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公开(公告)号：CN111554075B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010394166.1
申请日：2020-05-11
Applicant: 广东创成建设监理咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能视频分析的混凝土浇筑中拔管深度估计方法，通过对采集的视频数据进行分析，导管安装过程中，分析安装单根导管的行为过程，统计安装全部导管的数量，结合孔深参数，估算单根导管的长度；浇筑过程中，分析单次拔管的行为过程，分析单次拔管行为中拔管的节数，结合单管的估计长度，估计拔出的导管长度。利用浇筑方量、孔径信息，计算当前混凝土的深度，结合上述分析，计算当前混凝土中的剩余导管长度，估计拔管是否合规，是否需要风险预警。本发明采用全流程的智能化旁站监理，避免了监理员人为因素导致的潜在风险，在线实时风险预警，只需少量监理专家，远程分析系统预警的风险并判定，使旁站监督管理的人效得到提高。
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公开(公告)号：CN111554075A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010394166.1
申请日：2020-05-11
Applicant: 广东创成建设监理咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能视频分析的混凝土浇筑中拔管深度估计方法，通过对采集的视频数据进行分析，导管安装过程中，分析安装单根导管的行为过程，统计安装全部导管的数量，结合孔深参数，估算单根导管的长度；浇筑过程中，分析单次拔管的行为过程，分析单次拔管行为中拔管的节数，结合单管的估计长度，估计拔出的导管长度。利用浇筑方量、孔径信息，计算当前混凝土的深度，结合上述分析，计算当前混凝土中的剩余导管长度，估计拔管是否合规，是否需要风险预警。本发明采用全流程的智能化旁站监理，避免了监理员人为因素导致的潜在风险，在线实时风险预警，只需少量监理专家，远程分析系统预警的风险并判定，使旁站监督管理的人效得到提高。
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公开(公告)号：CN111445160A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010273266.9
申请日：2020-04-09
Applicant: 广东创成建设监理咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能视频分析的自伴混凝土质量管理方法，该方法包括：通过CoViAR算法对实时上传的视频流进行高效的事件分割判断，针对相关视频段，用CoViAR、SSD、OCR等算法完成各材质在单位盛具、单位车中的重量分析、入料口入料环节加入到搅拌机中各材料的重量分析、搅拌机工作的相关状态分析、试块制作时刻与个数分析、塌落度估计分析，基于上述步骤的输出信息，进行输出信息与设定标准值对比，对存在风险的事件预警，对全部视频进行结构化存储。本发明可在线实时风险预警，只需少量监理专家，远程分析系统预警的风险，实时进行判定，使旁站监理的人员利用和时效能够得到真正提高，利用结构化视频存储，有利于建筑过程中发生事件的检索与回溯。
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公开(公告)号：CN111445160B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010273266.9
申请日：2020-04-09
Applicant: 广东创成建设监理咨询有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/08 , G06V20/40 , G06V30/148 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N7/18
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能视频分析的自伴混凝土质量管理方法，该方法包括：通过CoViAR算法对实时上传的视频流进行高效的事件分割判断，针对相关视频段，用CoViAR、SSD、OCR等算法完成各材质在单位盛具、单位车中的重量分析、入料口入料环节加入到搅拌机中各材料的重量分析、搅拌机工作的相关状态分析、试块制作时刻与个数分析、塌落度估计分析，基于上述步骤的输出信息，进行输出信息与设定标准值对比，对存在风险的事件预警，对全部视频进行结构化存储。本发明可在线实时风险预警，只需少量监理专家，远程分析系统预警的风险，实时进行判定，使旁站监理的人员利用和时效能够得到真正提高，利用结构化视频存储，有利于建筑过程中发生事件的检索与回溯。
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公开(公告)号：CN111582191B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010394168.0
申请日：2020-05-11
Applicant: 广东创成建设监理咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能视频分析的混凝土浇筑中浇筑量估计方法，该方法通过深度学习方法CoViAR‑Mobile‑V3算法对实时上传的视频流进行高效的事件分割判断，分析时间窗口视频的场景、事件类型，分别完成商用预拌混凝土浇筑、自拌混凝土浇筑场景下，当前浇筑量的估计，浇筑完成后，估算整体浇筑量，输出的信息与设定的标准值进行对比，对存在风险的事件发出预警，对某些特定时刻下的浇筑量进行估计，为对应的相关监理项目提供依据，进行必须的浇筑量估计，完成该环节的风险预警。本发明采用全流程的智能化旁站监理，避免了监理员人为因素导致的潜在风险，在线实时风险预警，只需少量监理专家，远程分析系统预警的风险并判定，使旁站监督管理的人效得到提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111626151B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010393337.9
