CN114140738A - 一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统，包括：视频采集模块，用于获取监测车间内的参数变化，包括分布于监测车间内的多个位置用以获取车间内图像的高清摄像头；网络传输模块，用于将高清摄像头的信号传递至分析系统，同时接收分析系统的控制命令；分析系统，将接收到的车间内图像导入检测模型中，通过计算机视觉目标检测算法进行分析和评估，识别出当前车间内是否存在有安全隐患，识别出当前车间内是否存在有安全隐患；告警模块，根据分析系统的结果查验是否向外发送报警信息。本发明结合计算机视觉目标检测算法，兼顾实时性与准确性，通过智能化和自动化监测和计算提升监测效率，同时也可以节省人力物力成本以及巡检时间。
Description
技术领域
本发明属于安全工程学科所涉的车间安全技术领域，具体涉及利用机器视觉、图像处理、模式识别技术，自动监测和识别车间内的安全隐患的方法。
背景技术
近些年来，随着人工智能技术的发展，计算机视觉中的图像识别技术获得的了大量的落地应用，例如各种产品说明书图片中的文字识别、医疗拍摄 CT片中各种异常物识别、天气预报中各种卫星云图的识别、人脸识别、人体关键点识别等。图像识别技术已经广泛的应用到了人们日常生活、管理决策中。
在建筑施工场地，保证作业人员安全生产一直是国家政策强调，施工企业必须保证落实的情况之一，然而现实中由于施工企业管理难度大，加上作业人员本人安全意识淡薄，安全生产中要求作业人员在场必须一直佩戴安全帽的要求不能完全落实，如若遇到高空坠物等发生，人员的生命安全得不到保障。因此，非常有必要设计一套能够对整个施工场地作业时间人员安全帽佩戴情况全面监控的系统，对不能佩戴安全帽的人员及时提醒，这样既保证了作业人员的安全生产，又提高了施工企业的现场管理能力，协助企业降本增效。
由于工作人员的安全意识不高，或者是由于某些外界因素导致工作人员忘记佩戴安全帽，导致安全事故屡屡发生，因此，提醒未佩戴安全帽的工作人员进行佩戴，在一定程度上可以减少安全事故的发生。在工地监控中，巡视人员需要长时间地观看监视画面或前往施工场地巡视，既费时又费力，而在大型的施工场地中，需要大量的人员才能同时监控所有的监视画面或巡视施工场地，这样不但造成人力浪费，监控人员也不能保证能够监视所有画面，施工区域额外的人员出入，也会增加发生意外的风险。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统与方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统，包括：
视频采集模块，用于获取监测车间内的参数变化，包括分布于监测车间内的多个位置用以获取车间内图像的高清摄像头；
网络传输模块，用于将高清摄像头的信号传递至分析系统，同时接收分析系统的控制命令；
分析系统，将接收到的车间内图像导入检测模型中，通过计算机视觉目标检测算法进行分析和评估，识别出当前车间内是否存在有安全隐患，识别出当前车间内是否存在有安全隐患；
告警模块，根据分析系统的结果查验是否向外发送报警信息。
作为本发明的优选设置，所述分析系统包括：
视频分帧模块，用于对图像进行分帧处理，用于提取一定时间范围内的关键帧；
视频帧预处理模块，对视频分帧模块提取的关键帧进行预处理，剔除模糊、抖动的视频帧，保留清晰的视频帧；
检测模块，将视频帧预处理模块提取的清晰的视频帧导入内置的检测模型，识别当前车间内是否存在安全隐患。
作为本发明的优选设置，还包括压缩模块与存储模块，所述压缩模块用于将视频采集模块采集的信息进行压缩处理，所述存储模块用于将经过压缩后的信息进行存储。
作为本发明的优选设置，还包括连接所述告警模块的通信模块，所述通信模块向用户发送告警信息。
以上述的基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统作为基础，本发明还提供一种基于图像识别的车间安全隐患监测方法，，包括如下步骤：
S101：高清摄像头采集车间内的视频数据；
S102：对采集的视频数据进行压缩存储，同时对一定时间范围内的视频进行分帧处理，提取关键帧；
S103：对提取的关键帧进行预处理，若该帧抖动模糊，则返回S102重新提取关键帧；若该帧不抖动模糊，则进行下一步处理；
S104：对经过预处理的关键视频帧进行检测，首先通过计算机视觉目标检测，发现视频帧范围内的人体；再根据目标跟踪，对人体进行跟踪，当发现人体进入规定的危险区域时，截取该人体一定范围内的图像，进行是否佩戴安全帽的检测，并进行标识；
S105：根据S104的检测数据，来判断是否进行告警，并向用户发送告警信息。
本发明具备以下有益效果：
本发明基于车间内不同关键点位的高清摄像头采集到的图像数据，结合计算机视觉目标检测算法，兼顾实时性与准确性，实时监控在车间内的危险区域的人员是否佩戴好安全帽，有效帮助企业提升车间内的安全管理水平，通过智能化和自动化监测和计算提升监测效率，同时也可以节省人力物力成本以及巡检时间，优化监测和检测流程。
附图说明
图1是本发明的系统结构示意图；
图2是本发明的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合具体实施例，对本发明作进一步地详细说明。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1，一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统，包括：
视频采集模块101，用于获取监测车间内的参数变化，包括分布于监测车间内的多个位置用以获取车间内图像的高清摄像头；
网络传输模块108，用于将高清摄像头的信号传递至分析系统，同时接收分析系统的控制命令；
分析系统，将接收到的车间内图像导入检测模型中，通过计算机视觉目标检测算法进行分析和评估，识别出当前车间内是否存在有安全隐患，识别出当前车间内是否存在有安全隐患；
