申请/专利权人：西安科技大学

申请日：2021-07-12

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN113449675B

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06F3/0487;G08B13/196

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2021.10.22#实质审查的生效;2021.09.28#公开

摘要：本发明公开了一种煤矿人员越界检测方法，具体为：首先，建立煤矿人员数据集；读取摄像头实时视频图像，获取界面内用户鼠标点击坐标绘制安全敏感区域边界；之后，将实时图像输入人员检测模型进行计算；最后，计算目标框与安全敏感区域的重合程度IOU，当获取越界行为信号，变换目标框颜色并输出报警信号。本发明的方法，能够有效的解决煤矿人员越界检测的问题，误报率低，实用性高，有利于保障煤炭的安全生产。

主权项：1.一种煤矿人员越界检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，建立煤矿人员数据集；具体过程如下：步骤101，采集多场景多姿态煤矿人员监控视频，将人员视频逐帧拆分，得到原始煤矿人员图像数据；步骤102，利用labellmg图像标注软件对煤矿人员图像数据集进行标注，将标注好的煤矿人员图像数据集按照比例划分为训练集和测试集，训练集和测试集数据比例为9：1，煤矿人员图像数据集中图像总数不小于1000张；步骤2，读取摄像头实时视频图像，获取界面内安全敏感区域边界；具体过程如下：步骤201，读取监控摄像头实时视频图像，统一调整图像大小为416×416×3；步骤202，显示视频图像界面，利用鼠标响应事件获取界面内用户鼠标点击坐标，输出列表boundary；鼠标响应事件：当界面内有鼠标点击发生，构建boundary列表依次存储鼠标的点击坐标，存储形式为boundary[m1，n1，m2，n2…mi，ni]；步骤203，利用步骤202存储的boundary列表坐标信息将相邻边界点坐标依次连接，绘制边界线后得到封闭的安全敏感区域，设置颜色为蓝色，输出标志好安全敏感区域的视频图像；步骤3，将实时图像输入人员检测模型中进行计算，得到目标框位置信息；具体过程如下：步骤301，构建煤矿人员检测模型；人员检测模型网络结构由改进CSPDarknet53-tiny、PANet构成，对原YOLOv4-tiny中的CSPDarknet53-tiny的残差块结构后加入结合通道注意力和空间注意力的CBAM块，将特征融合网络改进为PANet并加入52×52×128的特征层进行特征融合，得到最终的人员检测模型；基于步骤102得到的煤矿人员图像数据集存入人员检测模型中进行训练，batch设置为16，前200轮训练的学习率设置为0.001，后100轮学习率设置为0.0001，通过300轮训练获取最优模型权重；步骤302，将步骤203中得到的视频图像导入训练好的模型中进行检测；步骤303，获取模型计算的特征层预测结果，分别为N，13，13，3，6、N，26，26，3，6，其中N为batch数，13、26分别为两个尺度的预测网格数，3表示默认的锚框种类数，最后一维度6存储目标框位置信息，包括目标框中心点横坐标偏移量x_offset、纵坐标偏移量y_offset、宽度w、高度h、置信度和分类结果；步骤4，计算目标框与安全敏感区域的重合程度；具体过程如下：步骤401，获取步骤303中人员检测模型输出的目标框位置信息，并将目标框位置信息转换为目标框顶点坐标信息列表[x1，y1，x2，y2，x3，y3，x4，y4]，转换过程如下：x1＝x_offset-0.5w，y1＝y_offset-0.5h，x2＝x_offset-0.5w，y2＝y_offset+0.5h，x3＝x_offset+0.5w，y3＝y_offset+0.5h，x4＝x_offset+0.5w，y4＝y_offset-0.5h；步骤402，根据目标框顶点坐标信息列表和安全敏感区域边界点坐标列表boundary分别建立多边形闭合区域，计算目标框与安全敏感区域的交并比IOU值；步骤403，判断步骤402计算的交并比IOU值是否大于0，若大于0，则说明目标框与安全敏感区域有重合部分，人员出现越界行为，则进入步骤5；若小于0，则说明目标框与安全敏感区域无重合部分，人员未出现越界行为，则进入步骤303检测下一帧图像，直至所有的图像检测完毕；步骤5，获取越界行为信号，将目标框颜色由绿色安全色变为红色警告色，保存当前检测图像并输出报警信号。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安科技大学 一种煤矿人员越界检测方法

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