CN114241513A - 一种安全帽检测方法、检测装置、存储介质和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种安全帽检测方法、检测装置、存储介质和计算机设备，其中，所述安全帽检测方法包括以下步骤：获取待检测区域的若干张图像；将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果；当所述安全帽遗留检测结果为遗留有安全帽时，显示所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息。本发明提供的安全帽检测方法、检测装置、存储介质和计算机设备，可以检测出遗留在工地或变电站等场所的安全帽，方便用户找回遗留的安全帽，减少了安全帽的损耗，节省了安全帽的使用成本。
Description
技术领域
本发明涉及防护工具的检测技术领域，具体涉及一种安全帽检测方法、检测装置、存储介质和计算机设备。
背景技术
工地或变电站等场所都是需要戴安全帽进行工作的，但偶尔会出现工作人员将安全帽遗留在工地或变电站中，导致需要重新添置安全帽，增加了安全帽的损耗，提高了安全帽的使用成本。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种安全帽检测方法、检测装置、存储介质和计算机设备，可以检测出遗留在工地或变电站等场所的安全帽，方便用户找回遗留的安全帽，减少了安全帽的损耗，节省了安全帽的使用成本。
本发明的一个实施例提供一种安全帽检测方法，包括：
获取待检测区域的若干张图像；
将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果；
当所述安全帽遗留检测结果为遗留有安全帽时，显示所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息。
相对于现有技术，本发明的安全帽检测方法通过获取待检测区域的图像，然后利用所述安全帽检测模型从所述图像中识别出遗留的安全帽，并显示出所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息，方便用户找回遗留的安全帽，减少了安全帽的损耗，节省了安全帽的使用成本。
进一步，所述将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果，包括以下步骤：
根据所述安全帽检测模型，对所述图像进行安全帽识别和人员识别；
若所述图像中识别到存在所述安全帽且不存在人员时，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为有安全帽遗留；否则，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为无安全帽遗留。
在识别到所述图像中同时存在安全帽和人员时，判断所述图像中的安全帽不属于遗留的安全帽，防止误报安全帽的遗留信息，从而提高安全帽遗留检测结果的准确性。
进一步，所述安全帽检测模型通过以下步骤训练得到：
将训练样本图像集输入到初始的神经网络模型进行训练，得到所述安全帽检测模型；其中，所述训练样本图像集标注有安全帽以及人员。通过预先对初始的神经网络模型进行训练获得所述安全帽检测模型，提高所述安全帽检测模型以安全帽为检测对象的检测准确性。
进一步，所述训练样本数据集中，通过第一标注框标注所述安全帽，通过第二标注框标注所述人员；其中，所述第一标注框和所述第二标注框的内容标注和框体颜色都不相同。通过不同的标注框标注所述安全帽和人员，提高所述安全帽检测模型识别和区分安全帽、人员的准确性。
进一步，所述获取若干个预设的待检测区域的图像，包括以下步骤：
获取所述待检测区域的巡检顺序；
根据所述巡检顺序生成巡检航线；
根据所述巡检航线驱动无人机进行巡检，以通过所述无人机的云台相机获取所述待检测区域的图像。通过无人机的云台相机获取所述待检测区域的图像，可以提高获取所述待检测区域的图像的效率。
进一步，所述根据所述巡检航线驱动无人机进行巡检，以通过所述无人机的云台相机获取所述待检测区域的图像的过程中，还包括以下步骤：
通过设置在所述无人机上的热像仪，获取所述无人机移动路程的环境红外热图像；
根据人体热辐射参数，从所述环境红外热图像中识别出人员活动区域；
将所述人员活动区域作为候补的待检测区域；
响应于区域编辑指令，将所述候补的待检测区域更改为待检测区域。
通过识别出人员活动区域，方便用户根据人员活动区域的变化而增加待检测区域。
本发明的一个实施例还提供一种安全帽检测装置，包括：
所述图像获取模块，用于获取若干个预设的待检测区域的图像；
所述检测模块，用于将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果；
所述显示模块，用于当所述安全帽遗留检测结果为遗留有安全帽时，显示所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息。
相对于现有技术，本发明的安全帽检测装置通过获取待检测区域的图像，然后利用所述安全帽检测模型从所述图像中识别出遗留的安全帽，并显示出所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息，方便用户找回遗留的安全帽，减少了安全帽的损耗，节省了安全帽的使用成本。
