CN110287804A - 一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法 - Google Patents

一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法 Download PDF

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杨玺
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Abstract

本发明涉及视频监控辨别着装技术领域，更具体地，提供一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，用于判断作业人员是否佩戴安全帽、工作服、安全带，通过摄像头拍摄在高空以及地面施工的施工人员的视频，截取视频中的图像，并输入至算法服务器中通过卷积神经网络进行训练而得到高空着装识别模型和地面着装识别模型，来判断施工人员着装是否规范，若在周期内所得到的判断结果均为“不规范”，则输出报警信息，这样能够减少误报现象的发生。

Description

一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法
技术领域
本发明涉及视频监控辨别着装技术领域，更具体地，提供一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法。
背景技术
电力施工有其特殊性，施工过程中，特别是带电作业的条件下，对工作人员的着装有着严格的要求。施工人员必须在佩戴好安全帽，穿好工作服的前提下方可进入场地作业施工；高空作业时，施工人员还需系上安全带。由于施工环境的复杂性，监管人员对施工人员的着装监督往往存在着一定的困难性，很难实现实时有效的监督。
近年来随着科学技术的迅猛发展，信息技术在人们的生产生活中越来越重要，因此在电力系统自动化技术中应该将信息化大力发展，数字化电网和数字化变电站的开发能够有力地保证我国电网工作的运行效率和安全。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术无法监督高空和地面施工人员着装的问题，提供一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，能够提高监管力度，降低电力施工过程中发生事故的概率，节省监管的人力物力。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
提供一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，用于判断作业人员是否佩戴安全帽、工作服、安全带，包括以下步骤：
S1.获取规范的高空、地面着装图像样本，以及不规范高空、地面着装图像样本，并对图像样本在算法服务器中进行预处理，调参后通过卷积神经网络进行训练，得到高空着装识别模型和地面着装识别模型；
S2.在步骤S1之后，在施工现场设置若干拍摄现场高空以及地面的摄像头，视频流服务器通过RTMP方式或RTSP方式接收摄像头拍摄的视频流；
S3.在步骤S2之后，应用服务器中发送相应摄像头编号和地址至所述图像识别服务器，所述图像识别服务器根据地址读取视频流服务器中相应的视频流，周期性截取视频流中的图像；
S4.将步骤S3中所获取的高空、地面的图像对应输入至步骤S1中的高空着装识别模型和地面着装识别模型，进行卷积操作，得出物体特征，并判断着装是否规范，并将判断结果发送至所述图像识别服务器；
S5.在步骤S4之后，所述图像识别服务器对判断结果进行累加运算，在周期内重复识别仍为异常则将报警信息发送至应用服务器。
本发明为一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，包括顺次通信连接的摄像头、视频流服务器、图像识别服务器、算法服务器，还包括应用服务器，摄像头、图像识别服务器、算法服务器均与应用服务器无线连接。摄像头用于拍摄现场施工状况；视频流服务器用于接收摄像头拍摄的视频以及储存视频流；图像识别服务器用于读取视频流，并对图像作预处理；算法服务器用于将图像送入相应的算法模型进行识别；应用服务器用于接收告警信息。
通过摄像头拍摄在高空以及地面施工的施工人员的视频，截取视频中的图像，并输入至算法服务器中通过卷积神经网络进行训练而得到高空着装识别模型和地面着装识别模型，来判断施工人员着装是否规范，若在周期内所得到的判断结果均为“不规范”，则输出报警信息，这样能够减少误报现象的发生。
为了更好地实现本发明，所述步骤S1的具体步骤如下：
S11.预训练模型：利用深度学习框架的视频物体识别系统，使用预训练模型；
S12.标注图片并生成训练数据：对图像进行标注并形成原始训练数据，数据包括安全帽、制服、安全带、工人四类；
