CN111639552A - 一种施工现场安全帽佩戴检测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种施工现场安全帽佩戴检测方法及系统，所述的方法包括以下步骤：S1、实时获得施工现场监控视频帧，并分别对视频帧中所有的人形图像和安全帽图像进行检测；S2、对图像中所有的人形图像和安全帽图像进行二分图匹配，若存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则进行步骤S3，若不存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则重新回到步骤S1；S3、对未匹配到安全帽图像的人形图像进行连续跟踪，若连续跟踪中该人形图像仍无法匹配到安全帽图像，则发出报警，若连续跟踪中该人形图像匹配到安全帽图像，则重新回到步骤S1。本发明增加了对施工现场安全帽佩戴情况的检测准确度，降低了漏检概率，提升了检测效率。

Description

一种施工现场安全帽佩戴检测方法及系统
技术领域
本发明涉及安全帽只能检测技术领域，特别涉及一种施工现场安全帽佩戴检测方法及系统。
背景技术
施工安全一直都是生产建设工作的重中之重，工地发生的安全事故大部分都与工人违反规定有关，坠落、坍塌、吊装损坏是常见的致命事故类型。安全帽作为一种个人头部防护用品，能有效地防止和减轻操作人员在生产作业中遭受坠落物体或自己坠落时对头部的伤害，作业人员佩戴安全帽是一种必要的安全措施，这能在一定程度上保障施工人员的人身安全。因此，对施工现场的施工人员要求进行安全帽的佩戴具有重要意义。对进出施工现场的人员进行监控，并在发现没带安全帽的人员及时发出警告，能实现资源的合理分配和人员的有效管理，并能尽可能地保障施工人员的安全。
然而目前施工现场对安全帽佩戴情况的监控存在较多的漏检或检测不精准的现象。
发明内容
本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种施工现场安全帽佩戴检测方法及系统。
本发明解决上述技术问题采用的技术方案是：
一种施工现场安全帽佩戴检测方法，包括以下步骤：
S1、实时获得施工现场监控视频帧，并分别对视频帧中所有的人形图像和安全帽图像进行检测；
S2、对图像中所有的人形图像和安全帽图像进行二分图匹配，若存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则进行步骤S3，若不存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则重新回到步骤S1；
S3、对未匹配到安全帽图像的人形图像进行连续跟踪，若连续跟踪中该人形图像仍无法匹配到安全帽图像，则发出报警，若连续跟踪中该人形图像匹配到安全帽图像，则重新回到步骤S1。
以上技术方案中，对施工现场监控视频帧中所有的人形图像和安全帽图像进行二分图匹配，并对未匹配到安全帽图像的人形图像进行连续跟踪检测，从而增加了对施工现场安全帽佩戴情况的检测准确度，降低了漏检概率，且通过对所有的人形图像和安全帽图像进行二分图匹配，提升了检测效率。
作为优选，步骤S3中，对未匹配到安全帽图像的人形图像至少连续跟踪8帧图像，若至少存在80％帧的图像中该人形图像仍未匹配到安全帽图像，则发出报警，否则重新回到步骤S1。
作为优选，步骤S3中，对未匹配到安全帽图像的人形图像连续跟踪10帧图像，若至少存在8帧图像中该人形图像仍未匹配到安全帽图像，则发出报警，否则重新回到步骤S1。以上技术方案在保证施工现场安全帽佩戴检测准确度的情况下，提升了其检测效率，过多地跟踪检测图像则会造成效率低下，过少地跟着检测图像则会造成检测准确度不足。
作为优选，步骤S2中，人形图像和安全帽图像二分图匹配过程中，通过计算安全帽图像矩形框与人形图像上1/10部分的交并比得到人形图像和安全帽图像的匹配度。以上技术方案中，安全帽一般均佩戴在人体头部，故通过计算安全帽图像矩形框与人形图像上1/10部分的交并比得到人形图像和安全帽图像的匹配度，能够准确判断安全帽图像与人形图像的匹配度。
作为优选，步骤S1中，采用基于深度学习的图像检测方法分别对施工现场监控图像中所有的人形图像和安全帽图像进行检测。