申请日：2020-05-11
Applicant: 广东创成建设监理咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能视频分析的混凝土浇筑中非法浇筑物检测方法，该方法包括：通过CoViAR‑Mobile‑V3算法对实时上传的视频流进行事件分割判断，得到浇筑环节视频流；利用SSD检测算法，对待浇筑区域进行检测定位，确定其边界，进行疑似异物检测，输出子区域的位置区域；针对子区域相关上下文视频流，检测定位浇筑区域是否出现人或者物体，获得疑似区域窗口；对该区域的子视频流进行行为识别，若存在浇筑或物体抛入行为，无论是否为混凝土均定为非法行为，发出预警，再进行结构化存储。本发明通过智能视频分析对非法浇筑物实时检测监督管理，对不符合或疑似不符合规范的事件进行预警，并上传服务器进行存储，极大程度上避免了人工现场监督管理的相关缺陷。
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公开(公告)号：CN111582191A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010394168.0
申请日：2020-05-11
Applicant: 广东创成建设监理咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能视频分析的混凝土浇筑中浇筑量估计方法，该方法通过深度学习方法CoViAR-Mobile-V3算法对实时上传的视频流进行高效的事件分割判断，分析时间窗口视频的场景、事件类型，分别完成商用预拌混凝土浇筑、自拌混凝土浇筑场景下，当前浇筑量的估计，浇筑完成后，估算整体浇筑量，输出的信息与设定的标准值进行对比，对存在风险的事件发出预警，对某些特定时刻下的浇筑量进行估计，为对应的相关监理项目提供依据，进行必须的浇筑量估计，完成该环节的风险预警。本发明采用全流程的智能化旁站监理，避免了监理员人为因素导致的潜在风险，在线实时风险预警，只需少量监理专家，远程分析系统预警的风险并判定，使旁站监督管理的人效得到提高。
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公开(公告)号：CN111582188B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010393348.7
申请日：2020-05-11
Applicant: 广东创成建设监理咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的混凝土浇筑旁站监理方法，该方法包括：对采集的视频流进行简单抽帧采样，通过深度学习分类算法对采样图像进行施工环境安全分析和对实时上传的视频流进行场景事件分割判断，对采集的视频流进行场景解析判定；对采集的混凝土自拌场景视频数据、混凝土预拌场景视频数据、混凝土浇筑场景视频数进行核心事件分析，利用相关结果信息，与工程质量要求相关参数比对分析，对风险事件进行预警，对视频流基于输出信息，进行结构化存储，本发明采用全流程的智能化旁站监理，避免监理员人为因素导致的潜在风险，在线实时风险预警，只需少量监理专家，远程分析系统预警的风险并判定，使旁站监督管理的人效得到提高。
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公开(公告)号：CN111626151A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010393337.9
申请日：2020-05-11
Applicant: 广东创成建设监理咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能视频分析的混凝土浇筑中非法浇筑物检测方法，该方法包括：通过CoViAR-Mobile-V3算法对实时上传的视频流进行事件分割判断，得到浇筑环节视频流；利用SSD检测算法，对待浇筑区域进行检测定位，确定其边界，进行疑似异物检测，输出子区域的位置区域；针对子区域相关上下文视频流，检测定位浇筑区域是否出现人或者物体，获得疑似区域窗口；对该区域的子视频流进行行为识别，若存在浇筑或物体抛入行为，无论是否为混凝土均定为非法行为，发出预警，再进行结构化存储。本发明通过智能视频分析对非法浇筑物实时检测监督管理，对不符合或疑似不符合规范的事件进行预警，并上传服务器进行存储，极大程度上避免了人工现场监督管理的相关缺陷。
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公开(公告)号：CN111582188A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010393348.7
申请日：2020-05-11
Applicant: 广东创成建设监理咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的混凝土浇筑旁站监理方法，该方法包括：对采集的视频流进行简单抽帧采样，通过深度学习分类算法对采样图像进行施工环境安全分析和对实时上传的视频流进行场景事件分割判断，对采集的视频流进行场景解析判定；对采集的混凝土自拌场景视频数据、混凝土预拌场景视频数据、混凝土浇筑场景视频数进行核心事件分析，利用相关结果信息，与工程质量要求相关参数比对分析，对风险事件进行预警，对视频流基于输出信息，进行结构化存储，本发明采用全流程的智能化旁站监理，避免监理员人为因素导致的潜在风险，在线实时风险预警，只需少量监理专家，远程分析系统预警的风险并判定，使旁站监督管理的人效得到提高。
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