进一步，所述检测模块用于将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果时，执行以下步骤：
人帽识别子模块，用于对所述图像进行安全帽识别和人员识别；
结果输出子模块，用于若所述图像中识别到存在所述安全帽且不存在人员时，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为有安全帽遗留；否则，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为无安全帽遗留。
在识别到所述图像中同时存在安全帽和人员时，判断所述图像中的安全帽不属于遗留的安全帽，防止误报安全帽的遗留信息，从而提高安全帽遗留检测结果的准确性。
本发明的一个实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的安全帽检测方法。
本发明的一个实施例还提供一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及储存在所述存储介质中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的安全帽检测方法。
为了能更清晰的理解本发明，以下将结合附图说明阐述本发明的具体实施方式。
附图说明
图1为本发明一个实施例的安全帽检测方法的流程图。
图2为本发明一个实施例的安全帽检测方法的步骤S11-S13的流程图。
图3为本发明一个实施例的安全帽检测方法的步骤S14-S17的流程图。
图4为本发明一个实施例的安全帽检测装置的模块连接图。
1、图像获取模块；2、检测模块；3、显示模块。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施例方式作进一步地详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请实施例保护的范围。
下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，也不能理解为指示或暗示相对重要性。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在本申请中的具体含义。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。在此所使用的词语“如果”/“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
请参阅图1，其是本发明一个实施例的安全帽检测方法的流程图，该安全帽检测方法应用于检测工地或变电站中遗留的安全帽，包括以下步骤：
S1、获取待检测区域的若干张图像。
其中，所述待检测区域为需要佩戴安全帽出入的场所，如工地或变电站等。
S2、将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果。
安全帽是指对人头部受坠落物及其他特定因素引起的伤害起防护作用的帽子，一般由帽壳、帽衬、下颏带及附件等组成。其中帽壳是安全帽的主要部件，一般采用椭圆形或半球形薄壳结构。这种结构，在冲击压力下会产生一定的压力变形，由于材料的刚性性能吸收和分散受力，加上表面光滑与圆形曲线易使冲击物滑走，而减少冲击的时间。根据需要和加强安全帽外壳的强度，外壳可制成光顶、顶筋、有沿和无沿等多种型式，而且安全帽也会根据佩戴人员的身份而设有不同的颜色，如黄色、红色、白色等。
S3、当所述安全帽遗留检测结果为遗留有安全帽时，显示所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息。
所述位置信息可以是所述待检测区域所在的经纬度信息，也可以是用户预设的所述待检测区域的位置名称信息。
在本实施例中，本发明的安全帽检测方法通过获取待检测区域的图像，然后利用所述安全帽检测模型从所述图像中识别出遗留的安全帽，并显示出所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息，方便用户找回遗留的安全帽，减少了安全帽的损耗，节省了安全帽的使用成本。
在一个可行的实施例中，所述步骤S2、将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果，包括以下步骤：
S21、根据所述安全帽检测模型，对所述图像进行安全帽识别和人员识别。
S22、若所述图像中识别到存在所述安全帽且不存在人员时，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为有安全帽遗留；否则，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为无安全帽遗留。
在本实施例中，考虑到当所述图像中同时存在安全帽和人员时，可能是人员正戴在所述安全帽，也可能是人员在回收所述安全帽等情况，而上述的情况都不属于所述图像对应的待检测区域存在安全帽遗留的情况，因此，在识别到所述图像中同时存在安全帽和人员时，判断所述图像中的安全帽不属于遗留的安全帽，防止误报安全帽的遗留信息，从而提高安全帽遗留检测结果的准确性，可以让用户获取到只遗留有所述安全帽的位置。
在一个可行的实施例中，所述安全帽检测模型通过以下步骤训练得到：