S13.训练模型：对预训练模型参数进行调参，把预训练模型参数中的学习率调整为0.001，权值衰减调整为0.9，批处理量调整为10，然后对预训练模型进行训练，当损失行数降低为0.95～1.05时，训练完成。
为了更好地实现本发明，所述步骤S4的具体步骤如下：
S41.选用SSD神经网络：主网络结构为VGG16，将两个全连接层改成卷积层后，再增加4个卷积层构造神经网络；对其中5个不同的卷积层的输出分别用两个不同的3*3的卷积核进行卷积；
S42.特征检测：对高空着装识别模型和地面着装识别模型中的原始训练数据的各个二维图片同时作8*8、4*4的特征图feature map，在feature map的每个小格上生成一系列固定大小的实线框；在步骤S3中所获取的高空、地面图像对应输入高空着装识别模型和地面着装识别模型后，会获得对各个二维图片同时作8*8、4*4的特征图feature map，在feature map的每个小格上生成一系列固定大小的虚线框default box；
S43.匹配策略：将实际选取的default box与对应包含原始训练数据的实线框进行匹配；
S44.识别结果：在全部匹配完成后，若匹配成功，则算法服务器将向图像识别服务器返回对应原始训练数据的坐标、类型、相似度，图像识别服务器再通过识别个数、置信度进行加工判断；若匹配不成功，则不算入识别结果。
为了减少截取的图像中由于出现电线杆等遮挡物而导致的误报，在步骤S5中，在3～5秒内重复识别仍为异常则将报警信息发送至应用服务器。
为了减少误报现象的发生，采用T＝a*T+N进行累加运算，其中T为量化的告警指数，N为算法服务器现在的返回的告警指数，a为衰减因子；利用累加器接收识别帧，若识别出规范着装的识别帧时，不发送告警信息；若识别帧均为不规范着装时，则发送告警信息。
为了使识别结果更为准确，在步骤S3中，每秒内截取10帧视频流中的图像。
为了更好地实现本发明，所述应用服务器为java应用服务器。
为了更好地实现本发明，所述视频流服务器为nginx服务器。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明为一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，通过摄像头拍摄在高空以及地面施工的施工人员的视频，截取视频中的图像，并输入至算法服务器中通过卷积神经网络进行训练而得到高空着装识别模型和地面着装识别模型，来判断施工人员着装是否规范，若在3～5内所得到的判断结果均为“不规范”，则输出报警信息，这样能够减少误报现象的发生。
附图说明
图1为本发明一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
实施例1
如图1所示为本发明一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法的第一实施例，用于判断作业人员是否佩戴安全帽、工作服、安全带，包括以下步骤：
S1.获取规范的高空、地面着装图像样本，以及不规范高空、地面着装图像样本，并对图像样本在算法服务器中进行预处理，调参后通过卷积神经网络进行训练，得到高空着装识别模型和地面着装识别模型；
S2.在步骤S1之后，在施工现场设置若干拍摄现场高空以及地面的摄像头，视频流服务器通过RTMP方式或RTSP方式接收摄像头拍摄的视频流；
S3.在步骤S2之后，应用服务器中发送相应摄像头编号和地址至所述图像识别服务器，所述图像识别服务器根据地址读取视频流服务器中相应的视频流，周期性截取视频流中的图像；
S4.将步骤S3中所获取的高空、地面的图像对应输入至步骤S1中的高空着装识别模型和地面着装识别模型，进行卷积操作，得出物体特征，并判断着装是否规范，并将判断结果发送至所述图像识别服务器；
S5.在步骤S4之后，所述图像识别服务器对判断结果进行累加运算，在周期内重复识别仍为异常则将报警信息发送至应用服务器。
本发明为一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，包括顺次通信连接的摄像头、视频流服务器、图像识别服务器、算法服务器，还包括应用服务器，摄像头、图像识别服务器、算法服务器均与应用服务器无线连接。摄像头用于拍摄现场施工状况；视频流服务器用于接收摄像头拍摄的视频以及储存视频流；图像识别服务器用于读取视频流，并对图像作预处理；算法服务器用于将图像送入相应的算法模型进行识别；应用服务器用于接收告警信息。
通过摄像头拍摄在高空以及地面施工的施工人员的视频，截取视频中的图像，并输入至算法服务器中通过卷积神经网络进行训练而得到高空着装识别模型和地面着装识别模型，来判断施工人员着装是否规范，若在周期内所得到的判断结果均为“不规范”，则输出报警信息，这样能够减少误报现象的发生。识别结果能够通过app进行展示，监管人员也能够在手机端进行查看。
本实施例的步骤S2中，RTMP为实时消息传输协议，用于对象、视频、音频的传输。RTSP为实时流传输协议，控制实时数据的发送，使实时数据，如音频与视频的受控点播成为可能。
