申请/专利权人：湘潭大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117830943A

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V40/10;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/08;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开一种监测工地工人分布和安全情况检测的方法、系统及设备，涉及智能建筑安全领域，利用人工智能技术即YOLOv5网络对施工情景图像进行目标检测和分类，识别施工情景图像中的人体和人体头部，并在识别人体头部时，区分人体头部是否佩戴了安全帽，进而根据区域块中的人体和人体头部以及人体头部是否佩戴了安全帽，监测工地工人分布情况，进行安全情况检测，从而能够利用人工智能技术对风险进行预测和评估，实现第一时间发现安全问题并及时发出预警以保障施工人员的人身生命安全，并弥补人力管理带来的缺陷以及减轻监管工作人员的工作负担。

主权项：1.一种监测工地工人分布和安全情况检测的方法，其特征在于，所述方法包括：获取摄像头采集的施工区域内的施工情景图像；基于YOLOv5网络对所述施工情景图像进行目标检测和分类，识别所述施工情景图像中的人体和人体头部，并在识别人体头部时，区分人体头部是否佩戴了安全帽；所述YOLOv5网络是利用SWHD安全帽佩戴检测数据集训练得到的；利用所述施工情景图像对应的标注文件，对所述施工情景图像划分区域块；根据区域块中的人体和人体头部以及人体头部是否佩戴了安全帽，使用Pnpoly算法分析区域块内工人的分布情况并绘制出结果分析文本；根据区域块中是否存在危险区域，确定是否进行安全情况检测；当区域块中存在危险区域，根据区域块中的人体和人体头部以及人体头部是否佩戴了安全帽，进行安全情况检测，分析危险区域内是否存在不符合安全措施标准的类别出现。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湘潭大学 监测工地工人分布和安全情况检测的方法、系统及设备

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