[發(fā)明專利]安全帽的佩戴檢測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011367620.0
• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112487963A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳銳鋒;周有喜;喬國坤
• 申請（專利權(quán)）人: 新疆愛華盈通信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G01S15/08
• 代理公司: 深圳市嘉勤知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44651
• 代理人: 王敏生

1.一種安全帽的佩戴檢測方法，其特征在于，包括：

獲取施工現(xiàn)場的攝像裝置拍攝的照片；

提取所述照片上人體的頭部區(qū)域圖像；

將所述頭部區(qū)域圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練好的安全帽檢測模型，安全帽檢測模型用于檢測照片上的人體頭部是否佩戴了安全帽；

接收安全帽檢測模型輸出的檢測結(jié)果；

若檢測結(jié)果為工人佩戴安全帽，則不發(fā)出佩戴安全帽提示指令；

若檢測結(jié)果為工人未佩戴安全帽，則在第一預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)連續(xù)向與工人綁定的安全帽發(fā)送測距指令，并接收安全帽傳輸?shù)陌踩迸c地面間的第一個(gè)障礙物之間的實(shí)時(shí)距離信號，所述安全帽上設(shè)置有測距裝置及信號收發(fā)裝置；

根據(jù)所述實(shí)時(shí)距離信號及預(yù)先采集的工人身高計(jì)算二者差值的絕對值；

判斷第二預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的所述絕對值是否有變化，且判斷所述絕對值是否在預(yù)設(shè)閾值范圍內(nèi)，所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間為在所述第一預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)，根據(jù)所述照片獲取的工人身體姿態(tài)發(fā)生變化的時(shí)間，若所述絕對值在所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)發(fā)生變化，且在預(yù)設(shè)閾值范圍內(nèi)，則驗(yàn)證出所述檢測結(jié)果錯(cuò)誤，不發(fā)出佩戴安全帽提示指令；

若第二預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的所述絕對值未發(fā)生變化，則驗(yàn)證出所述檢測結(jié)果正確，發(fā)出佩戴安全帽提示指令；

若第二預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)所述絕對值的變化不在預(yù)設(shè)值閾值范圍內(nèi)，則驗(yàn)證出所述檢測結(jié)果正確，發(fā)出佩戴安全帽提示指令。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的安全帽的佩戴檢測方法，其特征在于，

所述提取所述照片上人體的頭部區(qū)域圖像包括：

利用頭部檢測的算法在所述照片上提取第一圖像，第一圖像上具有人體的頭部所在區(qū)域圖像；

利用膚色特征識的方法別在所述照片上提取第二圖像，所述第二圖像上具有人體的皮膚所在區(qū)域圖像；

利用所述第一提取圖像及第二提取圖像進(jìn)行交叉篩選，得到具有人體頭部的頭部區(qū)域圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的安全帽的佩戴檢測方法，其特征在于，

所述利用膚色特征識的方法別在所述照片上提取第二圖像包括：

對所述照片進(jìn)行光線補(bǔ)償；

在三維的色彩空間模型上對所述照片上的工人膚色的顏色特征進(jìn)行聚類；

對所述照片進(jìn)行頂帽變換，以標(biāo)記出所述照片上具有人體皮膚特征的皮膚所在區(qū)域圖像；

將標(biāo)記出了所述皮膚所在區(qū)域圖像的照片設(shè)定為第二圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的安全帽的佩戴檢測方法，其特征在于，

利用所述第一提取圖像及第二提取圖像進(jìn)行交叉篩選，得到具有人體頭部的頭部區(qū)域圖像包括：

將第一圖像及第二圖像進(jìn)行交叉；

檢測第二圖像上的皮膚所在區(qū)域圖像與第一圖像上的頭部所在區(qū)域圖像是否重疊；

若重疊，則設(shè)定重疊部位為照片上工人的頭部區(qū)域；

若無重疊部位，則設(shè)定照片無工人的頭部區(qū)域。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的安全帽的佩戴檢測方法，其特征在于，

所述安全帽檢測模型的訓(xùn)練方法如下：

構(gòu)建區(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò)，以在圖像上提取固定個(gè)數(shù)的推薦網(wǎng)絡(luò)框，所述圖像來源于預(yù)先準(zhǔn)備的圖像數(shù)據(jù)集，所述圖像數(shù)據(jù)集內(nèi)的圖像具有工人是否佩戴安全帽的注釋標(biāo)簽；

構(gòu)建卷積層及池化層，以提取圖像的基礎(chǔ)信息，生成特征圖；

構(gòu)建ROI池化層，以將所述特征圖映射為與所述推薦網(wǎng)絡(luò)框相同尺寸的特征向量；

構(gòu)建全連接層，以在全連接層內(nèi)采用奇異值分解的方法對所述特征向量進(jìn)行圖像的Softmax分類和bounding box區(qū)域框回歸處理，確定特征向量相對的推薦網(wǎng)絡(luò)框內(nèi)的圖像類別，圖像類別為與所述注釋標(biāo)簽對應(yīng)的是否佩戴安全帽類別的圖像，完成安全帽檢測模型的構(gòu)建；

使用圖像集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)完成對安全帽檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的安全帽的佩戴檢測方法，其特征在于，

所述方法還包括：

在所述發(fā)出佩戴安全帽提示指令后，使用人臉識別算法，將照片中未佩戴安全帽的工人與人臉數(shù)據(jù)庫中的人臉進(jìn)行匹配，所述人臉數(shù)據(jù)庫中的人臉具有姓名標(biāo)簽，并在匹配完成后將匹配到人臉的姓名標(biāo)簽顯示在所述照片中，且將照片發(fā)送至后臺工作人員處的終端。