[發明專利]一種檢測行人是否佩戴安全帽的方法及裝置

有效

• 申請號: 202010588789.2
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111914636B
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 桂冠;曹文剛
• 申請（專利權）人: 南京桂瑞得信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 南京中盟科創知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32279
• 代理人: 孫麗君

本發明公開了一種檢測行人是否佩戴安全帽的方法及裝置，該方法訓練了一個行人?安全帽檢測模型；在訓練過程中，采用二次標記的方式對用于訓練行人?安全帽檢測模型的樣本圖像進行處理，使訓練樣本中缺失標簽的樣本特征在參與神經網絡訓練時不參與網絡權重參數更新。該方法通過行人?安全帽檢測模型檢測出人體目標矩形框和安全帽目標矩形框，然后通過特征提取網絡提取人體目標矩形框中的人體特征，基于人體特征在連續的視頻幀中對目標行人進行追蹤和安全帽匹配。本方案能夠基于標簽缺失的不平衡數據訓練出高準確度的檢測模型，以及采用目標跟蹤方法，為每一個行人的安全帽佩戴情況進行多幀檢測，極大的降低了誤報率。

技術領域

本發明屬于目標檢測和識別技術領域，具體涉及一種檢測行人是否佩戴安全帽的方法及裝置。

背景技術

安全帽是防物體打擊和墜落時頭部碰撞的頭部防護裝置，施工工人通過佩戴安全帽，用以防護頭部，免受墜落的物件傷害。但經常存在施工工人沒有佩戴安全帽的情況發生，對安全帽的佩戴情況進行實時的監控至關重要。

現有技術中，對工作人員安全帽佩戴的檢測方法采用機器學習的方式。但是，現有的檢測算法不能使用標簽缺失的數據，比如想要同時檢測安全帽和行人，通常需要分別訓練安全帽檢測網絡或行人檢測網絡，或者在同一個神經網絡中訓練安全帽檢測通道和行人檢測通道。但在上述檢測網絡的訓練過程中，需要完整的、單獨帶有安全帽標簽的圖像樣本和單獨帶有行人標簽的圖像樣本，而若訓練集合中出現標簽缺失，則會影響檢測網絡檢測結果的準確度。

另一方面，現有的工作人員安全帽佩戴的檢測方法無法進行人物對象跟蹤，如專利2018115389580公開了一種實現安全帽穿戴識別的方法，該方法通過安全帽檢測網絡提取安全帽框，通過人體檢測網絡提取人體框。檢測完成后，根據人體框的尺寸預測人體姿態，再根據人體姿態計算出不同姿態下安全帽正確的佩戴區域，對每個人體框，判斷是否有安全帽框位于其相應的正確的佩戴區域內，若有匹配不上的，則進行告警。

也就是說，這類現有技術僅能判斷當前幀中是否所有人均佩戴安全帽，只要檢測出有人沒有佩戴就進行告警，但是，這類現有技術無法識別是哪個人沒有佩戴安全帽，更無法在接下來的視頻中對特定的人進行跟蹤，得到這個人在一段時間內的安全帽佩戴情況。而單張圖像的檢測很容易存在誤差，若圖像中存在多個人的人體圖像重合，采用上述方法很容易誤檢。

發明內容

發明目的：針對于上述現有技術的不足，本發明提供一種檢測行人是否佩戴安全帽的方法及裝置，本發明提出的技術方案能夠基于標簽缺失的訓練數據進行訓練，訓練后的檢測網絡檢測結果更準確，另一方面，本發明提出的技術方案能夠基于檢測網絡的檢測結果對目標行人進行跟蹤，基于一段時間目標行人的安全帽佩戴情況判斷其真實的安全帽佩戴情況，判斷結果更加準確，能夠很大程度上避免誤檢。

發明內容：為實現上述技術效果，本發明提出的技術方案為：

一種檢測行人是否佩戴安全帽的方法，包括以下步驟：

(1)構建第一訓練圖像集合：將以下至少兩種圖像的組合作為第一訓練圖像集合：僅添加了安全帽標簽的圖像、僅添加了人體標簽的圖像、同時帶有安全帽標簽和人體標簽的圖像；為第一訓練圖像添加分類標注T[n,b]，得到第二訓練圖像；T[n,b]表示第b個第一訓練圖像中第n個檢測任務的標記情況，若已標注，則T[n,b]取值為1，若未標注，T[n,b]取值為0；n有兩個不同的取值，分別對應安全帽檢測任務和人體檢測任務；