（排版定稿）网络首发时间：2025-04-29 10:25:57

智慧工地场景人员方位与姿态感知：ReID与目标检测联合方法

陈卓李嘉奇李召波张赫范容

辽宁科技大学土木工程学院呼和浩特市科学技术创新服务中心中国矿业大学力学与土木工程学院鞍山钢铁集团耐火材料有限公司内蒙古青山智能工程研究中心

摘要：正确识别施工人员的方位有助于施工活动识别和移动轨迹预测，为此整合了目标检测和人员重识别算法提取的图像特征，提出一种基于视觉的感知方法。基于YOLO v8算法训练了能够识别施工人员不同姿态和方位的检测模型，建立了人员重识别模型以匹配不同的作业人员图像，从而解决传统跟踪方法在人员匹配上的局限。估计方位时，首先应用YOLO v8算法识别并截取人员图像，然后利用人员重识别算法进行身份匹配，随后在图像周围添加掩码以维持尺度不变性，最后再次应用YOLO v8进行检测，以获取个体人员在不同时刻的方位和姿态信息。实测验证中，方位评估和姿态识别的总体准确率分别达到92.45%和97.17%，验证了该方法的有效性。本研究利用物联网技术为智能建造与运维管理提供了新的方案，有助于施工个体人员的管理效率提升。

关键词：

TransReID; 目标检测; 方位估计; 姿态估计; 计算机视觉; 智慧工地;