告警模块105，根据分析系统的结果查验是否向外发送报警信息。
作为本发明的优选设置，所述分析系统包括：
视频分帧模块102，用于对图像进行分帧处理，用于提取一定时间范围内的关键帧；
视频帧预处理模块103，对视频分帧模块提取的关键帧进行预处理，剔除模糊、抖动的视频帧，保留清晰的视频帧；
检测模块104，将视频帧预处理模块提取的清晰的视频帧导入内置的检测模型，识别当前车间内是否存在安全隐患。
作为本发明的优选设置，还包括压缩模块106与存储模块107，所述压缩模块106用于将视频采集模块采集的信息进行压缩处理，所述存储模块107 用于将经过压缩后的信息进行存储。
作为本发明的优选设置，还包括连接所述告警模块105的通信模块，所述通信模块109向用户发送告警信息。其中，包括但不限于通过电话、微信小程序、短信等方式通知对应用户进行安全预防监测。
请参阅图2，以上述的基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统作为基础，本发明还提供一种基于图像识别的车间安全隐患监测方法，包括如下步骤：
S101：高清摄像头采集车间内的视频数据；
S102：对采集的视频数据进行压缩存储，同时对一定时间范围内的视频进行分帧处理，提取关键帧；
S103：对提取的关键帧进行预处理，若该帧抖动模糊，则返回S102重新提取关键帧；若该帧不抖动模糊，则进行下一步处理；
S104：对经过预处理的关键视频帧进行检测，首先通过计算机视觉目标检测，发现视频帧范围内的人体；再根据目标跟踪，对人体进行跟踪，当发现人体进入规定的危险区域时，截取该人体一定范围内的图像，进行是否佩戴安全帽的检测，并进行标识。
S105：根据S104的检测数据，来判断是否进行告警，并向用户发送告警信息。
通过图像识别技术进行系统安全预警，系统平台通过电话、微信小程序、短信等方式通知对应负责人进行安全预防监测，更有效的降低安全隐患，提高安全管理和工作效率，保证了操作人员的安全。
综上所述，本发明基于车间内不同关键点位的高清摄像头采集到的图像数据，结合计算机视觉目标检测算法，兼顾实时性与准确性，实时监控车间内的危险区域，有效帮助企业提升车间内的安全管理水平，通过智能化和自动化监测和计算提升监测效率，同时也可以节省人力物力成本以及巡检时间，优化监测和检测流程。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在上面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
Claims (5)
1.一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统，其特征在于，包括：
视频采集模块，用于获取监测车间内的参数变化，包括分布于监测车间内的多个位置用以获取车间内图像的高清摄像头；
网络传输模块，用于将高清摄像头的信号传递至分析系统，同时接收分析系统的控制命令；
分析系统，将接收到的车间内图像导入检测模型中，通过计算机视觉目标检测算法进行分析和评估，识别出当前车间内是否存在有安全隐患；
告警模块，根据分析系统的结果查验是否向外发送报警信息。
2.如权利要求1所述的基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统，其特征在于，所述分析系统包括：
视频分帧模块，用于对图像进行分帧处理，用于提取一定时间范围内的关键帧；
视频帧预处理模块，对视频分帧模块提取的关键帧进行预处理，剔除模糊、抖动的视频帧，保留清晰的视频帧；
检测模块，将视频帧预处理模块提取的清晰的视频帧导入内置的检测模型，识别当前车间内是否存在安全隐患。
3.如权利要求1所述的基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统，其特征在于，还包括压缩模块与存储模块，所述压缩模块用于将视频采集模块采集的信息进行压缩处理，所述存储模块用于将经过压缩后的信息进行存储。
4.如权利要求1所述的基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统，其特征在于，还包括连接所述告警模块的通信模块，所述通信模块向用户发送告警信息。
5.一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S101：高清摄像头采集车间内的视频数据；
S102：对采集的视频数据进行压缩存储，同时对一定时间范围内的视频进行分帧处理，提取关键帧；
S103：对提取的关键帧进行预处理，若该帧抖动模糊，则返回S102重新提取关键帧；若该帧不抖动模糊，则进行下一步处理；
S104：对经过预处理的关键视频帧进行检测，首先通过计算机视觉目标检测，发现视频帧范围内的人体；再根据目标跟踪，对人体进行跟踪，当发现人体进入规定的危险区域时，截取该人体一定范围内的图像，进行是否佩戴安全帽的检测，并进行标识；
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| CN (1) | CN114140738A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115620482A (zh) * | 2022-12-20 | 2023-01-17 | 北京国电光宇机电设备有限公司 | 一种工业人机安全识别装置及方法 |
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2021
- 2021-08-27 CN CN202110991558.0A patent/CN114140738A/zh active Pending
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