在图像获取 单元坐标系下的方向 向量v有如下变换关系： v*f＝((u‑cx)/k,(v ‑cy)/l,f) fx＝f*k fy＝f*l 则： v＝((u‑cx)/fx,(v ‑cy)/fy,1) 其中fx、 fy为像素单位下的x、 y方向的焦距； v为相机坐标系下的方向向量； 转换为极坐 标PTi有以下变换关系：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115082566 A 2p＝arctan(vz/vx) t＝arccos(vy) PTi＝(p,t) 其中vx,vy,vz是方向向量v在x、 y、 z方向的值； PTi为相机坐标系下极坐标的单位向量。 5.根据权利要求1或2或3所述的施工现场工作中心估计方法， 其特征在于， 步骤S05的 具体过程 为： S51、 根据先验信息对不同目标 赋予不同聚类权值； S52、 采用 均值漂移法对加权后的极坐标单位向量聚类， 得到聚类中心； 其中均值漂移 法所采用的核函数为高斯 函数。 6.根据权利要求1或2或3所述的施工现场工作中心估计方法， 其特征在于， 所述图像获 取单元为施工现场的布控球的云台相机 。 7.根据权利要求1或2或3所述的施工现场工作中心估计方法， 其特征在于， 在步骤S02 中， 通过深度学习分割网络对图像中的安全围栏进行分割， 以实现安全围栏的检测。 8.一种施工现场工作中心估计系统， 其特 征在于， 包括： 第一程序模块， 用于通过图像获取单元获取施工现场的图像， 并对图像获取单元进行 标定， 获得 标定参数； 第二程序模块， 用于检测施工现场的图像中的关键目标， 所述关键目标包括人员头部、 安全帽、 电线杆和安全围栏； 第三程序模块， 用于计算各关键目标位于当前视野的图像重心， 得到图像重心集 合； 第四程序模块， 用于遍历图像重心集合， 根据标定参数对每一个关键目标的图像重心 去畸变得到归一化坐标， 计算归一化坐标位于图像获取单元坐标系 下的方向向量， 再将方 向向量转换为单位极坐标向量； 第五程序模块， 用于对单位极坐标向量进行聚类得到聚类中心， 即为施工现场工作中 心。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序在 被处理器运行时执 行如权利要求1～7中任意 一项所述方法的步骤。 10.一种计算机设备， 包括存储器和 处理器， 所述存储器上存储有计算机程序， 其特征 在于， 所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1～7中任意一项所述方法的步 骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115082566 A 3