基于CNN的3D姿势估计在建筑工人行为分析中的应用

为实现建筑工人现场行为的自动化分析,采用卷积神经网络(CNN)检测3D人体姿势并根据现场条件对连续图像进行姿态估计;考虑到动态和杂乱的施工现场环境(部分遮挡等)及多变的工人行为,开发建筑工人姿势图像数据集,从定性和定量2方面综合测试算法性能;将所提出的方法用于施工作业姿势风险评估,利用视频中工人的3D姿势驱动人体生物力学模型,快速、定量计算工人作业时易损伤的部位。结果表明:该人体姿势估计方法具有较好的鲁棒性和较高的准确性,结合生物力学模型可实现更精细的工人行为分析与评估。