CN213938165U

CN213938165U - 一种仓库安全帽检测报警系统

Info

Publication number: CN213938165U
Application number: CN202023298266.9U
Authority: CN
Inventors: 蔡传玉; 田文
Original assignee: Nanjing Think Tank Supply Chain Management Co ltd; Jiangsu Think Tank Intelligent Technology Co ltd
Current assignee: Nanjing Think Tank Supply Chain Management Co ltd; Jiangsu Think Tank Intelligent Technology Co ltd
Priority date: 2020-12-30
Filing date: 2020-12-30
Publication date: 2021-08-10
Anticipated expiration: 2030-12-30

Abstract

本实用新型公开一种仓库安全帽检测报警系统，通过摄像头模组进行视频采集，采集的视频数据通过交换机传输给安全帽佩戴检测系统，对视频的每一帧进行图像识别，判断是否存在未佩戴安全帽的行为，并通过串口服务器将语音播报指令传输给语音播放模组，由语音播放模组在对应区域播放佩戴安全帽提示音；未佩戴安全帽行为的报警信息通过交换机传输给仓库安防系统，通过仓库安防系统根据摄像头IP获取报警的区域信息，将抓拍到的未佩戴安全帽人员图片及区域信息保存到仓库安防系统中，供用户对库区的安全帽报警情况进行远程处理；在现有监控系统的基础上，结合物联网和图像识别技术，实现了对仓库作业人员安全帽佩戴行为的准确、高效监控。

Description

一种仓库安全帽检测报警系统

技术领域

本实用新型涉及仓库安全领域，具体为一种仓库安全帽检测报警系统。

背景技术

随着图像识别技术的不断发展、硬件性能的不断提高，基于图像识别的产品逐渐进入人们的生活，在人们的生产社会活动中起着巨大的作用，而随着图像识别算法的不断发展和完善，其准确性也越来越高。

仓库是一个存在很高风险的作业场景，安全问题始终是仓库管理的重中之重，因此进入仓库进行作业的人员必须佩戴安全帽，但是仍然有些人员不佩戴安全帽就进入仓库作业区域。一般仓库现场无法通过安排专职监督人员来监督，仅通过管理员的随机发现。此外采用人工监督的方法不仅效率低，而且很难做到全天候的监控。因此实现机器取代人工实现安全帽未佩戴报警是有重大实际意义的。

针对传统基于人脸图像的安全帽识别方法存在识别精度波动大、易受环境干扰等问题,何慧敏等人(有线电视技术，2018年03期)提出了一种基于卷积神经网络的行人安全帽自动识别方法。该方法首先构建多层卷积神经网络实现行人检测,并加入批量归一化算法提高检测效果和训练速度,然后对行人区域做HSV颜色空间变换,提取出符合安全帽颜色的区域块,再对图像做圆Hough变换,检测区域图像中是否包含圆,从而实现安全帽的自动检测。

经检索发现，现有技术已有关于安全帽监控检测的相关专利文献，如公开号CN208548969U的中国专利于2019年2月26日公开的一种安全帽佩戴智能监控系统，包括若干个摄像头、若干个智能视频分析模块、若干个TCP网络模块、中心服务器、安全帽特征识别服务器、视频存储服务器、报警管理服务器、GSM模块、电脑终端及手机终端，每个摄像头均连接一个与之相对应的智能视频分析模块，每个智能视频分析模块均连接一个与之相对应的TCP网络模块，每个TCP网络模块均与中心服务器连接，中心服务器与安全帽模型分析服务器及视频存储服务器连接，安全帽模型分析服务器与报警管理服务器连接，报警管理服务器与GSM模块连接并通过GSM模块向手机终端发送报警信息，电脑终端通过互联网访问中心服务器。但是，该专利未针对施工现场视频特点与环境特点进行有效的安全帽佩戴识别。

