[發明專利]一種基于特征分析的作業違章智能識別方法及設備

在審

• 申請號: 202110959232.X
• 申請日: 2021-08-20
• 公開（公告）號: CN113657297A
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發明（設計）人: 陳思勤;沈軍;于敏;徐佳琳;劉峰;顧溢;李曉菲;李曉斐;康新民;劉愛芳
• 申請（專利權）人: 華能國際電力股份有限公司上海石洞口第二電廠;北京宇時易能科技發展有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/254;G06T7/269
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 翁惠瑜

本發明涉及一種基于特征分析的作業違章智能識別方法及設備，所述方法包括以下步驟：從待識別視頻中讀取實時的圖像序列，對所述圖像序列的各幀圖像進行預處理；從各幀圖像中提取違章目標，基于實時的圖像序列進行跟蹤和行為理解分析，獲取所述違章目標的動作特征；基于所述動作特征，在能夠檢測到人臉時，調用關聯人員信息庫進行人臉比對，識別出違章人員身份。與現有技術相比，本發明具有可靠性高、能及時實現違章人員身份識別等優點。

技術領域

本發明屬于風險預控領域，尤其是涉及一種基于特征分析的作業違章智能識別方法及設備。

背景技術

發電廠全過程的生產管理中是對運行、檢修、維護和技術改造環節的安全管理，要保證人身安全、設備安全和運行安全。現場運檢維護人員需要對設備和現場進行運行維護、定期試驗、設備消缺、運行與檢修設備系統是否隔絕，安全措施是否完善。現階段電力行業數字化、智能化正蓬勃發展，用于現場視頻監控的智能算法也日益強大，已經能夠對于作業現場的很多違章行為進行智能識別，如未戴安全帽、未系帽帶、現場吸煙、高處作業未系安全帶等等，并且自動報警。

但現有智能識別方法存在如下固有缺陷：只能識別違章現象，對于違章人員是誰，缺乏準確的判斷方法，特別是人員背對攝像頭或者其他無法識別人臉的角度。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種可靠性高、能及時實現違章人員身份識別的基于特征分析的作業違章智能識別方法及設備。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于特征分析的作業違章智能識別方法，包括以下步驟：

從待識別視頻中讀取實時的圖像序列，對所述圖像序列的各幀圖像進行預處理；

從各幀圖像中提取違章目標，基于實時的圖像序列進行跟蹤和行為理解分析，獲取所述違章目標的動作特征；

基于所述動作特征，在能夠檢測到人臉時，調用關聯人員信息庫進行人臉比對，識別出違章人員身份。

進一步地，所述預處理包括濾波和灰度轉換。

進一步地，所述從各幀圖像中提取違章目標具體為：

根據圖像中人員的位置和角度，分離疑似違章區域和背景圖像，將所述疑似違章區域與固定違章模型進行比對，判斷圖像中是否存在違章人員，若是，則基于違章人員的身體區域和輪廓，獲取所述違章目標。

進一步地，所述固定違章模型包括不同角度、不同光線的多種違章模型。

進一步地，利用當前提取的圖像與背景圖像的差分來進一步確定疑似違章區域。

進一步地，所述跟蹤和行為理解分析基于時間差分比對和基于光流方法的運動檢測算法實現。

進一步地，所述時間差分比對具體為：

將實時的圖像序列數據化，比較相鄰兩幀圖像間的數據差異，所述數據差異包括像素、坐標和/或形變的差異。

進一步地，該方法還包括：

將所述違章人員身份及違章事件信息記錄為違章日志，推送該違章日志至管理終端。

進一步地，所述違章事件信息包括違章性質、違章時間和違章地點。

本發明還提供一種電子設備，包括：

一個或多個處理器；

存儲器；和

被存儲在存儲器中的一個或多個程序，所述一個或多個程序包括用于執行如所述的基于特征分析的作業違章智能識別方法的指令。

與現有技術相比，本發明具有以下有益效果：