CN110826514A - 一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，涉及电力施工巡视技术领域，包括视频图像样本数据收集、人工图像标定、构建模型、模型训练、模型评估等步骤，模型训练是基于深度学习的智能算法，采用改进的SSD算法进行目标检测，通过在不同卷积层的特征图上预测物体区域，输出离散化的多尺度、多比例的默认框坐标，同时利用小卷积核预测一系列候选框的边框坐标补偿和每个类别的置信度。本发明的有益效果在于：本发明采用深度学习的智能算法进行模型训练，速度更快，精度更高，实现对基建现场常见的违章操作及行为进行智能识别，实现自动在线识别告警。
Description
技术领域
本发明涉及电力施工巡视技术领域，具体是涉及一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法。
背景技术
随着社会经济的飞速发展、城市规模的不断扩大、工业经济的不断增长，为满足社会及经济的快速提升需要，电网工程建设规模也日益增加。早期的现场安全管控工作仅仅依靠文件要求、文字反馈、现场检查、暗访等手段来提高作业现场安全管理水平，但对于电力施工“点多、面广、周期不定”的特点，却不能全方位、全过程、全天候的对作业现场进行监督，同时还需要耗费大批人力物力。
目前主要采用视频监控系统对电力施工场景、重点工作区域及特定的施工场地出入口的视频和图像进行远程采样和识别分析，但由于大部分电网工程的施工周期较短，因此布置固定的视频监控系统并不适合，因此通常在施工作业现场中的监控设备采用移动监控设备，如移动布控球和单兵，以缩短前期设备布置周期。而移动监控设备采集到的视频画面通常存在着场景不固定，环境复杂、光线多变等情况，传统的数据处理识别方法不能达到准确、快速的识别和判断。
亟需基于人工智能技术，实现了违章智能识别功能，对现场违章行为自动研判、主动报警、日志记录，实现了从远程巡检到智能巡检的突破。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺点，本发明提出了一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法。基于深度学习智能算法，训练算法模型，实现对基建现场常见的脚手架搭设、高空作业人员行为、防坠自锁器使用、大型起吊设备挂钩保险、钢丝绳紧固线卡、基坑堆土高度及围栏临边距离等违章行为进行智能识别，实现自动在线识别告警。
本发明提供一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，包括以下步骤：
第一步，视频图像样本数据收集，针对每类目标违章行为收集图像素材样本；
第二步，人工图像标定，通过人工将搜集到的目标图像进行分类，并分别在图像素材上进行手动标定，将图像中的违章行为通过不同的矩形框标注；如未佩戴安全帽、未穿戴红黄马甲、现场无人等，违章行为样本作为算法学习的正样本，无违章行为作为算法排除的负样本；
第三步，构建模型，利用Tensorflow算法将目标违章行为的纹理特征、形状特征、空间关系特征进行提取，并对提取出来的特征信息进行分类训练，输出形成可识别各类目标违章行为的检测模型；
第四步，模型训练，基于已标定的正负样本进行自主特征学习，优化模型特征参数，并根据检测结果进行纠偏及标定，标定后的素材进行重新训练，通过不断迭代形成高可用的分析模型；
第五步，模型评估，通过现场测试验证违章智能识别模型，违章信息进行智能识别。对未佩戴安全帽告警、作业负责人未到场（无红黄马甲人员）等违章信息进行智能识别。
所述的视频图像样本数据收集，针对每类目标违章行为搜集大量图像素材样本，保证素材的多样化；每类目标违章行为的素材场景越丰富、图像质量越高、施工现场画面越清晰，越有利于算法的学习，越能够提高识别的准确率；
所述的第四步模型训练采用改进的SSD算法进行目标检测，通过在不同卷积层的特征图上预测物体区域，输出离散化的多尺度、多比例的默认框平行坐标，同时利用小卷积核预测一系列候选框的边框坐标补偿和每个类别的置信度；在整幅图像上各个位置用多尺度区域的局部特征图边框回归。保持YOLO算法快速特性的同时，也保证了边框定位效果和FasterR-CNN类似。但因其利用多层次特征分类，导致其对于小目标检测困难，最后一个卷积层的感受野范围很大，使得小目标特征不明显。
所述的改进的SSD算法，采用多尺度特征图检测，将卷积特征层添加到截断的基础网络的末尾，卷积特征层尺寸逐渐减小，得到多个尺度检测的预测值，检测的卷积模型对于每个卷积特征层是不同的；
所述的改进的SSD算法，检测的卷积预测器：每个添加的卷积特征层或可选的基础网络的现有卷积特征层可以使用一组卷积滤波器产生固定的预测集合；对于具有p个通道的大小为m×n的特征层，使用3×3×p卷积核卷积操作，产生类别的分数或相对于默认框的坐标偏移。在每个应用卷积核运算的m×n大小位置处，产生一个输出值。边界框偏移输出值是相对于默认框测量，默认框位置则相对于特征图。