可见，如何通过技术改善，使用现有的监控摄像头，结合物联网技术和图像识别技术来监控人员未佩戴安全帽进入仓库作业区域，是本领域重点解决的技术问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本实用新型提供一种仓库安全帽检测报警系统，其在现有的监控摄像头基础上，结合物联网技术和图像识别技术来监控仓库作业区域的人员安全帽佩戴情况，能够准确、高效的监控仓库作业人员的安全帽佩戴行为。

本实用新型是通过以下技术方案予以实现的：

一种仓库安全帽检测报警系统，包括摄像头模组、语音播报模组、安全帽检测服务器和仓库安防系统，所述摄像头模组、安全帽检测服务器和仓库安防系统分别通过网线与交换机相连并通过交换机进行数据交互；所述语音播报模组通过串口服务器与交换机相连；所述摄像头模组和语音播报模组配套安装在固定监控点。

上述技术方案中，安全帽检测服务器内置安全帽佩戴检测系统，该系统通过摄像头模组进行视频采集，通过对视频的每一帧进行图像识别，判断是否存在未佩戴安全帽的行为。并通过语音播放模组，在对应区域播放佩戴安全帽提示音。仓库安防系统通过接收安全帽佩戴检测系统传来的报警信息，根据摄像头IP获取报警的区域信息，将抓拍到的未佩戴安全帽人员图片及区域信息保存到仓库安防系统中，供用户对库区的安全帽报警情况进行远程处理。

作为进一步的技术方案，所述安全帽检测服务器内置安全帽佩戴检测系统；所述安全帽佩戴检测系统与摄像头模组相连，用于判断是否存在未佩戴安全帽的行为；所述安全帽佩戴检测系统与语音播报模组相连，用于在对应区域播放佩戴安全帽提示音。

作为进一步的技术方案，所述仓库安防系统配置在计算机内，包括摄像头管理模块和区域管理模块；所述仓库安防系统与安全帽佩戴检测系统相连，用于通过接收安全帽佩戴检测系统传来的报警信息，根据摄像头IP获取报警的区域信息，对抓拍到的未佩戴安全帽人员图片及区域信息进行保存。

作为进一步的技术方案，所述摄像头模组包括多个高清枪机摄像头，每个高清枪机摄像头的安装点配置有一个语音播放器。

作为进一步的技术方案，所述串口服务器的型号为USR-TCP232-304。

作为进一步的技术方案，所述摄像头模组所在的固定监控点配置有无线红外感应器，所述无线红外感应器探测到移动人体，将位置信号发送给摄像头模组，所述摄像头模组根据所述位置信号进行捕捉锁定视频信号。

与现有技术相比，本实用新型的有益效果在于：本实用新型通过摄像头模组进行视频采集，采集的视频数据通过交换机传输给安全帽佩戴检测系统，通过安全帽佩戴检测系统对视频的每一帧进行图像识别，判断是否存在未佩戴安全帽的行为，并通过串口服务器将语音播报指令传输给语音播放模组，由语音播放模组在对应区域播放佩戴安全帽提示音；未佩戴安全帽行为的报警信息通过交换机传输给仓库安防系统，通过仓库安防系统根据摄像头IP获取报警的区域信息，将抓拍到的未佩戴安全帽人员图片及区域信息保存到仓库安防系统中，供用户对库区的安全帽报警情况进行远程处理；本实用新型在现有监控系统的基础上，结合物联网和图像识别技术，实现了对仓库作业人员安全帽佩戴行为的准确、高效监控。

附图说明

图1为根据本实用新型实施例的仓库安全帽检测报警系统的示意图。

图中：1、摄像头模组；2、交换机；3、串口服务器；4、语音播报模组；5、安全帽检测服务器；6、仓库安防系统。

具体实施方式

以下将结合附图对本实用新型各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述发实施例仅仅是本实用新型的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本实用新型所保护的范围。

