[發明專利]一種結合目標檢測和語義分割的安全帶違規佩戴檢測方法

在審

• 申請號: 202210766081.0
• 申請日: 2022-07-01
• 公開（公告）號: CN115131732A
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 茍先太;錢照國;茍瀚文;康立燁;金煒東;陳強
• 申請（專利權）人: 西南交通大學;南寧學院
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/80
• 代理公司: 北京正華智誠專利代理事務所(普通合伙) 11870
• 代理人: 呂春艷

1.一種結合目標檢測和語義分割的安全帶違規佩戴檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、采集施工現場圖像數據；

S2、構建目標檢測網絡模型，利用采集的施工現場圖像數據預測人員關鍵點定位信息、全身系帶檢測信息和腳手架區域定位信息；

S3、根據人員關鍵點定位信息和全身系帶檢測信息與腳手架區域定位信息的相對位置判斷是否進行安全帶掛繩檢測；若是，則執行步驟S4；否則結束流程；

S4、根據人員關鍵點定位信息提取掛繩區域的矩形框圖像；

S5、構建語義分割網絡模型，從提取的掛繩區域的矩形框圖像中識別掛繩位置；

S6、根據掛繩位置確定安全帶是否存在違規佩戴行為。

2.根據權利要求1所述的結合目標檢測和語義分割的安全帶違規佩戴檢測方法，其特征在于，步驟S2具體包括以下分步驟：

S2-1、采用特征融合卷積神經網絡對施工現場圖像數據提取特征圖像；

S2-2、對提取的特征圖像進行上采樣生成分支特征圖；

S2-3、采用多分支預測神經網絡對分支特征圖進行預測，得到人員關鍵點定位信息、全身系帶檢測信息和腳手架區域定位信息。

3.根據權利要求2所述的結合目標檢測和語義分割的安全帶違規佩戴檢測方法，其特征在于，步驟S2-1中特征融合卷積神經網絡的計算過程為：

其中，I表示第n層網絡的深度特征迭代輸出；x_n表示第n層網絡輸出；Node表示聚合函數；表示中間計算模塊從第m層到第n層網絡輸出；T_m(x)表示第m層特征融合卷積神經網絡輸出；T_n表示第n層特征融合卷積神經網絡輸出；表示中間計算模塊從第1層到第n層網絡輸出；B表示卷積函數；表示后續計算模塊從第1層到第n層網絡輸出。

4.根據權利要求2所述的結合目標檢測和語義分割的安全帶違規佩戴檢測方法，其特征在于，步驟S2-2中對提取的特征圖像進行上采樣的計算方式為：

o＝s(i-1)+2p-k+2

其中，i表示特征圖像輸入尺寸；s表示步長的大小；p表示特征圖像邊界擴充值；k表示卷積核大小；o表示輸出分支特征圖的尺寸。

5.根據權利要求1所述的結合目標檢測和語義分割的安全帶違規佩戴檢測方法，其特征在于，步驟S3中根據人員關鍵點定位信息和全身系帶檢測信息與腳手架區域定位信息的相對位置判斷是否進行安全帶掛繩檢測具體包括：

根據人員關鍵點定位信息和腳手架區域定位信息計算人體目標框和腳手架旋轉目標框的相交關系；

根據人體目標框和腳手架旋轉目標框的相交關系結合全身系帶檢測信息判斷是否進行安全帶掛繩檢測。

6.根據權利要求5所述的結合目標檢測和語義分割的安全帶違規佩戴檢測方法，其特征在于，所述根據人員關鍵點定位信息和腳手架區域定位信息計算人體目標框和腳手架旋轉目標框的相交關系具體為：

選取人體目標框的一條邊作為第一線段，選取腳手架旋轉目標框的一條邊作為第二線段，采用下式計算第一線段和第二線段的相交結果：

result₁＝sin(θ₁)×sin(θ₂)

result₂＝sin(θ₃)×sin(θ₄)

其中，result₁表示第一相交結果；θ₁表示第一線段的一個端點與第二線段的兩個端點之間的夾角；θ₂表示第一線段的另一個端點與第二線段的兩個端點之間的夾角；result₂表示第二相交結果；θ₃表示第二線段的一個端點與第一線段的兩個端點之間的夾角；θ₄表示第二線段的另一個端點與第一線段的兩個端點之間的夾角；

當滿足第一相交結果和第二相交結果均小于或等于0時，第一線段和第二線段相交；否則第一線段和第二線段不相交。