基于大场景视频监控的坝面施工机械潜在碰撞风险预警方法

基于大场景视频监控实现坝面施工机械潜在碰撞风险预警对保证大坝施工安全具有重要意义。然而,目前坝面施工机械潜在碰撞风险检测主要依赖人工经验判断,易出现漏判和误判等问题。因此,本研究提出一种基于大场景视频监控的坝面施工机械潜在碰撞风险预警方法。首先,基于Trajectron++轨迹预测算法,通过迁移学习,实现对坝面大场景视频监控中数量众多、类型多样的施工机械在未来一段时间内的轨迹预测。其次,提出将行驶接近时间和机械最大拥挤度作为坝面施工机械潜在碰撞风险的量化指标,并基于模糊规则,建立不同行驶速度条件下两个指标与潜在碰撞风险分级预警的模糊隶属度函数。最后,采用证据理论对两个指标的预警结果进行融合,计算最终的预警等级。以两河口大坝施工现场的大场景视频监控为例进行实验验证,结果表明坝面施工机械未来6 s的轨迹预测平均位移误差和最终位移误差分别为1.17和2.36 m,且基于模糊-证据融合的施工机械潜在碰撞风险分级预警结果可为坝面施工安全提供自动化、智能化分析方法。