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公开(公告)号：CN111325170A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010125987.5
申请日：2020-02-27
Applicant: 清华大学 , 中建一局集团建设发展有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于前置动作的建筑工人施工现场危险行为实时识别装置与方法，包括实时数据采集模块、施工行为判断模块和施工行为数据库；其中，所述的施工行为数据库包含常见施工行为，并规定了各行为参数化表达后的参数范围，为行为识别提供模板；所述的实时数据采集模块分别与施工行为判断模块和施工行为数据库通信连接，实时数据采集模块在收集实时图像的同时，根据图像建立骨骼模型，并将骨骼模型参数化；所述的施工行为判断模块分别与实时数据采集模块和施工行为数据库通信连接，施工行为判断模块用于对工人的动作参数是否属于某一行为模板参数范围进行判断，若属于某一行为模板参数范围，则表示工人正在进行模板所对应的行为。
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公开(公告)号：CN111061364A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911170979.6
申请日：2019-11-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开提供了一种基于虚拟现实的疏散环境中热源交互方法，将硬件设备与VR场景软件系统进行连接，并建立模型；根据VR场景软件系统基于电子终端运行所显示的使用者与火源粒子系统的距离，控制热源的输出热量和旋转角度，以实现基于虚拟现实的疏散环境中热源的交互操作。该方法根据VR场景中使用者与火源粒子系统的距离，自动控制取暖器的输出热量，使得使用者能够在现实体感中同步感受虚拟场景中应体验到的动态热感，具有感知的高效性、真实性。本公开还提供了一种基于虚拟现实的疏散环境中热源交互装置。
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公开(公告)号：CN119760457A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411641856.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 清华大学 , 中建三局第一建设工程有限责任公司
IPC: G06F18/23213 , G08B21/02 , G08B31/00 , G06F18/10 , G06Q50/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明实施例公开了本发明实施例提供一种人机协作施工不安全行为识别方法和系统，其中，方法包括：持续获取人机协作施工中的多个时刻的作业数据，其中，各时刻的作业数据分别包括机械设备的姿态，以及机械设备周围各类人员安全帽的数量；根据机械设备的姿态变化、数据时刻间的时长，以及专业技术人员的安全帽数量变化，从所述多个时刻的作业数据中识别单次作业间的数据并去除；根据剩余作业数据中各类人员安全帽的多个数量组合出现的总时长，对各数量组合进行聚类，其中，聚类结果分别对应常见行为、正常行为和不安全行为；根据所述聚类结果，识别人机协作施工不安全行为。本实施例对人机协作施工中的不安全行为进行超前识别和预警。
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公开(公告)号：CN114972433B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210613568.5
申请日：2022-05-31
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/80 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/762 , G06T7/194 , G06V40/20 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品。方法包括：获取连续的至少两帧点云图像，其中，点云图像是以点云数据形式存储的图像，每一帧点云图像分别包含至少一个动态障碍物；从每一帧点云图像中，提取每一个动态障碍物分别对应的至少一种特征的特征值；基于特征值，构建动态障碍物的组合特征矩阵；对组合特征矩阵中的特征值进行聚类，根据聚类结果获取每一个动态障碍物分别在每一帧点云图像中对应的位置信息。本发明用以解决现有技术中对复杂场景中的动态障碍物进行位置跟踪时可靠性较差的缺陷，实现高可靠性的位置跟踪。
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公开(公告)号：CN118332092A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410733393.0
申请日：2024-06-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/332 , G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F18/24
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于大语言模型技术的建筑业安全问答方法和设备，其中，方法包括：获取待回答的问题，并利用大语言模型判断所述问题的类型；如果所述问题属于规则查询类问题：将所述问题向量化，并在向量库中检索最相似的知识片段，提示大语言模型根据所述知识片段作答；如果所述问题属于事故/隐患探询类问题：将所述问题向量化，并在向量库中检索最相似的知识片段；抽取所述问题中的实体和实体关系，并在知识图谱中检索与所述实体和实体关系相关的子图谱；提示大语言模型根据所述知识片段和子图谱作答。本实施例能够针对建筑安全领域专业性强、复杂性高的特点，提供高质量问答服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116910104B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310976512.0