如图1所示，本实用新型提供一种仓库安全帽检测报警系统，包括摄像头模组1、语音播报模组4、安全帽检测服务器5和仓库安防系统6，所述摄像头模组1、安全帽检测服务器5和仓库安防系统6分别通过网线与交换机2相连并通过交换机2进行数据交互；所述语音播报模组4通过串口服务器3与交换机2相连；所述摄像头模组1和语音播报模组4配套安装在固定监控点。安全帽检测服务器5内置安全帽佩戴检测系统，该系统通过摄像头模组1进行视频采集，通过对视频的每一帧进行图像识别，判断是否存在未佩戴安全帽的行为。并通过语音播放模组4，在对应区域播放佩戴安全帽提示音。仓库安防系统6通过接收安全帽佩戴检测系统传来的报警信息，根据摄像头IP获取报警的区域信息，将抓拍到的未佩戴安全帽人员图片及区域信息保存到仓库安防系统中，供用户对库区的安全帽报警情况进行远程处理。

具体地，摄像头模组1包括多个高清枪机摄像头，每个高清枪机摄像头的安装点配置有一个语音播放器。所述串口服务器3的型号为USR-TCP232-304。

本实用新型中，安全帽佩戴检测系统运行在Ubuntu操作系统环境下，caffe学习框架采用Python编程语言，构建建筑工人与安全帽识别卷积神经网络结构，将带有注释信息的图像样本数据库输入到Python编程接口中进行算法训练，并加入批量归一化算法提高检测效果和训练速度。该算法训练来源于https://github.com/BVLC/caffe所记载的内容。之后系统将摄像头模组中每一个摄像头采集的仓库现场视频流输入基于YOLO的半监督学习安全帽佩戴识别算法中，从而实时得到了含有仓库作业人员与安全帽的类别边框与位置坐标信息的视频流，该视频流与对应摄像头的IP地址进行对应。基于YOLO的半前述监督学习安全帽佩戴识别算法来源于https://pjreddie.com/darknet/yolo/所记载的内容。然后对视频流的每一帧图像进行处理，对图像中行人区域做HSV颜色空间变化，提取出符合安全帽颜色的区域块，再对图像做圆Hough变换，检测区域图像中是否包含圆，从而实现安全帽的自动检测。若识别到该图像中人员未佩戴安全帽，则与串口服务器3通过modbus tcp协议通讯，控制语音播放器播放预先载入到该播放器存储空间中的音频文件，实现对仓库作业人员的语音报警提示。与此同时，将此不安全行为推送至仓库安防系统，推送的参数包括视频流对应的IP地址以及该图像。安防系统接收到推送的数据并存储至数据库中，之后安防系统管理者以此为依据对仓库作业人员进行预警与安全教育。。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“某些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本实用新型的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本实用新型进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本实用新型实施例技术方案。

Claims

1.一种仓库安全帽检测报警系统，其特征在于，包括摄像头模组、语音播报模组、安全帽检测服务器和仓库安防系统，所述摄像头模组、安全帽检测服务器和仓库安防系统分别通过网线与交换机相连并通过交换机进行数据交互；所述语音播报模组通过串口服务器与交换机相连；所述摄像头模组和语音播报模组配套安装在固定监控点。

2.根据权利要求1所述的仓库安全帽检测报警系统，其特征在于，所述安全帽检测服务器内置安全帽佩戴检测系统；所述安全帽佩戴检测系统与摄像头模组相连，用于判断是否存在未佩戴安全帽的行为；所述安全帽佩戴检测系统与语音播报模组相连，用于在对应区域播放佩戴安全帽提示音。

3.根据权利要求1所述的仓库安全帽检测报警系统，其特征在于，所述摄像头模组包括多个高清枪机摄像头，每个高清枪机摄像头的安装点配置有一个语音播放器。

4.根据权利要求1所述的仓库安全帽检测报警系统，其特征在于，所述串口服务器的型号为USR-TCP232-304。

5.根据权利要求1所述的仓库安全帽检测报警系统，其特征在于，所述摄像头模组所在的固定监控点配置有无线红外感应器，所述无线红外感应器探测到移动人体，将位置信号发送给摄像头模组，所述摄像头模组根据所述位置信号进行捕捉锁定视频信号。