本发明还公开了一种施工现场安全帽佩戴检测系统，包括用于获得施工现场视频帧的图像获取单元、用于检测施工现场安全帽佩戴情况的检测单元、用于输出报警信息的报警单元、用于检索及查询的事件检索及查询单元，图像获取单元将采集到的图像信息传送至检测单元，检测单元根据图像信息检测施工现场安全帽佩戴情况，若施工现场存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则报警单元发生报警信号，并将该未匹配到安全帽图像的人形图像和报警信号均保存至事件检索及查询单元，若施工现场不存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则继续通过图像获取单元获取施工现场视频帧，图像获取单元还将采集到的图像信息保存至事件检索及查询单元。
作为优选，图像获取单元包括人形图像检测模块和安全帽图像检测模块。以上技术方案中，图像获取单元获取人形图像和安全帽图像并将人形图像和安全帽图像传送至检测单元进行二分图匹配从而检测施工人员是否佩戴安全帽。
作为优选，检测单元包括用于判断人形图像是否与安全帽图像相匹配的第一逻辑判断模块、用于跟踪人形图像检测的跟踪模块、用于判断人形图像是否与安全帽图像连续相匹配的第二逻辑判断模块。以上技术方案中，第一逻辑判断模块判断是否存在未匹配到安全帽图像的人形图像，若是则通过跟踪模块跟踪检测该未匹配到安全帽图像的人形图像，对该未匹配到安全帽图像的人形图像连续跟踪10帧图像，并通过第二逻辑判断模块判断该10帧图像中存在多少人形图像匹配到安全帽图像，若至少存在8帧图像中该人形图像仍未匹配到安全帽图像，则发出报警信号；若第一逻辑判断模块判断不存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则继续通过图像获取单元获取施工现场视频帧；若第二逻辑判断模块判断该10帧图像中不存在至少8帧图像中人形图像仍未匹配到安全帽图像，则继续通过图像获取单元获取施工现场视频帧，但仍将该10帧图像保存至事件检索及查询单元，
本发明具有的有益效果是：
对施工现场监控视频帧中所有的人形图像和安全帽图像进行二分图匹配，并对未匹配到安全帽图像的人形图像进行连续跟踪检测，从而增加了对施工现场安全帽佩戴情况的检测准确度，降低了漏检概率，且通过对所有的人形图像和安全帽图像进行二分图匹配，提升了检测效率。
附图说明
图1是本发明的一种施工现场安全帽佩戴检测方法的流程示意图；
图2是本发明的施工现场安全帽佩戴检测系统的系统框图。
图中，1、图像获取单元，11、人形图像检测模块，12、安全帽图像检测模块，2、检测单元，21、第一逻辑判断模块，22、跟踪模块，23、第二逻辑判断模块，3、报警单元，4、事件检索及查询单元。
具体实施方式
以下结合实施方式对本发明作进一步的说明。
如图1所示，本实施例的一种施工现场安全帽佩戴检测方法，包括以下步骤：
S1、实时获得施工现场监控视频帧，并分别对视频帧中所有的人形图像和安全帽图像进行检测；
S2、对图像中所有的人形图像和安全帽图像进行二分图匹配，若存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则进行步骤S3，若不存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则重新回到步骤S1；
S3、对未匹配到安全帽图像的人形图像进行连续跟踪，若连续跟踪中该人形图像仍无法匹配到安全帽图像，则发出报警，若连续跟踪中该人形图像匹配到安全帽图像，则重新回到步骤S1。
本实施例中，步骤S3中，对未匹配到安全帽图像的人形图像至少连续跟踪8帧图像，若至少存在80％帧的图像中该人形图像仍未匹配到安全帽图像，则发出报警，否则重新回到步骤S1。
本实施例中，步骤S3中，对未匹配到安全帽图像的人形图像连续跟踪10帧图像，若至少存在8帧图像中该人形图像仍未匹配到安全帽图像，则发出报警，否则重新回到步骤S1。
本实施例中，步骤S2中，人形图像和安全帽图像二分图匹配过程中，通过计算安全帽图像矩形框与人形图像上1/10部分的交并比得到人形图像和安全帽图像的匹配度。
本实施例中，步骤S1中，采用基于深度学习的图像检测方法分别对施工现场监控图像中所有的人形图像和安全帽图像进行检测。
