[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的安全帽佩戴監(jiān)測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111136622.3
• 申請日: 2021-09-27
• 公開（公告）號(hào): CN113936144A
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡胤;王濤;汪云;柴濤濤;邱真;陳陽;湯園生;陳志祥;劉健;王秋玲;周靖軒
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市瑞馳信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06V10/44
• 分類號(hào): G06V10/44;G06V40/10;G06V20/40
• 代理公司: 深圳市中科創(chuàng)為專利代理有限公司 44384
• 代理人: 何路;宋鵬躍

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的安全帽佩戴監(jiān)測方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1，輸入視頻流，從視頻流中抽取視頻幀；

S2，對抽取的視頻幀進(jìn)行預(yù)處理，形成頭肩特征圖，檢測出人員的頭肩位置，并進(jìn)行頭肩區(qū)域外擴(kuò)，形成頭肩及外擴(kuò)區(qū)域視頻幀；

S3，對頭肩及外擴(kuò)區(qū)域視頻幀進(jìn)行預(yù)處理，形成安全帽特征圖，檢測出人員是否佩戴安全帽；

S4，對未佩戴安全帽的行為進(jìn)行預(yù)警，并進(jìn)入下一視頻幀的處理；當(dāng)檢測到佩戴了安全帽則直接進(jìn)入下一視頻幀的處理。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的安全帽佩戴監(jiān)測方法，其特征在于，步驟S2具體包括如下步驟：

S21，從視頻流中提取較大尺寸的視頻幀；

S22，將視頻幀縮放到SSD目標(biāo)檢測模型的規(guī)定尺寸并輸入給SSD目標(biāo)檢測模型；

S23，從經(jīng)過縮放的視頻幀中由淺層到深層提取6層頭肩特征圖；

S24，由淺層特征圖到深層特征圖中分別設(shè)置多個(gè)不同長寬比及尺寸的預(yù)選框，預(yù)選框的數(shù)量由淺層特征圖到深層特征圖逐漸減少；

S25，由SSD目標(biāo)檢測模型判斷預(yù)選框中的對象是否為頭肩；

S26，將確定為包含頭肩的頭肩特征圖進(jìn)行頭肩區(qū)域外擴(kuò)，形成頭肩及外擴(kuò)區(qū)域視頻幀。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的安全帽佩戴監(jiān)測方法，其特征在于，步驟S3具體包括如下步驟：

S31，輸入頭肩及外擴(kuò)區(qū)域視頻幀；

S32，將頭肩及外擴(kuò)區(qū)域視頻幀縮放到SSD目標(biāo)檢測模型規(guī)定的尺寸；

S33，從頭肩及外擴(kuò)區(qū)域視頻幀中提取3層安全帽特征圖；

S34，在每一層安全帽特征圖設(shè)置1或2個(gè)預(yù)選框；

S35，由SSD目標(biāo)檢測模型判斷預(yù)選框中的對象是否為安全帽。

4.一種基于深度學(xué)習(xí)的安全帽佩戴監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，包括頭肩檢測模塊和安全帽檢測模塊；

所述頭肩檢測模塊包括視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、頭肩檢測單元；

所述安全帽檢測模塊包括頭肩數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、安全帽檢測單元；

所述頭肩檢測模塊用于檢測頭肩部位，所述安全帽檢測模塊用于檢測頭部是否存在安全帽；

所述視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理單元用于從視頻幀中抽取頭肩特征圖；

所述頭肩數(shù)據(jù)預(yù)處理單元用于從頭肩及外擴(kuò)區(qū)域視頻幀中抽取安全帽特征圖。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的安全帽佩戴監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理單元采用MobileNet網(wǎng)絡(luò)模型，從視頻幀中抽取頭肩特征圖。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的安全帽佩戴監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述頭肩數(shù)據(jù)預(yù)處理單元采用殘差模型，從頭肩及外擴(kuò)區(qū)域視頻幀中抽取安全帽特征圖。