申请日：2023-08-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/2457 , G06Q50/08 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/583 , G06F16/783 , G06F16/903
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于大语言模型的建筑业施工安全智能日志记录方法，包括：获取施工安全巡检信息，所述巡检信息包括巡检文本、巡检图片和巡检音频；将所述巡检图片和巡检音频转换为描述文本；将所述巡检文本和描述文本输入训练好的大语言模型，得到巡检记录、风险识别记录和安全总结并插入结构化数据库；利用所述结构化数据库，自动生成施工安全日志。本实施例实现安全日志的自动化生成。
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公开(公告)号：CN115311592A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210340295.1
申请日：2022-04-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于计算机视觉技术的施工现场物料安全评估系统，包括：校准模块，用于基于预先设置在施工现场的定位色块，对采集模块进行位置校准处理，当位置校准合格后，控制采集模块采集施工现场的图像数据；校准模块，还用于将图像数据与预设数据进行对齐处理，获取施工现场的材料堆放区域；识别模块，用于基于物料识别模型对材料堆放区域对应的实际图像进行物料识别以及基于物料复杂度模型对材料堆放区域对应的实际图像进行物料复杂度识别；评估模块，用于基于物料复杂度算法、物料越界判定算法以及物料分散度算法，对识别模块的识别结果进行综合安全评估。可以确定施工现场的综合安全评估，可以有效地避免人为评估，提高评估效率。
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公开(公告)号：CN113255163B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110704435.4
申请日：2021-06-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式仿真技术的关联基础设施系统建模方法及装置，联邦体系结构组合包括至少一个模型，以在单个CIS联合成员的不同功能层中表示不同的子系统、组件或智能体，方法包括以下步骤：通过RTI中间件连接联邦体系结构中的多个联邦成员；通过CIS模拟器与RTI中间件交换数据，共同模拟异构细粒度CIS领域特定模型，并对模型之间及其与外部环境的交互进行建模，得到基于HLA的关键CISs模型。由此，解决了模型不能融合CIS领域的知识，不能体现CISs之间的系统异质性，不能准确地建模CISs之间的相互依赖关系，从而限制了它们对关联CIS行为的模拟能力的问题。
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公开(公告)号：CN111445524B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202010244878.5
申请日：2020-03-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于场景理解的施工现场工人不安全行为识别方法，包括以下步骤：采集实体的二维彩色图像和三维点云数据；对二维彩色图像进行标注，得到标注文件，其中，标注文件包括训练集、验证集和测试集；将训练集输入Mask R‑CNN中进行训练，获得多个候选实体识别模型，利用验证集比选候选实体识别模型的平均精度均值，得到最优实体识别模型；根据最优实体识别模型获取工人关节点三维空间坐标、实体上的关键点三维空间坐标，通过实体间距离计算和方位关系判别实现不安全行为的识别，从而构建基于场景理解的施工现场工人不安全行为识别方法。该方法可以有效识别靠近危险源、PPE使用不当等不安全行为，并为动作识别提供环境信息。
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公开(公告)号：CN111383253B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010140652.0
申请日：2020-03-03
Applicant: 清华大学 , 中建一局集团建设发展有限公司
Abstract: 本发明提供了一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，包括：数据采集模块，用于采集目标起重机械的吊物数据；数据处理模块，用于对数据采集模块采集的吊物数据进行预处理，获取施工现场对应的打击风险区域；辅助风险识别模块，用于基于风险识别程序，并采集施工现场的现场信息，通过对现场信息进行分析重构，获得现场区域，并通过增强现实技术，将打击风险区域和现场区域进行虚实场景的融合处理，获得虚实融合场景，并传输到设备端进行显示，同时，当设备端的目标工人进入打击风险区域时，进行相应的预警警示。用以基于设置的数据采集模块与增强现实技术的结合，及时且精确的确定打击风险区域并进行显示和有效预警，进而主动规避风险。
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