[發明專利]基于圖像識別的施工安全隔離設施合規性監測方法在審
| 申請號: | 202010858783.2 | 申請日: | 2020-08-24 |
| 公開(公告)號: | CN111985416A | 公開(公告)日: | 2020-11-24 |
| 發明(設計)人: | 劉哲;何子東;靳健欣;董楦;張德廣 | 申請(專利權)人: | 國網河北省電力有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 天津展譽專利代理有限公司 12221 | 代理人: | 劉永會 |
| 地址: | 050000 河北*** | 國省代碼: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 圖像 識別 施工 安全 隔離 設施 合規 監測 方法 | ||
1.基于圖像識別的施工安全隔離設施合規性監測方法,其特征在于,包括如下流程:
——確定安全隔離設施的種類和標準樣式,并提取圖像特征;
——確定每種安全隔離設施的使用場景,并提取場景圖像特征;
——結合安全隔離設施的特征和使用場景特征,確定隔離設施加應用場景特征及其反向特征;
——搭建圖像識別模型,采用了級聯結構,構成Cascade-Mask-Rcnn網絡結構,采用可變形的卷積計算方法,形成cascade-mask-rcnn-dconv網絡模型;
——基于輸變電工程現場,通過視頻監控設備進行合規圖像素材的收集和不合規圖像素材的收集;
——對合規素材和不合規素材分別進行人工標注,并將標注后的素材生成兩套數據集:合規素材數據集和不合規素材數據集;
——使用基于pytorch的統一的訓練框架,應用faster-rcnn和mask-rcnn目標檢測算法進行訓練,并通過使用在ImageNet數據集預訓練的模型來進行遷移學習;
——應用測試工具,對模型訓練結果進行驗證,并獲得mAP和召回率等測試指標;
——形成成熟的圖像識別監測方法。
2.根據權利要求1所述的基于圖像識別的施工安全隔離設施合規性監測方法,其特征在于,安全隔離設施的種類和樣式包含鋼管扣件組裝式安全圍欄、門形組裝式安全圍欄、安全隔離網、提示遮攔,安全隔離設施的圖像特征包括形狀、顏色和紋理特征。
3.根據權利要求1所述的基于圖像識別的施工安全隔離設施合規性監測方法,其特征在于,安全隔離設施的使用場景包括高處作業面、濾油作業區、油罐存放區、帶電設備區域、設備材料堆放區、電纜溝道。
4.根據權利要求3所述的基于圖像識別的施工安全隔離設施合規性監測方法,其特征在于,反向特征指在高處作業面、濾油作業區、油罐存放區、帶電設備區域、設備材料堆放區、電纜溝道這些使用場景中,缺少安全隔離設施/隔離設施不合規的情況。
5.根據權利要求1所述的基于圖像識別的施工安全隔離設施合規性監測方法,其特征在于,所述cascade-mask-rcnn-dconv網絡模型其主干網絡采用Resnet101。
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