[發明專利]面向叉車司機實操考核與教練的危險行為檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202011388071.5
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112541413A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 梁敏健;戚政武;張大偉;張萬寶;陳英紅;楊寧祥;司浩棟;陳軍;屈金鵬
• 申請（專利權）人: 阿拉善盟特種設備檢驗所;廣東省特種設備檢測研究院珠海檢測院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G08B3/10;G08B21/24;B66F17/00;B66F9/075
• 代理公司: 北京天奇智新知識產權代理有限公司 11340
• 代理人: 王澤云

本發明公開了一種面向叉車司機實操考核與教練的危險行為檢測方法及系統，包括：將工業相機安裝于叉車前端，調整相機角度及焦距直至能清晰拍攝到叉車司機的腰間安全帶及上半身部位，并記錄調整后工業相機角度；根據叉車司機位姿，并抓取該位置圖像，利用Mask R?CNN目標識別與圖像分割框架獲取叉車司機位姿像素坐標，計算司機上半身位姿角度；根據相機系統成像結構，得到像素間距與實際間距比例，計算出危險行為判斷標準；工業相機拍攝監測叉車司機姿態，檢測安全帶是否系好，利用Mask R?CNN識別司機姿態像素坐標，計算出安全性得分，判斷行為是否危險。本發明實現對叉車司機實操考核與教練過程中司機的危險行為進行智能識別檢測。

技術領域

本發明涉及叉車司機考核與教練領域，尤其涉及一種基于深度學習的面向叉車司機實操考核與教練的危險行為檢測方法及系統。

背景技術

叉車廣泛應用于港口、車站、機場、貨場、工廠車間、倉庫、流通中心和配送中心等，在船艙、車廂和集裝箱內進行托盤貨物的裝卸、搬運作業，是托盤運輸、集裝箱運輸中必不可少的設備。叉車司機的實操考核與教練質量關乎工程效率和工程安全。本方法涉及深度學習的方法，能對叉車司機實操考核與教練過程中的危險行為進行檢測，有助于行業提升對叉車司機的教學培訓質量，規范叉車司機的駕駛和操作行為習慣，從源頭上降低叉車安全事故發生概率，有力保障叉車使用安全。

在本發明以前的叉車司機實操考核與教練的危險行為檢測方法及系統現有技術中，有如下幾篇對比專利和文獻:

1)一種基于神經網絡的公交司機違規行為檢測系統(CN 109376634 A)公開了一種公交司機違規行為檢測系統，通過采用神經網絡的方法，采集司機各類行為視頻進行判斷。該方法采用神經網絡與本發明采用的深度學習方法相區別，且本方法的危險行為判斷利用計算得出判斷結果。

2)機車司機行為識別方法及裝置(CN 106941602 B)公開一種機車司機行為識別方法與系統，預先定義司機多類行為，采用深度學習算法，對司機日常幾類操作進行識別。本發明采用Mask R-CNN深度學習方法，對司機身體姿態進行檢測，并通過計算判斷危險。

3)一種基于監控視頻的游泳館深水區早期危險行為檢測方法(CN 111368743 A)公開了一種基于監控視頻的游泳館深水區早期危險行為檢測方法，通過采集游泳視頻，檢測游泳者頭部處于游動狀態或者直立狀態。本發明采用Mask R-CNN方法對叉車司機上半身進行檢測，并計算判斷危險狀態。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明的目的是提供一種面向叉車司機實操考核與教練的危險行為檢測方法及系統。

本發明的目的通過以下的技術方案來實現：

面向叉車司機實操考核與教練的危險行為檢測方法，包括：

A將工業相機安裝于叉車前端，調整相機角度及焦距直至能清晰拍攝到叉車司機的腰間安全帶及上半身部位，并記錄調整后工業相機角度；

B根據叉車司機位姿，抓取該位置圖像，利用Mask R-CNN目標識別與圖像分割框架獲取叉車司機位姿像素坐標，計算司機上半身位姿角度；

C根據相機系統成像結構，得到像素間距與實際間距比例，計算出危險行為判斷標準；

D工業相機拍攝監測叉車司機姿態，檢測安全帶是否系好，利用Mask R-CNN識別司機姿態像素坐標，計算出安全性得分，判斷行為是否危險。

面向叉車司機實操考核與教練的危險行為檢測方法及系統，包括：工業相機、工業相機夾具、上位機、喇叭；所述

工業相機，用于捕獲司機姿態位置圖像，并上傳至上位機；

工業相機夾具，用于安裝工業相機并調整角度固定相機；