申请/专利权人：重庆市科源能源技术发展有限公司

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117935105A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V40/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：该发明公开了一种人员安全帽佩戴在线视频巡检方法，涉及图像处理、目标识别领域。本发明采用图像分析的方式解决了现有技术中因为每个安全帽上都要配备一套终端设备会导致成本较高，通信范围局限，硬件设备不稳定的问题。本发明对目标图像进行多层特征提取后，并根据不同层的识别结果，优化改进后续层的识别结果，使得本发明无论目标物远近或大小都具有高精度的识别率。使用本发明方法对不同的数据集进行检测，准确率高达90％，而且检测速度都比其他方法快。

主权项：1.一种人员安全帽佩戴在线视频巡检方法，该方法包括：步骤1：获取样本图像，对样本图像进行归一化处理；步骤2：将样本图像输入训练好的安全帽佩戴识别网络；步骤3：安全帽佩戴识别网络输出识别结果；所述步骤2中安全帽佩戴识别网络包括：骨干层、颈部层、预测层，所述骨干层输入输出顺次包括：Focus模块、第一CBL模块、第一CSP1模块、第二CBL模块、第二CSP1模块、第三CBL模块、第三CSP1模块、第四CBL模块、SPP模块，所述颈部层包括：第五到第八CBL模块、第一到第四Concat模块、第一到第五CSP2模块、第一上采样模块、第二上采样模块；所述预测层包括第一CONV模块、第二CONV模块、第三CONV模块；所述骨干层中SPP模块的输出依次经过第一CSP2模块、第五CBL模块、第一上采样模块后，连同第三CSP1模块的输出一起输入给第一Concat模块，第一Concat模块的输出依次经过第二CSP2模块、第六CBL模块、第二上采样模块；所述骨干层中第二CSP1模块的输出连同第二上采样模块的输入一起输入给第二Concat模块，第二Concat模块的输出依次经过第三CSP2模块、第一CONV模块、第七CBL模块；第七CBL模块的输出连同第六CBL模块的输出一起输入给第三Concat模块，第三Concat模块输出给第四CSP2模块，第四CSP2模块的输出分别输入给第二CONV模块和第八CBL模块，第八CBL模块的输出连同第五CBL模块的输出一起输入给第四Concat模块，第四Concat模块的输出依次经过第五CSP2模块、第三CONV模块；所述第一CONV模块、第二CONV模块、第三CONV模块分别输出预测结果；Focus模块为在输入的图片进入网络backbone层前，将一张图片每隔一个像素点对应一个值，目的是得到到更多的图；CBL表示标准卷积模块，包括普通卷积层Conv、批量归一化层BN，和LeakyReLU激活函数层。CPS为增强深度网络的非线性建模能力和特征表现能力的网络结构；CPS_1与CPS_2之间主要的区别是计算残差的模块个数不同；SPP表示空间金字塔池化模块；Concat表示张量拼接，作用是将不同尺度的特征图在通道维度上进行拼接，用于提高目标检测的精度。

全文数据：

权利要求：

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