申请/专利权人：安徽研铭科技有限公司

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809351A

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/764;G06V10/774

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种安全帽佩戴状态检测方法和装置，涉及安全帽检测技术领域；通过配合变焦摄像头设备，以施工人员为目标合理调整摄像头焦距及角度，解决目标在图像中范围太小导致特征较少的问题，同时通过对特征增强后的头部目标信息进行专门的分类识别，使得复杂环境的安全帽是否正确佩戴识别成为可能；包括：对检测分析流程中需要用到的深度学习模型进行图像数据采集、标注及训练，以得到目标检测模型、头部目标检测模型、安全帽佩戴分类器模型以及帽带卡扣分类器模型；使用配置云台并且可调焦的摄像头，在对摄像头画面进行实时分析的过程中，配合专门训练的深度学习模型，判断目标施工人员是否正确佩戴安全帽，提高检测结果的准确率。

主权项：1.一种安全帽佩戴状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：对检测分析流程中需要用到的深度学习模型进行图像数据采集、标注及训练；所述深度学习模型包括目标检测模型、头部目标检测模型、安全帽佩戴分类器模型以及帽带卡扣分类器模型；步骤二：使用配置云台并且可调焦的摄像头，在对摄像头画面进行实时分析的过程中，配合步骤一中专门训练的深度学习模型，获取图片分类，判断目标施工人员是否正确佩戴安全帽；具体包括：V1：视频流图像目标检测：将从普通视频流中经过抽帧、解码后获取到的帧图像作为目标检测模型的输入，输出目标检测结果，判断画面中是否存在施工人员；如果有，则存储该帧图像；V2：目标聚焦：获取到施工人员目标位置集合后，根据从上到下、从左到右的顺序对目标位置进行排序，然后按顺序对单个检测目标进行状态分析判断；根据所选目标在整个视频帧图像中的相对位置信息，控制摄像头进行移动，将指定目标位置移动至摄像头图像区域相对居中，再控制摄像头调整焦距，放大目标位置区域，获取细节图像；V3：特征图像定位及裁剪：完成目标聚焦后，将新的视频帧图像再次送入目标检测模型进行目标查找，获取调整后的目标位置信息；根据新的目标位置信息，将检测目标区域图像进行裁剪，同时保存该位置信息，获取对应施工人员的区域细节图片；V4：安全帽目标查找；获取施工人员区域细节图片后，将图像送入头部目标检测模型进行目标查找，获取施工人员的头部位置目标；如果没有检测到头部目标，视为无效施工人员图片目标，回到步骤V2重新开始；如果有检测到头部目标，将检测的目标位置区域图片进行裁剪；V5：目标分类判断：将裁剪后的头部图像送入安全帽佩戴分类模型进行分析，获取该图像的分类判断结果，以判断该目标施工人员是否佩戴安全帽，记录判断结果；V6：安全帽是否正确佩戴判断：如果判断结果为戴了安全帽，则将头部图像再送入帽带卡扣分类器模型进行分析，获取该图像的分类判断结果，以判断该目标施工人员是否正确佩戴安全帽，记录判断结果；V7：相机重置：完成V1-V6步骤后，基于onvif协议，对相机的位置、焦距进行重置；完成重置后即回到了步骤V1的状态，重新开始步骤V2，将选择聚焦检测的施工人员顺序+1，重复所有检测流程。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽研铭科技有限公司 一种安全帽佩戴状态检测方法和装置

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