另外，步骤S1的具体步骤如下：
S11.预训练模型：利用深度学习框架(Tensorflow)的视频物体识别系统(ObjectDetection API)，使用ssdlite_mobilenet_v2_coco预训练模型；
S12.标注图片并生成训练数据：用LabelIMG工具对图像进行标注并形成原始训练数据，数据包括安全帽(“helmet”)、制服(“uniform”)、安全带(“safetyBelt”)、工人(“worker”)四类在辨识中需要用到的物体，对于高空规范着装，则要求包含安全帽、制服、安全带、工人；对于地面规范着装，则要求包含安全帽、制服、工人；再使用脚本将这些训练数据转化为Tensorflow能够识别“.record”数据，与原始图片一起放入Object DetectionAPI的目录结构，完成了训练数据的准备工作。
S13.训练模型：对预训练模型参数activation、num_classes、l2_regularizer、truncated_normal_initializer、batch_size、initial_learning_rate等进行调参，把学习率调整为0.001，权值衰减调整为0.9，批处理量调整为10，然后对预训练模型进行训练，当损失行数降低为0.95～1.05时，训练完成。调低学习率和权值衰减是为了防止已调整好的参数出现震荡的情况。
步骤S4的具体步骤如下：
S41.选用SSD神经网络：主网络结构为VGG16，将两个全连接层改成卷积层后，再增加4个卷积层构造神经网络；对其中5个不同的卷积层的输出(feature map)分别用两个不同的3*3的卷积核进行卷积，一个输出分类用的confidence，每个default box生成21个confidence(针对VOC数据集包含20个object类别而言)；一个输出回归用的localization，每个default box生成4个坐标值(x，y，w，h)。另外这5个卷积层还经过prior Box层生成default box(生成的是坐标)。上面所述的5个卷积层中每一层的default box的数量是给定的。最后将前面3个计算结果分别合并然后传递给loss层；
S42.特征检测：同时采用lower和upper的feature maps做检测，对高空着装识别模型和地面着装识别模型中的原始训练数据的各个二维图片同时作8*8、4*4的特征图feature map，在feature map的每个小格上生成一系列固定大小的实线框；在步骤S3中所获取的高空、地面图像对应输入高空着装识别模型和地面着装识别模型后，会获得对各个二维图片同时作8*8、4*4的特征图feature map，在feature map的每个小格上生成一系列固定大小的虚线框default box；对于每个feature map而言其default box的scale是按以下公式计算的：
这里的smin＝0.2，smax＝0.9；表示最底层的scale是0.2，最高层的scale是0.9。
而横纵比表示为下式，这里展示我们采用的横纵比：
因此每个default box的宽计算公式就是：
高的计算公式就是：
当横纵比(aspect ratio)为1时，还有一种default box：
因此，对于每个特征图的网格而言，一共会有10个default box。default box在不同的层有不同的scale，在同一层又有不同的横纵比，基本可以覆盖到输入图像的各种形状和大小的物体；
S43.匹配策略：决定default box与ground truth box(包含真实物体的框)的对应关系，将实际选取的default box与对应包含原始训练数据的实线框进行匹配；首先，对于每个ground truth box，会从default box中选择与其jaccard overlap(交并比)最高的default box。然后，对于所有的default box，会与任意jaccard overlap大于某个阈值(threshold)的ground truth box做匹配。这样的做法简化了训练过程，网络可以为多个拥有高jaccard overlap(交并比)default box预测分数；
S44.识别结果：在全部匹配完成后，若匹配成功，则算法服务器将向图像识别服务器返回对应原始训练数据的坐标、类型、相似度，图像识别服务器再通过识别个数、置信度进行加工判断；若匹配不成功，则不算入识别结果。
另外，在步骤S5中，在3～5秒内重复识别仍为异常则将报警信息发送至应用服务器。3～5秒内重复识别的设置能够减少由于截取画面中出现电线杆而无法正常识别着装的误报现象的发生。
其中，采用T＝a*T+N进行累加运算，其中T为量化的告警指数，N为服务器现在的返回的告警指数，a为衰减因子；利用累加器接收识别帧，若识别出规范着装的识别帧时，不发送告警信息；若识别帧均为不规范着装时，则发送告警信息。当设定3秒内重复识别时：累加器count＝＝接收的识别帧a*3时，count＝0，每识别一次，count自增1，达到3秒则清零；其中若有识别出规范着装的识别帧时，则不发送告警信息，若识别帧均为不规范着装时，则发送告警信息。