如图2所示，本实施例还包括一种施工现场安全帽佩戴检测系统，包括用于获得施工现场视频帧的图像获取单元1、用于检测施工现场安全帽佩戴情况的检测单元2、用于输出报警信息的报警单元3、用于检索及查询的事件检索及查询单元4，图像获取单元1将采集到的图像信息传送至检测单元2，检测单元2根据图像信息检测施工现场安全帽佩戴情况，若施工现场存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则报警单元3发生报警信号，并将该未匹配到安全帽图像的人形图像和报警信号均保存至事件检索及查询单元4，图像获取单元1还将采集到的图像信息保存至事件检索及查询单元4。
本实施例中，图像获取单元1包括人形图像检测模块11和安全帽图像检测模块12。
本实施例中，检测单元2包括用于判断人形图像是否与安全帽图像相匹配的第一逻辑判断模块21、用于跟踪人形图像检测的跟踪模块22、用于判断人形图像是否与安全帽图像连续相匹配的第二逻辑判断模块23。
在不改变本发明的创造内容下进行简单的置换均视为相同的创造。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种施工现场安全帽佩戴检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、实时获得施工现场监控视频帧，并分别对视频帧中所有的人形图像和安全帽图像进行检测；
S2、对图像中所有的人形图像和安全帽图像进行二分图匹配，若存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则进行步骤S3，若不存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则重新回到步骤S1；
S3、对未匹配到安全帽图像的人形图像进行连续跟踪，若连续跟踪中该人形图像仍无法匹配到安全帽图像，则发出报警，若连续跟踪中该人形图像匹配到安全帽图像，则重新回到步骤S1。
2.根据权利要求1所述的一种施工现场安全帽佩戴检测方法，其特征在于：步骤S3中，对未匹配到安全帽图像的人形图像至少连续跟踪8帧图像，若至少存在80％帧的图像中该人形图像仍未匹配到安全帽图像，则发出报警，否则重新回到步骤S1。
3.根据权利要求1或2所述的一种施工现场安全帽佩戴检测方法，其特征在于：步骤S3中，对未匹配到安全帽图像的人形图像连续跟踪10帧图像，若至少存在8帧图像中该人形图像仍未匹配到安全帽图像，则发出报警，否则重新回到步骤S1。
4.根据权利要求3所述的一种施工现场安全帽佩戴检测方法，其特征在于：步骤S2中，人形图像和安全帽图像二分图匹配过程中，通过计算安全帽图像矩形框与人形图像上1/10部分的交并比得到人形图像和安全帽图像的匹配度。
5.根据权利要求1或2或4所述的一种施工现场安全帽佩戴检测方法，其特征在于：步骤S1中，采用基于深度学习的图像检测方法分别对施工现场监控图像中所有的人形图像和安全帽图像进行检测。
6.一种施工现场安全帽佩戴检测系统，其特征在于：包括用于获得施工现场视频帧的图像获取单元(1)、用于检测施工现场安全帽佩戴情况的检测单元(2)、用于输出报警信息的报警单元(3)、用于检索及查询的事件检索及查询单元(4)，图像获取单元(1)将采集到的图像信息传送至检测单元(2)，检测单元(2)根据图像信息检测施工现场安全帽佩戴情况，若施工现场存在未匹配到安全帽图像的人形图像，则报警单元(3)发生报警信号，并将该未匹配到安全帽图像的人形图像和报警信号均保存至事件检索及查询单元(4)，图像获取单元(1)还将采集到的图像信息保存至事件检索及查询单元(4)。
7.根据权利要求6所述的一种施工现场安全帽佩戴检测系统，其特征在于：图像获取单元(1)包括人形图像检测模块(11)和安全帽图像检测模块(12)。
8.根据权利要求6或7所述的一种施工现场安全帽佩戴检测系统，其特征在于：检测单元(2)包括用于判断人形图像是否与安全帽图像相匹配的第一逻辑判断模块(21)、用于跟踪人形图像检测的跟踪模块(22)、用于判断人形图像是否与安全帽图像连续相匹配的第二逻辑判断模块(23)。
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