[发明专利]一种工业环境下动静态不安全行为识别方法和系统

权利要求书

1.一种工业环境下动静态不安全行为识别方法，其特征在于，包括：

获取监控视频，并对所述监控视频的多区域进行定位；

根据定位的区域，获得其运动历史图像；

根据所述运动历史图像判断监控对象是否发生移动，若发生移动，送入改进的双流网络中进行动态不安全行为识别，若不发生移动，送入多标签分类网络中进行静态不安全行为识别。

2.如权利要求1所述的动静态不安全行为识别方法，其特征在于，通过经过预训练的Faster R-CNN目标检测网络对所述监控视频的多区域进行定位。

3.如权利要求1所述的动静态不安全行为识别方法，其特征在于，所述监控对象是否发生移动的判断方法为：依次对定位的区域的所述运动历史图像进行预处理，通过计算经过预处理的所述运动历史图像中高亮像素个数占整个区域比值得出T1，若T1T，则认为当前人员区域为动态区域，若T1T，则认为当前人员区域为静态区域，其中，T为预先设定好的比例阈值。

4.如权利要求3所述的动静态不安全行为识别方法，其特征在于，所述预处理的方法为：计算某一时间间隔前后图像的差别获得差分图像，将所述差分图像二值化，对经过二值化后的图像中像素值为1的位置赋值为时间参数，对经过二值化后的图像中像素值为0的位置进行像素值衰减操作。

5.如权利要求1所述的动静态不安全行为识别方法，其特征在于，所述改进的双流网络包括运动历史图像线路和多帧视频图像线路，两个线路在网络输出端融合获得融合分数，通过所述融合分数对所述不安全行为进行分类。

6.如权利要求5所述的动静态不安全行为识别方法，其特征在于，所述运动历史图像线路包括依次连接的VGG网络和softmax；所述多帧视频图像线路包括依次连接的若干个VGG网络、LSTM网络和softmax，所述运动历史图像线路和多帧视频图像线路在各线路中softmax的输出端融合。

7.如权利要求5所述的动静态不安全行为识别方法，其特征在于，所述改进的双流网络中识别的动态不安全行为包括：趴桌、晕倒或倒地、走、跑和坐。

8.如权利要求1所述的动静态不安全行为识别方法，其特征在于，所述多标签分类网络的编码格式为multi-hot编码格式，激活函数为sigmoid激活。

9.如权利要求8所述的动静态不安全行为识别方法，其特征在于，所述多标签分类网络中识别的静态不安全行为包括：未佩戴安全帽、未穿着工作服、趴桌睡觉、躺倒睡觉、工作时间玩手机和违规区域吸烟。

10.一种工业环境下动静态不安全行为识别系统，其特征在于，包括：

区域定位模块，用于获取监控视频，并对所述监控视频的多区域进行定位；

运动历史图像获取模块，用于根据定位的区域，获得其运动历史图像；

不安全行为识别模块，用于根据所述运动历史图像判断监控对象是否发生移动，若发生移动，送入改进的双流网络中进行动态不安全行为识别，若不发生移动，送入多标签分类网络中进行静态不安全行为识别。