[发明专利]工人规范着装识别方法、系统及介质在审
| 申请号: | 202111029907.7 | 申请日: | 2021-09-03 |
| 公开(公告)号: | CN113887310A | 公开(公告)日: | 2022-01-04 |
| 发明(设计)人: | 蔡传雄;赵阳;张源;汪发军;林巧;魏斯芳 | 申请(专利权)人: | 珠高电气检测有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 张龙哺 |
| 地址: | 519000 广东省珠海市高新区唐家湾镇科技一路1*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 工人 规范 着装 识别 方法 系统 介质 | ||
1.一种工人规范着装识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取监控区域的实时图像或视频数据以及对应的位置信息;
基于工人目标检测模型和图像分类模型对所述图像或视频数据进行检测分类,在图像上识别出不规范着装的工人,并根据其对应的位置信息发出警示;
输出工人规范着装识别结果。
2.根据权利要求1所述的工人规范着装识别方法,其特征在于,所述方法还包括:通过监控区域的工人图像数据对所述工人目标检测模型和所述图像分类模型进行训练,具体步骤如下:
获取工人图像数据,根据工人目标检测和工人规范着装分类的标注需求,构建符合需求的工人图像标注数据,得到目标检测数据集和图像分类数据集;
对所述目标检测数据集和所述图像分类数据集进行数据增强,得到增强后的目标检测数据集和增强后的图像分类数据集;
基于形变DETR构建工人目标检测模型,以及基于mobilenetv3分类网络构建图像分类模型;
使用所述增强后的目标检测数据集对工人目标检测模型进行训练,得到已训练的工人目标检测模型;
使用所述增强后的图像分类数据集对所述图像分类模型进行训练,得到已训练的图像分类模型。
3.根据权利要求2所述的工人规范着装识别方法,其特征在于,所述对所述目标检测数据集和所述图像分类数据集进行数据增强至少包括以下步骤其中之一:旋转、翻转、颜色变换、亮度变换、对比度变换。
4.根据权利要求1所述的工人规范着装识别方法,其特征在于,所述基于工人目标检测模型和图像分类模型对所述图像或视频数据进行检测分类包括:
输入待检测图像或视频,基于所述工人目标检测模型对所述待检测图像或视频进行工人检测,得到待检测图像的各个工人图像或待检测视频中的各个工人截图;
基于所述图像分类模型对所述各个工人图像或各个工人截图进行是否规范着装的分类预测。
5.根据权利要求1所述的工人规范着装识别方法,其特征在于,所述根据其对应的位置信息发出警示包括:根据所述位置信息将不规范着装的警示信息通过对应监控区域的扬声器进行广播。
6.根据权利要求1所述的工人规范着装识别方法,其特征在于,所述输出工人规范着装识别结果包括:整合各个监控区域的工人规范着装识别结果,对所述工人规范着装识别结果进行可视化。
7.一种工人规范着装识别系统,使用权利要求1至6中任一项所述的工人规范着装识别方法,其特征在于,包括:
图像/视频采集模块、信号传输模块和云服务器模块;
所述图像/视频采集模块,用于设置在变电站中,采集监控区域的图像或视频数据;
所述信号传输模块,与一个或多个所述图像/视频采集模块通信连接,用于接收所述图像/视频采集模块传输的第一视频信号,将所述第一视频信号处理得到第二视频信号,并将所述第二视频信号传输至所述云服务器模块;
所述云服务器模块,配置有算法模块,以实现对工人规范着装的分类预测。
8.根据权利要求7所述的工人规范着装识别系统,其特征在于,所述图像/视频采集模块包括:
高清摄像头;
云台,搭载所述高清摄像头,用于实现所述高清摄像头稳定旋转;
扬声器,与所述信号传输模块连接,用于根据所述信号传输模块的控制指令发出提醒音。
9.根据权利要求7所述的工人规范着装识别系统,其特征在于,所述信号传输模块包括压缩编码单元,用于将从多个所述图像/视频采集模块采集到的所述第一视频信号进行压缩编码,得到所述第二视频信号。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项的方法。
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