将训练样本图像集输入到初始的神经网络模型进行训练，得到所述安全帽检测模型；其中，所述训练样本图像集标注有安全帽以及人员。通过预先对初始的神经网络模型进行训练获得所述安全帽检测模型，提高所述安全帽检测模型以安全帽为检测对象的检测准确性。
在一个可行的实施例中，所述训练样本数据集中，通过第一标注框标注所述安全帽，通过第二标注框标注所述人员；其中，所述第一标注框和所述第二标注框的内容标注和框体颜色都不相同。
通过不同的标注框标注所述安全帽和人员，提高所述安全帽检测模型识别和区分安全帽、人员的准确性，并且便于用户在标注所述安全帽和人员时进行对象区分，以避免出现标注错误的情况。
请参阅图2，在一个可行的实施例中，所述获取若干个预设的待检测区域的图像，包括以下步骤：
S11、获取所述待检测区域的巡检顺序。
S12、根据所述巡检顺序生成巡检航线。
S13、根据所述巡检航线驱动无人机进行巡检，以通过所述无人机的云台相机获取所述待检测区域的图像。
在本实施例中，由于考虑到如果采用人工巡检的方式对工地、变电站等场所进行巡检，其潜在危险性较高，且效率低，耗时长，因此采用通过无人机的云台相机获取所述待检测区域的图像的方式，可以提高获取所述待检测区域的图像的效率。
请参阅图3，在一个可行的实施例中，所述根据所述巡检航线驱动无人机进行巡检，以通过所述无人机的云台相机获取所述待检测区域的图像的过程中，还包括以下步骤：
S14、通过设置在所述无人机上的热像仪，获取所述无人机移动路程的环境红外热图像。
S15、根据人体热辐射参数，从所述环境红外热图像中识别出人员活动区域。
S16、将所述人员活动区域作为候补的待检测区域。
S17、响应于区域编辑指令，将所述候补的待检测区域更改为待检测区域。
所述区域编辑指令是用户通过管理系统管理所述待检测区域时，触发的操作指令。
在本实施例中，由于人员活动区域存在变动、新增等变化的可能性，其变化的可能性可能是受工地、变电站的建设情况影响，也可能受工作人员主观意识的影响，而为了防止变动、新增的人员活动区域出现遗留安全帽的情况，通过所述无人机上的热像仪获取所述无人机移动路程的环境红外热图像，从而识别出人员活动区域，然后将所述人员活动区域作为候补的待检测区域，再响应于由用户触发的区域编辑指令，将所述候补的待检测区域更改为待检测区域，实现人员活动区域的变化而增加待检测区域的效果。
请参阅图4，本发明的一个实施例还提供一种安全帽检测装置，包括：
所述图像获取模块1，用于获取若干个预设的待检测区域的图像；
所述检测模块2，用于将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果；
所述显示模块3，用于当所述安全帽遗留检测结果为遗留有安全帽时，显示所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息。
其中，所述待检测区域为需要佩戴安全帽出入的场所，如工地或变电站等。
安全帽是指对人头部受坠落物及其他特定因素引起的伤害起防护作用的帽子，一般由帽壳、帽衬、下颏带及附件等组成。其中帽壳是安全帽的主要部件，一般采用椭圆形或半球形薄壳结构。这种结构，在冲击压力下会产生一定的压力变形，由于材料的刚性性能吸收和分散受力，加上表面光滑与圆形曲线易使冲击物滑走，而减少冲击的时间。根据需要和加强安全帽外壳的强度，外壳可制成光顶、顶筋、有沿和无沿等多种型式，而且安全帽也会根据佩戴人员的身份而设有不同的颜色，如黄色、红色、白色等。
所述位置信息可以是所述待检测区域所在的经纬度信息，也可以是用户预设的所述待检测区域的位置名称信息。
在本实施例中，本发明的安全帽检测装置通过获取待检测区域的图像，然后利用所述安全帽检测模型从所述图像中识别出遗留的安全帽，并显示出所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息，方便用户找回遗留的安全帽，减少了安全帽的损耗，节省了安全帽的使用成本。
在一个可行的实施例中，所述检测模块2包括：
人帽识别子模块，用于对所述图像进行安全帽识别和人员识别；
结果输出子模块，用于若所述图像中识别到存在所述安全帽且不存在人员时，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为有安全帽遗留；否则，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为无安全帽遗留。
在本实施例中，考虑到当所述图像中同时存在安全帽和人员时，可能是人员正戴在所述安全帽，也可能是人员在回收所述安全帽等情况，而上述的情况都不属于所述图像对应的待检测区域存在安全帽遗留的情况，因此，在识别到所述图像中同时存在安全帽和人员时，判断所述图像中的安全帽不属于遗留的安全帽，防止误报安全帽的遗留信息，从而提高安全帽遗留检测结果的准确性，可以让用户获取到只遗留有所述安全帽的位置。
本发明的一个实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的安全帽检测方法。
本发明的一个实施例还提供一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及储存在所述存储介质中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的安全帽检测方法
