[發明專利]一種建筑工人高墜事故預警方法及裝置

有效

• 申請號: 201911328108.2
• 申請日: 2019-12-20
• 公開（公告）號: CN111144263B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 馬曉靜;饒穎露;張恒;張源民;閻震;賈磊;馬思樂;陳紀旸;欒義忠;姜向遠
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V40/20;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096;G06Q10/04;G06Q10/0635;G06Q50/08;G06Q50/26
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張慶騫

1.一種建筑工人高墜事故預警方法，其特征在于，包括：

建立數據集，采用遷移學習方法分別訓練目標檢測網絡和行為檢測網絡；

獲取預設區域的監控視頻并輸入至訓練完成的目標檢測網絡，標定出作業工人、安全帽及安全帶，根據安全帽及安全帶的有無情況及佩戴位置，判斷是否輸出設備異常報警信息；

將目標檢測網絡檢測到的作業工人目標彩色圖像輸入到訓練完成的行為檢測網絡，提取作業工人骨骼關鍵點序列，進而連接關節，評估出骨骼關鍵點之間的相關性，根據預設的工人動作類別及其相應作業人員不安全姿態，對作業人員進行姿態估計，當檢測作業工人行為異常時進行報警。

2.如權利要求1所述的建筑工人高墜事故預警方法，其特征在于，建立數據集的過程為：

獲取建筑工地高處施工工人員圖片，對圖片中施工人員安全帽、安全帶和作業工人進行標定，形成數據集；

通過數據擴增操作來擴增數據集，以提高目標檢測網絡和行為檢測網絡的泛化能力。

3.如權利要求2所述的建筑工人高墜事故預警方法，其特征在于，數據擴增操作包括：使用翻轉矩陣分別將圖片進行左右和上下翻轉，對圖片進行不同尺度的仿射變換以及對圖片進行高斯模糊。

4.如權利要求1所述的建筑工人高墜事故預警方法，其特征在于，目標檢測網絡采用YOLOV3網絡，YOLOV3網絡采用Darknet-53的網絡結構，借鑒殘差網絡residual network的做法，在預設層之間設置快捷鏈路，采用256*256*3作為輸入，最左側列的數字表示多少個重復的殘差組件，每個殘差組件有兩個卷積層和一個快捷鏈路，采用3個不同尺度的特征圖來進行對象檢測。

5.如權利要求1所述的建筑工人高墜事故預警方法，其特征在于，行為檢測網絡采用OPENPOSE網絡。

6.如權利要求1所述的建筑工人高墜事故預警方法，其特征在于，工人動作類別包括摔倒、聚集、違章操作、進入危險區域和爭吵斗毆。

7.一種建筑工人高墜事故預警裝置，其特征在于，包括：

網絡訓練模塊，其用于建立數據集，采用遷移學習方法分別訓練目標檢測網絡和行為檢測網絡；

設備異常報警模塊，其用于獲取預設區域的監控視頻并輸入至訓練完成的目標檢測網絡，標定出作業工人、安全帽及安全帶，根據安全帽及安全帶的有無情況及佩戴位置，判斷是否輸出設備異常報警信息；

行為異常報警模塊，其用于將目標檢測網絡檢測到的作業工人目標彩色圖像輸入到訓練完成的行為檢測網絡，提取作業工人骨骼關鍵點序列，進而連接關節，評估出骨骼關鍵點之間的相關性，根據預設的工人動作類別及其相應作業人員不安全姿態，對作業人員進行姿態估計，當檢測作業工人行為異常時進行報警。

8.如權利要求7所述的建筑工人高墜事故預警裝置，其特征在于，在所述網絡訓練模塊中，目標檢測網絡采用YOLOV3網絡，YOLOV3網絡采用Darknet-53的網絡結構，借鑒殘差網絡residual network的做法，在預設層之間設置快捷鏈路，采用256*256*3作為輸入，最左側列的數字表示多少個重復的殘差組件，每個殘差組件有兩個卷積層和一個快捷鏈路，采用3個不同尺度的特征圖來進行對象檢測；

或

在所述網絡訓練模塊中，行為檢測網絡采用OPENPOSE網絡。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-6中任一項所述的建筑工人高墜事故預警方法中的步驟。

10.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-6中任一項所述的建筑工人高墜事故預警方法中的步驟。