另外，在步骤S3中，每秒内截取10帧视频流中的图像，使识别结果更为准确。
实施例2
本实施例与实施例1类似，所不同之处在于，本实施例中应用服务器为java应用服务器，视频流服务器为nginx服务器。nginx服务器是一个轻量级的Web服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器，其占有内存少，并发能力强。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，用于判断作业人员是否佩戴安全帽、工作服、安全带，其特征在于，包括以下步骤：
S1.获取规范的高空、地面着装图像样本，以及不规范高空、地面着装图像样本，并对图像样本在算法服务器中进行预处理，调参后通过卷积神经网络进行训练，得到高空着装识别模型和地面着装识别模型；
S2.在步骤S1之后，在施工现场设置若干拍摄现场高空以及地面的摄像头，视频流服务器通过RTMP方式或RTSP方式接收摄像头拍摄的视频流；
S3.在步骤S2之后，应用服务器中发送相应摄像头编号和地址至所述图像识别服务器，所述图像识别服务器根据地址读取视频流服务器中相应的视频流，周期性截取视频流中的图像；
S4.将步骤S3中所获取的高空、地面的图像对应输入至步骤S1中的高空着装识别模型和地面着装识别模型，进行卷积操作，得出物体特征，并判断着装是否规范，并将判断结果发送至所述图像识别服务器；
S5.在步骤S4之后，所述图像识别服务器对判断结果进行累加运算，在周期内重复识别仍为异常则将报警信息发送至应用服务器。
2.根据权利要求1所述的一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，其特征在于，所述步骤S1的具体步骤如下：
S11.预训练模型：利用深度学习框架的视频物体识别系统，使用预训练模型；
S12.标注图片并生成训练数据：对图像进行标注并形成原始训练数据，数据包括安全帽、制服、安全带、工人四类；
S13.训练模型：对预训练模型参数进行调参，把预训练模型参数中的学习率调整为0.001，权值衰减调整为0.9，批处理量调整为10，然后对预训练模型进行训练，当损失行数降低为0.95～1.05时，训练完成。
3.根据权利要求2所述的一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，其特征在于，所述步骤S4的具体步骤如下：
S41.选用SSD神经网络：主网络结构为VGG16，将两个全连接层改成卷积层后，再增加4个卷积层构造神经网络；对其中5个不同的卷积层的输出分别用两个不同的3*3的卷积核进行卷积；
S42.特征检测：对高空着装识别模型和地面着装识别模型中的原始训练数据的各个二维图片同时作8*8、4*4的特征图feature map，在feature map的每个小格上生成一系列固定大小的实线框；在步骤S3中所获取的高空、地面图像对应输入高空着装识别模型和地面着装识别模型后，会获得对各个二维图片同时作8*8、4*4的特征图feature map，在featuremap的每个小格上生成一系列固定大小的虚线框default box；
S43.匹配策略：将实际选取的default box与对应包含原始训练数据的实线框进行匹配；
S44.识别结果：在全部匹配完成后，若匹配成功，则算法服务器将向图像识别服务器返回对应原始训练数据的坐标、类型、相似度，图像识别服务器再通过识别个数、置信度进行加工判断；若匹配不成功，则不算入识别结果。
4.根据权利要求1所述的一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，其特征在于，在步骤S5中，在3～5秒内重复识别仍为异常则将报警信息发送至应用服务器。
5.根据权利要求4所述的一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，其特征在于，采用T＝a*T+N进行累加运算，其中T为量化的告警指数，N为算法服务器现在的返回的告警指数，a为衰减因子；利用累加器接收识别帧，若识别出规范着装的识别帧时，不发送告警信息；若识别帧均为不规范着装时，则发送告警信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，其特征在于，在步骤S3中，每秒内截取10帧视频流中的图像。
7.根据权利要求1所述的一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，其特征在于，所述应用服务器为java应用服务器。
8.根据权利要求1所述的一种基于移动视频监控的电力作业人员着装识别方法，其特征在于，所述视频流服务器为nginx服务器。
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