[發(fā)明專利]安全帽佩戴檢測模型處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010581016.1
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111815577A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 賴振宇;楊豐閣;高德民;徐紅星
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06K9/62;G06K9/32;G06K9/00;G08B21/02
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 李文淵

1.一種安全帽佩戴檢測模型處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取樣本圖像；所述樣本圖像包括人體頭部佩戴安全帽的圖像和人體頭部未佩戴安全帽的圖像；

根據(jù)所述樣本圖像中人體頭部是否佩戴安全帽，對所述樣本圖像進(jìn)行類別標(biāo)記，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和對應(yīng)的檢測類別數(shù)；

獲取對目標(biāo)物體檢測數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所得的預(yù)訓(xùn)練模型；所述預(yù)訓(xùn)練模型包括特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)；所述目標(biāo)物體檢測數(shù)據(jù)集包括的物體圖像中，物體的尺寸占比小于預(yù)設(shè)占比；

將所述預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的輸出類別數(shù)調(diào)整為所述檢測類別數(shù)，得到調(diào)整后預(yù)訓(xùn)練模型；

將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入所述調(diào)整后預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到安全帽佩戴檢測模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取樣本圖像，包括：

獲取人體頭部佩戴安全帽的原始圖像、人體頭部未佩戴安全帽的原始圖像；

對所述原始圖像進(jìn)行光度變形和/或幾何變形的數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，得到預(yù)設(shè)數(shù)量的樣本圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入所述調(diào)整后預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到安全帽佩戴檢測模型，包括：

對所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集所包含的樣本圖像進(jìn)行縮放處理，得到處理后訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，所述處理后訓(xùn)練數(shù)據(jù)集所包含的樣本圖像的分辨率為預(yù)設(shè)分辨率；

將所述處理后訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入所述調(diào)整后預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到安全帽佩戴檢測模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，訓(xùn)練所述安全帽佩戴檢測模型時，所使用的損失函數(shù)為：

L＝-2α(1-y₁)^β(1-y^*)ln(y₁)-2(1-α)y^*ln(y₂)

其中，L為損失函數(shù)值，α為權(quán)重系數(shù)，β為聚焦系數(shù)，y₁為正例的置信度，y₂為負(fù)例的置信度，y^*為類別值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取施工現(xiàn)場圖像；

通過所述安全帽佩戴檢測模型對所述施工現(xiàn)場圖像進(jìn)行安全帽佩戴檢測，得到包圍所述施工現(xiàn)場圖像中人體頭部的預(yù)測框和所述預(yù)測框?qū)?yīng)的類別；

若根據(jù)所述類別確定出所述施工現(xiàn)場圖像中存在未佩戴安全帽的人體頭部，則進(jìn)行告警提示。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述通過所述安全帽佩戴檢測模型對所述施工現(xiàn)場圖像進(jìn)行安全帽佩戴檢測，得到包圍所述施工現(xiàn)場圖像中人體頭部的預(yù)測框和所述預(yù)測框?qū)?yīng)的類別，包括：

通過所述安全帽佩戴檢測模型的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對所述施工現(xiàn)場圖像進(jìn)行提取，得到施工現(xiàn)場特征圖；

通過安全帽佩戴檢測模型的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)對所述施工現(xiàn)場特征圖進(jìn)行人體頭部檢測、分類和位置回歸，得到包圍所述施工現(xiàn)場圖像中人體頭部的預(yù)測框和所述預(yù)測框?qū)?yīng)的類別。

7.一種安全帽佩戴檢測模型處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

樣本圖像獲取模塊，用于獲取樣本圖像；所述樣本圖像包括人體頭部佩戴安全帽的圖像和人體頭部未佩戴安全帽的圖像；

類別標(biāo)記模塊，用于根據(jù)所述樣本圖像中人體頭部是否佩戴安全帽，對所述樣本圖像進(jìn)行類別標(biāo)記，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和對應(yīng)的檢測類別數(shù)；

預(yù)訓(xùn)練模型獲取模塊，用于獲取對目標(biāo)物體檢測數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所得的預(yù)訓(xùn)練模型；所述預(yù)訓(xùn)練模型包括特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)；所述目標(biāo)物體檢測數(shù)據(jù)集包括的物體圖像中，物體的尺寸占比小于預(yù)設(shè)占比；

預(yù)訓(xùn)練模型調(diào)整模塊，用于將所述預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的輸出類別數(shù)調(diào)整為所述檢測類別數(shù)，得到調(diào)整后預(yù)訓(xùn)練模型；

模型訓(xùn)練模塊，用于將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入所述調(diào)整后預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到安全帽佩戴檢測模型。