所述的改进的SSD算法，默认框与宽高比：将一组默认边界框与顶层网络每个特征图单元关联，默认框对特征图作卷积运算，使得每个框实例相对于其对应单元格的位置是固定的；在每个特征映射单元中，预测相对于单元格中的默认框形状的偏移，以及每个框中实例的每类分数；具体来说，对于在给定位置的k个框中每个框，计算c类分数和相对于原始默认框的4个偏移量。这使得在特征图中的每个位置需要总共（c+4）k个滤波器，对于m×n特征图产生（c+4）k＊m＊n个输出；默认框类似于FasterR-CNN[2]中使用的anchorboxes，但将其应用于不同分辨率的特征图中；在多个特征图中使用不同的默认框形状，可以有效地离散可能的输出框形状空间；
所述的改进的SSD算法所采用的匹配策略为：将默认框与任何的标注数据配对，只需两者之间的交并比大于一个阈值，交并比公式如下图所示： 
；
通过上边的公式能够发现其实交并比就是IOU，即两个集合的交集除以两个集合的并集。
所述的改进的SSD算法，数据增广为：针对每一张训练图像，随机采样一个图像块，当标注数据的中心在采样的图像块中时，保留重叠部分；在多次采样步骤之后，每一个采样的图像块被改变到固定的大小，并且以0.5，0.5的概率随机的水平翻转。
本发明的有益效果在于：
提高巡检人员的巡视效率，真正做到施工现场违章行为第一时间发现、第一时间处置、第一时间解决，利用深度学习方法及视频处理分析技术，实现了违章智能识别功能，能够对现场违章行为自动研判、主动报警、日志记录，实现了从远程巡检到智能巡检的突破。
实现对基建现场常见的脚手架搭设、高空作业人员行为、防坠自锁器使用、大型起吊设备挂钩保险、钢丝绳紧固线卡、基坑堆土高度及围栏临边距离等违章行为进行智能识别，实现自动在线识别告警。
具体实施方式
实施例1，本发明提供一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，包括以下步骤：
第一步，视频图像样本数据收集，针对每类目标违章行为收集图像素材样本；
第二步，人工图像标定，通过人工将搜集到的目标图像进行分类，并分别在图像素材上进行手动标定，将图像中的违章行为通过不同的矩形框标注；如未佩戴安全帽、未穿戴红黄马甲、现场无人等，违章行为样本作为算法学习的正样本，无违章行为作为算法排除的负样本；
第三步，构建模型，利用Tensorflow算法将目标违章行为的纹理特征、形状特征、空间关系特征进行提取，并对提取出来的特征信息进行分类训练，输出形成可识别各类目标违章行为的检测模型；
第四步，模型训练，基于已标定的正负样本进行自主特征学习，优化模型特征参数，并根据检测结果进行纠偏及标定，标定后的素材进行重新训练，通过不断迭代形成高可用的分析模型；
第五步，模型评估，通过现场测试验证违章智能识别模型，违章信息进行智能识别。对未佩戴安全帽告警、作业负责人未到场（无红黄马甲人员）等违章信息进行智能识别。
所述的视频图像样本数据收集，针对每类目标违章行为搜集大量图像素材样本，保证素材的多样化；每类目标违章行为的素材场景越丰富、图像质量越高、施工现场画面越清晰，越有利于算法的学习，越能够提高识别的准确率；
所述的第四步模型训练采用改进的SSD算法进行目标检测，通过在不同卷积层的特征图上预测物体区域，输出离散化的多尺度、多比例的默认框平行坐标，同时利用小卷积核预测一系列候选框的边框坐标补偿和每个类别的置信度；在整幅图像上各个位置用多尺度区域的局部特征图边框回归。保持YOLO算法快速特性的同时，也保证了边框定位效果和FasterR-CNN类似。但因其利用多层次特征分类，导致其对于小目标检测困难，最后一个卷积层的感受野范围很大，使得小目标特征不明显。
所述的改进的SSD算法，采用多尺度特征图检测，将卷积特征层添加到截断的基础网络的末尾，卷积特征层尺寸逐渐减小，得到多个尺度检测的预测值，检测的卷积模型对于每个卷积特征层是不同的；
所述的改进的SSD算法，检测的卷积预测器：每个添加的卷积特征层或可选的基础网络的现有卷积特征层可以使用一组卷积滤波器产生固定的预测集合；对于具有p个通道的大小为m×n的特征层，使用3×3×p卷积核卷积操作，产生类别的分数或相对于默认框的坐标偏移。在每个应用卷积核运算的m×n大小位置处，产生一个输出值。边界框偏移输出值是相对于默认框测量，默认框位置则相对于特征图。
