[發(fā)明專利]一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的滅火器和滅火毯的識別方法

在審

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• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112132092A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發(fā)明（設計）人: 陳友明
• 申請（專利權）人: 四川弘和通訊有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都路航知識產(chǎn)權代理有限公司 51256
• 代理人: 何筱茂

本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的滅火器和滅火毯的識別方法，監(jiān)控系統(tǒng)實時采集加油站卸油區(qū)域的監(jiān)控視頻，每預設時間截取一張圖像，得到實時圖像集；在實時圖像集中劃分出滅火器位置區(qū)域和滅火毯位置區(qū)域，得到標記圖像集；對視頻中的滅火器位置區(qū)域和滅火毯位置區(qū)域進行定義，0代表不存在滅火器，1代表不存在滅火毯，2代表其他異常狀況，3代表存在滅火器和滅火毯；構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對標記圖像集進行訓練，得到訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；利用訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對標記圖像集按照先滅火器區(qū)域后滅火毯區(qū)域分區(qū)進行依次判定，若輸出為3，則判定滅火器和滅火毯狀態(tài)正常，其他情況均判定為存在異常情況。

技術領域

本發(fā)明涉及人工智能領域，具體涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的滅火器和滅火毯的識別方法。

背景技術

加油站在建立之初根據(jù)安防要求，在卸油區(qū)域安裝攝像機，通過攝像機監(jiān)控的方式對卸油區(qū)的卸油安全作業(yè)、卸油質(zhì)量檢測作業(yè)、安全運營進行考察。

其中，卸油過程中在特定位置放置滅火器和滅火毯是油品過程中安全準備的一個重要環(huán)節(jié)，在實際卸油作業(yè)中，經(jīng)常發(fā)生沒有放置滅火器或滅火毯、滅火器或滅火毯沒有放在特定的位置的情況，給卸油作業(yè)帶來很大的安全隱患。為了避免這種情況帶來安全隱患，現(xiàn)有的處理方式是安排專人通過監(jiān)控來監(jiān)督每一次的卸油過程。安全隱患出現(xiàn)時，無法將情況第一時間傳遞到油企管理人員；另外一方面，對加油站站點人員的管理也無法高效實施。

現(xiàn)有技術完全是采用人為干預的方法，通過攝像頭監(jiān)控卸油過程中是否在特定位置放置滅火器和滅火毯，并沒有一種客觀的非人工且準確的智能監(jiān)控卸油過程中安全準備。這種完成依靠人工的方法，存在以下三種問題：

1、人力成本高，需要工作人員進行實時監(jiān)控。

2、出錯風險較高，人工檢查總會因為偶爾的疲勞或者大意導致出錯。

3、上級領導基本無法對其進行監(jiān)督管理。

發(fā)明內(nèi)容

為解決現(xiàn)有技術中僅通過人工干預來進行對加油員手勢進行監(jiān)管的問題，本發(fā)明提供了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的滅火器和滅火毯的識別方法。

本發(fā)明通過下述技術方案實現(xiàn)：

一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的滅火器和滅火毯的識別方法，包括如下步驟：

S1：監(jiān)控系統(tǒng)實時采集加油站卸油區(qū)域的監(jiān)控視頻，每預設時間截取一張圖像，得到實時圖像集；

S2：在實時圖像集中劃分出滅火器位置區(qū)域和滅火毯位置區(qū)域，得到標記圖像集；

S3：對視頻中的滅火器位置區(qū)域和滅火毯位置區(qū)域進行定義，0代表不存在滅火器，1代表不存在滅火毯，2代表其他異常狀況，3代表存在滅火器和滅火毯；

S4：構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對標記圖像集進行訓練，得到訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；

S5：利用訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對標記圖像集按照先滅火器區(qū)域后滅火毯區(qū)域分區(qū)進行依次判定，若輸出為0，則判定不存在滅火器；若輸出為1，則判定不存在滅火毯；若輸出為2，則判定存在其他異常狀況；若輸出為3，則判定滅火器和滅火毯狀態(tài)正常。

在上述方案的基礎上，進一步的有：所述步驟S1中的監(jiān)控系統(tǒng)包括多個攝像機，攝像機的安裝位置與對應該攝像機所監(jiān)控的卸油區(qū)域中的卸油接口水平距離為7～8米，距地面高度為6～8米。

在上述方案的基礎上，進一步的有：所述步驟S4包括如下子步驟：

S41：選擇訓練數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集；

S42：定義標準卷積核，卷積核尺寸為3*3*n，參數(shù)量為3*3*n；