[發(fā)明專利]基于圖像識(shí)別的施工安全隔離設(shè)施合規(guī)性監(jiān)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010858783.2
• 申請日: 2020-08-24
• 公開（公告）號(hào): CN111985416A
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉哲;何子?xùn)|;靳健欣;董楦;張德廣
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)河北省電力有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 天津展譽(yù)專利代理有限公司 12221
• 代理人: 劉永會(huì)

本發(fā)明涉及輸變電施工技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于圖像識(shí)別的施工安全隔離設(shè)施合規(guī)性監(jiān)測方法，其包括如下流程：確定安全隔離設(shè)施種類和標(biāo)準(zhǔn)樣式，并提取圖像特征；確定每種安全隔離設(shè)施的使用場景，并提取場景圖像特征；確定隔離設(shè)施加應(yīng)用場景特征及其反向特征；形成cascade?mask?rcnn?dconv網(wǎng)絡(luò)模型；圖像素材的收集；對素材進(jìn)行人工標(biāo)注，并生成數(shù)據(jù)集；進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)；對模型訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，并獲得mAP和召回率等測試指標(biāo)；形成成熟的圖像識(shí)別監(jiān)測方法。本發(fā)明提供的方法，能夠適用于大部分環(huán)境的輸變電工程現(xiàn)場安全隔離設(shè)施合規(guī)性識(shí)別及監(jiān)測，極大地提升了輸變電工程施工現(xiàn)場的管理水平。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及輸變電施工技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于圖像識(shí)別的施工安全隔離設(shè)施合規(guī)性監(jiān)測方法。

背景技術(shù)

現(xiàn)有技術(shù)中，主流圖像識(shí)別算法有Faster-rcnn、Mask-rcnn、Cascade-rcnn、DCN-net、Yolo算法等，主要應(yīng)用領(lǐng)域包括交通、通訊、遙感衛(wèi)星、生物醫(yī)學(xué)、機(jī)器視覺等領(lǐng)域。而隨著國家對安全生產(chǎn)重視程度的不斷提升，在輸變電施工安全監(jiān)管領(lǐng)域，圖像識(shí)別技術(shù)也已經(jīng)開始了初步研究，但目前針對輸變電施工安全監(jiān)管領(lǐng)域的圖像識(shí)別僅限于人臉識(shí)別、是否佩戴安全帽、區(qū)域入侵等簡單的識(shí)別場景，究其原因有如下：

1)輸變電工程現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜，從地理特點(diǎn)上來說，有山地和平原；從建筑特點(diǎn)來說，有地上站和地下站，還有隧道工程；從地質(zhì)環(huán)境來說，有紅土地、黃土地和黑土地；面向不同的現(xiàn)場環(huán)境，很難形成一套統(tǒng)一的圖像識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)算法；

2)從技術(shù)角度分析，圖像識(shí)別需要海量的圖片作為深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，同時(shí)傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)在內(nèi)存容量和帶寬上很難滿足輸變電工程全時(shí)段、全業(yè)務(wù)場景的圖像識(shí)別需求。

因此，從實(shí)現(xiàn)難易角度分析，需要首先篩選出適用于大部分環(huán)境的圖像識(shí)別需求，并且逐步完善輸變電工程圖像識(shí)別的其他業(yè)務(wù)場景；同時(shí)需要開發(fā)一套基于現(xiàn)場局域網(wǎng)絡(luò)的圖象識(shí)別方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供基于圖像識(shí)別的施工安全隔離設(shè)施合規(guī)性監(jiān)測方法，能夠適用于大部分環(huán)境的輸變電工程現(xiàn)場安全隔離設(shè)施合規(guī)性識(shí)別及監(jiān)測，以提升輸變電工程施工現(xiàn)場的管理水平。

本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

基于圖像識(shí)別的施工安全隔離設(shè)施合規(guī)性監(jiān)測方法，其包括如下流程：

——確定安全隔離設(shè)施的種類和標(biāo)準(zhǔn)樣式，并提取圖像特征；

——確定每種安全隔離設(shè)施的使用場景，并提取場景圖像特征；

——結(jié)合安全隔離設(shè)施的特征和使用場景特征，確定隔離設(shè)施加應(yīng)用場景特征及其反向特征；

——搭建圖像識(shí)別模型，采用了級聯(lián)結(jié)構(gòu)，構(gòu)成Cascade-Mask-Rcnn網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用可變形的卷積計(jì)算方法，形成cascade-mask-rcnn-dconv網(wǎng)絡(luò)模型；

——基于輸變電工程現(xiàn)場，通過視頻監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行合規(guī)圖像素材的收集和不合規(guī)圖像素材的收集；

——對合規(guī)素材和不合規(guī)素材分別進(jìn)行人工標(biāo)注，并將標(biāo)注后的素材生成兩套數(shù)據(jù)集：合規(guī)素材數(shù)據(jù)集和不合規(guī)素材數(shù)據(jù)集；

——使用基于pytorch的統(tǒng)一的訓(xùn)練框架，應(yīng)用faster-rcnn和mask-rcnn目標(biāo)檢測算法進(jìn)行訓(xùn)練，并通過使用在ImageNet數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的模型來進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)；

——應(yīng)用測試工具，對模型訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，并獲得mAP和召回率等測試指標(biāo)；

——形成成熟的圖像識(shí)別監(jiān)測方法。

進(jìn)一步，安全隔離設(shè)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(wǎng)、提示遮攔，安全隔離設(shè)施的圖像特征包括形狀、顏色和紋理特征。