所述的改进的SSD算法，默认框与宽高比：将一组默认边界框与顶层网络每个特征图单元关联，默认框对特征图作卷积运算，使得每个框实例相对于其对应单元格的位置是固定的；在每个特征映射单元中，预测相对于单元格中的默认框形状的偏移，以及每个框中实例的每类分数；具体来说，对于在给定位置的k个框中每个框，计算c类分数和相对于原始默认框的4个偏移量。这使得在特征图中的每个位置需要总共（c+4）k个滤波器，对于m×n特征图产生（c+4）k＊m＊n个输出；默认框类似于FasterR-CNN[2]中使用的anchorboxes，但将其应用于不同分辨率的特征图中；在多个特征图中使用不同的默认框形状，可以有效地离散可能的输出框形状空间；
所述的改进的SSD算法所采用的匹配策略为：将默认框与任何的标注数据配对，只需两者之间的交并比大于一个阈值，交并比公式为： 
；
通过上边的公式能够发现其实交并比就是IOU，即两个集合的交集除以两个集合的并集。
在开始的时候，用多尺度窗口中的最优交并比来匹配每一个标注数据与默认框，这样就能保证每一个标注数据与唯一的一个默认框对应起来，但是又不同于多尺度窗口。
所述的改进的SSD算法，数据增广为：针对每一张训练图像，随机采样一个图像块，当标注数据的中心在采样的图像块中时，保留重叠部分；在多次采样步骤之后，每一个采样的图像块被改变到固定的大小，并且以0.5，0.5的概率随机的水平翻转。
举例说明，使用原始的图像，即采样一个图像块，与物体之间最小的交并比(IOU)为：0.1，0.3，0.5，0.7与0.9，0.1，0.3，0.5，0.7与0.9；随机的采样一个图像块：采样的图像块是原始图像大小比例是[0.1，1][0.1，1]，宽高比在1212与22之间；当标注数据的中心在采样的图像块中时，保留重叠部分；在这些采样步骤之后，每一个采样的图像块被改变到固定的大小，并且以0.5，0.5的概率随机的水平翻转。
Claims (7)
1.一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步，视频图像样本数据收集，针对每类目标违章行为收集图像素材样本；
第二步，人工图像标定，通过人工将搜集到的目标图像进行分类，并分别在图像素材上进行手动标定，将图像中的违章行为通过不同的矩形框标注；违章行为样本作为算法学习的正样本，无违章行为作为算法排除的负样本；
第三步，构建模型，利用Tensorflow算法将目标违章行为的纹理特征、形状特征、空间关系特征进行提取，并对提取出来的特征信息进行分类训练，输出形成可识别各类目标违章行为的检测模型；
第四步，模型训练，基于已标定的正负样本进行自主特征学习，优化模型特征参数，并根据检测结果进行纠偏及标定，标定后的素材进行重新训练，通过不断迭代形成高可用的分析模型；
第五步，模型评估，通过现场测试验证违章智能识别模型，违章信息进行智能识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，其特征在于：所述的第四步模型训练采用改进的SSD算法进行目标检测，通过在不同卷积层的特征图上预测物体区域，输出离散化的多尺度、多比例的默认框平行坐标，同时利用小卷积核预测一系列候选框的边框坐标补偿和每个类别的置信度；在整幅图像上各个位置用多尺度区域的局部特征图边框回归。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，其特征在于：所述的改进的SSD算法，采用多尺度特征图检测，将卷积特征层添加到截断的基础网络的末尾，卷积特征层尺寸逐渐减小，得到多个尺度检测的预测值，检测的卷积模型对于每个卷积特征层是不同的。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，其特征在于：所述的改进的SSD算法，检测的卷积预测器：每个添加的卷积特征层或可选的基础网络的现有卷积特征层可以使用一组卷积滤波器产生固定的预测集合。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，其特征在于：所述的改进的SSD算法，默认框与宽高比：将一组默认边界框与顶层网络每个特征图单元关联，默认框对特征图作卷积运算，使得每个框实例相对于其对应单元格的位置是固定的；在每个特征映射单元中，预测相对于单元格中的默认框形状的偏移，以及每个框中实例的每类分数。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，其特征在于：所述的改进的SSD算法所采用的匹配策略为：将默认框与任何的标注数据配对，只需两者之间的交并比大于一个阈值，交并比公式为：。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，其特征在于：所述的改进的SSD算法，数据增广为：针对每一张训练图像，随机采样一个图像块，当标注数据的中心在采样的图像块中时，保留重叠部分；在多次采样步骤之后，每一个采样的图像块被改变到固定的大小，并且以0.5，0.5的概率随机的水平翻转。
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