以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的组件可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中选定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中选定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中选定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种安全帽检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待检测区域的若干张图像；
将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果；
当所述安全帽遗留检测结果为遗留有安全帽时，显示所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息。
2.根据权利要求1所述的安全帽检测方法，其特征在于，所述将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果，包括以下步骤：
根据所述安全帽检测模型，对所述图像进行安全帽识别和人员识别；
若所述图像中识别到存在所述安全帽且不存在人员时，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为有安全帽遗留；否则，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为无安全帽遗留。
3.根据权利要求2所述的安全帽检测方法，其特征在于，所述安全帽检测模型通过以下步骤训练得到：
将训练样本图像集输入到初始的神经网络模型进行训练，得到所述安全帽检测模型；其中，所述训练样本图像集标注有安全帽以及人员。
4.根据权利要求3所述的安全帽检测方法，其特征在于：所述训练样本数据集中，通过第一标注框标注所述安全帽，通过第二标注框标注所述人员；其中，所述第一标注框和所述第二标注框的内容标注和框体颜色都不相同。
5.根据权利要求1所述的安全帽检测方法，其特征在于，所述获取若干个预设的待检测区域的图像，包括以下步骤：
获取所述待检测区域的巡检顺序；
根据所述巡检顺序生成巡检航线；
根据所述巡检航线驱动无人机进行巡检，以通过所述无人机的云台相机获取所述待检测区域的图像。
6.根据权利要求5所述的安全帽检测方法，其特征在于：所述根据所述巡检航线驱动无人机进行巡检，以通过所述无人机的云台相机获取所述待检测区域的图像的过程中，还包括以下步骤：
通过设置在所述无人机上的热像仪，获取所述无人机移动路程的环境红外热图像；
根据人体热辐射参数，从所述环境红外热图像中识别出人员活动区域；
将所述人员活动区域作为候补的待检测区域；
响应于区域编辑指令，将所述候补的待检测区域更改为待检测区域。
7.一种安全帽检测装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取若干个预设的待检测区域的图像；
检测模块，用于将所述图像输入到安全帽检测模型，获得安全帽遗留检测结果；
显示模块，用于当所述安全帽遗留检测结果为遗留有安全帽时，显示所述安全帽遗留检测结果和对应的所述待检测区域的位置信息。
8.根据权利要求7所述的安全帽检测装置，其特征在于，所述检测模块包括：
人帽识别子模块，用于对所述图像进行安全帽识别和人员识别；
结果输出子模块，用于若所述图像中识别到存在所述安全帽且不存在人员时，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为有安全帽遗留；否则，所述图像对应的安全帽遗留检测结果为无安全帽遗留。
9.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的安全帽检测方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储介质、处理器以及储存在所述存储介质中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的安全帽检测方法。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103108159A (zh) * | 2013-01-17 | 2013-05-15 | 新疆电力公司乌鲁木齐电业局 | 一种电力智能视频分析监控系统和方法 |
| CN108921159A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-11-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于检测安全帽的佩戴情况的方法和装置 |
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-
2021
- 2021-11-12 CN CN202111341826.0A patent/CN114241513A/zh active Pending
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