[发明专利]一种基于大数据分析的视觉检测系统

说明书

本发明提供一种基于大数据分析的视觉检测系统，包括：图像获取模块：用于获取作业区域场景图像和检测区域场景图像；作业状态判断模块：用于根据所述作业区域场景图像中重型机械的初始位置和实时位置，通过预设大数据平台，判断作业区域是否处于作业状态；违规检测模块：用于在作业区域处于作业状态时，根据所述检测区域场景图像，判断检测区域是否存在人员违规；报警模块：用于在人员违规时，进行报警。

技术领域

本发明涉及视觉检测技术领域，特别涉及一种基于大数据分析的视觉检测系统。

背景技术

目前，在工厂的高危作业区，尤其是在重型机械作业区，重型机械设备的整个工作过程分为作业期和间歇期，多数是非连续作业，当作业期时周围一定范围内(安全范围)，是不能有人出现的，如果出现视为违规行为，需要进行识别和警报警戒，避免对工人造成危险，当间歇期时，工人可以进入该区域工作(如处理废料、检查装置情况等)，针对这种场景想要从视频中自动检测出违规行为(在作业期人员进入黄色框roi区域，这是很危险的行为，容易引起安全事故)，传统的视觉检测方法是当开始进入作业期时调用智能视觉检测算法进行检测，判断周围是否有人进入，间歇期时关闭算法检测，但轧钢的调用接口本身有延迟，如果轧钢作业过程时间较短，可能还没来得及识别就已经进入间歇期了，此时调用算法检测已无意义，而且在很多场景下，接口无法实现调用，也就无法实现联动检测的效果。

发明内容

本发明提供一种基于大数据分析的视觉检测系统，以解决上述背景技术出现的问题。

本发明提供一种基于大数据分析的视觉检测系统，其特征在于，包括：

图像获取模块：用于获取作业区域场景图像和检测区域场景图像；

作业状态判断模块：用于根据所述作业区域场景图像中重型机械的初始位置和实时位置，通过预设大数据平台，判断作业区域是否处于作业状态；

违规检测模块：用于在作业区域处于作业状态时，根据所述检测区域场景图像，判断检测区域是否存在人员违规；

报警模块：用于在人员违规时，进行报警。

作为本技术方案的一种实施例，所述图像获取模块包括：

获取施工图像单元：用于基于预设的全景摄像设备，获取施工区域的施工图像；

区域确定单元：用于根据所述施工图像，进行图像识别，确定检测目标图像；其中，

所述检测目标图像包括施工作业区域目标图像和检测区域目标图像；

作业区域场景图像单元：用于根据所述施工作业区域目标图像，确定作业区域场景图像；

检测区域场景图像单元：用于根据所述检测区域目标图像，确定检测区域场景图像。

作为本技术方案的一种实施例，所述作业状态判断模块，包括：

识别单元：用于获取所述作业区域场景图像，并识别作业区域场景图像中的施工作业区域；

初始位置获取单元：用于基于大数据平台内预设的大数据平台分析系统，获取施工作业区域中重型机械预设的初始位置；

实时位置获取单元：用于基于大数据平台内预设的智能定位系统，实时对所述施工作业区域进行位置动态标定，确定施工作业区域中重型机械预设的实时位置；

第一判断单元：用于计算施工作业区域初始位置和实时位置的位置差值，并基于预设的重型机械的作业波动规律，判断所述位置差值是否符合作业波动规律，获取第一判断结果；其中，

所述作业波动规律是由于重型机械由于规律性的做功在图像上形成的位置差值规律性的波动。

作为本技术方案的一种实施例，所述实时位置获取单元，包括：