[發明專利]一種基于可穿戴移動眼鏡的安全帽及工作服智能識別方法

在審

• 申請號: 202010033515.7
• 申請日: 2020-01-13
• 公開（公告）號: CN111274888A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 余齊齊
• 申請（專利權）人: 廈門博海中天信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廈門加減專利代理事務所(普通合伙) 35234
• 代理人: 張積峰

本發明涉及識別安全帽及制服領域，特別涉及一種基于可穿戴移動眼鏡的安全帽及工作服智能識別方法。本發明提供的基于可穿戴移動眼鏡的安全帽及工作服智能識別方法，通過可穿戴式移動智能眼鏡監測施工現場人員是否按要求佩戴安全帽和穿制服，以達到全面、有效管控作業人員著裝行為的目的。使用可穿戴式移動智能眼鏡，可以隨時監測施工現場的每一個角落，不遺漏，有效解決了固定監控設備不能流動監控以及監控范圍小等問題，另外，使用可穿戴式移動智能眼鏡去同時識別判斷作業人員是否佩戴安全帽和穿制服，能多方面規范工作人員安全著裝行為，確保安全生產。

技術領域

本發明涉及識別安全帽及制服領域，特別涉及一種基于可穿戴移動眼鏡的安全帽及工作服智能識別方法。

背景技術

目前，許多工地、礦區、建筑地等工人作業場所都有佩戴安全帽及穿制服的警告標識，也會利用監控設備進行在線監管，但是依舊難以做到全面管控，全靠作業人員的自主意識。市場上出現了一些智能識別設備，但現有的人工智能模型是基于固定的監控設備，一般只識別是否佩戴安全帽或是否穿制服其中的一種行為，局限性大，無法做到全面、有效的管控作業人員著裝行為。

發明內容

為解決上述背景技術中提到的現有的人工智能模型是基于固定的監控設備導致的局限性大，無法做到全面、有效的管控作業人員著裝行為的問題，本發明提供一種基于可穿戴移動眼鏡的安全帽及工作服智能識別方法，所述方法步驟具體如下：

S10、在服務器加載輕量級網絡BTBNet，構建并訓練形成識別模型；

S20、所述服務器與智能眼鏡進行實時視頻數據傳輸，通過所述服務器對所述實時視頻數據進行抽幀，獲取圖片；將獲取的圖片輸入所述BTBNet，通過所述BTBNet輸出識別目標的label以及相對應的score和box；

S30、在所述獲取圖片上的一個制服目標上設置一個或多個矩形框；在所述矩形框上，取與長邊平行的對稱軸交矩形框的兩點以及矩形框的中心點，加入使用中心點形成的曲線進行擬合，若擬合優度，即R²0.85，則判斷為同一個制服目標；

S40、求取步驟S30中的矩形框認定的邊長；

S50、通過IoOne檢測制服規范情況，得到該目標人員是否有穿制服的結果；

S60、識別和判斷該目標人員是否佩戴安全帽，得出該目標人員是否佩戴安全帽的結果；

S70、根據獲得的是否有穿制服的結果和是否佩戴安全帽的結果確認該目標人員的服裝和安全帽是否符合規范，若不規范則進行告警處理。

進一步地，所述步驟S10中的BTBNet.識別目標包括如下：

整體的人對象human、上身制服up_uniform、下身制服down_uniform、沒帶安全帽的頭部head、戴了安全帽的頭部helmet_head,、球形或橢球形類似安全帽頭部的干擾物品helmet_head_like。

進一步地，所述步驟S10中BTBNet初次訓練完成后，修改BTBNet的損失函數為TripletLoss函數，helmet_head和head整體作為anchor和positive，helmet_head_like做為negative；所述TripletLoss函數具體如下：

L＝max(d(a,p)-d(a,n)+margin,0)；

其中a為anchor，p為positive，n為negative，margin設為47，d(a,b)為1-范數。

進一步地，所述d(a,b)為1-范數具體如下:

d(a,b)＝||a-b||1。

進一步地，所述步驟S40中的邊長的求取公式如下：