[發明專利]基于步幅測量的電力人員安全狀態智能識別方法及介質

有效

• 申請號: 202011549784.5
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112597903B
• 公開（公告）日: 2021-08-13
• 發明（設計）人: 鐘成;蔡傳雄;張源;林巧;許鎵镕;魏斯芳;梁資源;劉耀;張宗明
• 申請（專利權）人: 珠高電氣檢測有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/246;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 張龍哺

1.一種基于步幅測量的電力人員安全狀態智能識別方法，其特征在于，包括：

S100、獲取視頻流，基于多目標追蹤算法檢測并追蹤每幀畫面中每個人的包圍框，為所述人的包圍框分配人員ID號；

S200、將所述人的包圍框內的圖像輸入基于卷積神經網絡的關鍵點檢測算法，得到人體的左右腳踝關鍵點，將所述左右腳踝關鍵點按照所述人員ID號關聯所述人的包圍框；

S300、確定要測量步幅的人的包圍框并獲取對應的左右腳踝關鍵點數據，選擇左腳踝或右腳踝作為測量腳踝，通過所述測量腳踝關鍵點確定所述測量腳踝的當前運動狀態，計算所述測量腳踝的相鄰兩次靜止狀態中間的移動距離，記為人員步幅，所述人員步幅與所述人員ID號一并生成人員狀態信息；

S400、基于所述人員狀態信息和預設的安全規則生成人員安全狀態信息；

所述步驟S300包括：

S310、設置三個變量，分別為當前幀橫坐標、上一幀橫坐標及上一次靜止橫坐標；在視頻幀中建立橫縱坐標系；

S320、所述當前幀橫坐標記錄所述測量腳踝在當前幀中的橫坐標，所述上一幀橫坐標記錄所述測量腳踝在上一幀中的橫坐標，所述上一次靜止橫坐標記錄所述測量腳踝在上一次靜止狀態下在幀中的橫坐標；

S330、基于所述當前幀橫坐標與所述上一幀橫坐標，得到所述測量腳踝的運動狀態；若運動狀態為靜止，執行步驟S340，否則返回步驟S320；

S340、計算所述當前幀橫坐標與所述上一次靜止橫坐標之差的絕對值，得到要測量的步幅；

S350、將所述上一次靜止橫坐標的值更新為所述當前幀橫坐標，返回步驟S320。

2.根據權利要求1所述的基于步幅測量的電力人員安全狀態智能識別方法，其特征在于，所述左右腳踝關鍵點以基于當前畫面的橫縱坐標表示。

3.根據權利要求1所述的基于步幅測量的電力人員安全狀態智能識別方法，其特征在于，所述步驟S100包括：

S110、通過OpenCV獲取并解析視頻流；

S120、基于實時目標檢測算法得到視頻幀中所有包圍框，保留人的包圍框；

S130、基于目標追蹤算法對所述人的包圍框進行追蹤，并為每個所述人的包圍框分配ID號。

4.根據權利要求3所述的基于步幅測量的電力人員安全狀態智能識別方法，其特征在于，所述實時目標檢測算法為Yolov5s算法。

5.根據權利要求3所述的基于步幅測量的電力人員安全狀態智能識別方法，其特征在于，所述目標追蹤算法為SORT算法。

6.根據權利要求1所述的基于步幅測量的電力人員安全狀態智能識別方法，其特征在于，所述步驟S200包括：將所述每幀畫面進行裁剪得到所述包圍框內的圖像，并將其縮放到固定尺寸。

7.根據權利要求1所述的基于步幅測量的電力人員安全狀態智能識別方法，其特征在于，所述步驟S200包括：基于top-down算法中的Simple Baseline算法檢測每個所述人的包圍框中的人體關鍵點；所述人體關鍵點包括左右腳踝關鍵點。

8.根據權利要求1所述的基于步幅測量的電力人員安全狀態智能識別方法，其特征在于，所述步驟S330包括：

S331、計算所述當前幀橫坐標與所述上一幀橫坐標之差的絕對值；

S332、若所述絕對值小于預設的閾值，則判定運動狀態為靜止，并記錄所述測量腳踝在當前幀中的橫坐標；若所述絕對值大于預設的閾值，則判定運動狀態為正在運動。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至8中任一項的方法。