[发明专利]基于人工智能的安全风险预警评估方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于人工智能的安全风险预警评估方法，其特征在于，该方法包括：

采集行人通道内的多帧区域图像；

检测所述区域图像中堆积货物区域，基于所述堆积货物区域得到该堆积货物的堆积量，根据所述堆积量得到所述堆积货物的货物堆积风险量化指标；

对所述区域图像进行关键点检测得到人员关键点和烟头关键点，根据多帧所述区域图像获取所述人员关键点的光流信息；根据所述光流信息筛选得到所述行人通道内的逗留人员；所述人员关键点包括手部关键点；

对所述区域图像进行火星点检测以获取所述区域图像中所述火星点的分布密度和火星点分布区域；根据所述火星点分布区域和所述堆积货物区域的第一类交集区域、所述分布密度和所述火星点的像素值均值得到所述火星点的危险评价指标；由所述烟头关键点和所述逗留人员的所述手部关键点之间的距离确认烟头落地时，根据所述烟头关键点得到烟头落点对应的危险区域，以获取所述危险区域与所述堆积货物区域的第二类交集区域，进而根据所述危险评价指标和所述第二类交集区域得到吸烟风险量化指标；

结合所述货物堆积风险量化指标和所述吸烟风险量化指标得到安全风险指标。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述烟头关键点和所述逗留人员的所述手部关键点之间的距离确认烟头落地的方法，包括：

当所述烟头关键点和所述手部关键点之间的距离大于距离阈值时，确定所述烟头落地。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布密度的获取方法，包括：

当所述烟头关键点的位置保持不变时，根据检测到的火星点数量和对应所述火星点分布区域的第一面积得到第一分布密度；

当所述烟头关键点的位置不断发生变化时，对所述火星点进行密度聚类得到有效火星点，根据所述有效火星点数量和有效火星点分布区域的第二面积得到第二分布密度。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一类交集区域的获取方法，包括：

当所述烟头关键点的位置保持不变时，获取所述第一面积与所述堆积货物区域之间的第一交集区域；

当所述烟头关键点的位置不断发生变化时，获取所述第二面积与所述堆积货物区域之间的第二交集区域。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一分布密度的优化方法，包括：

根据所述第一面积和所述堆积货物区域得到第一交集区域，获取所述第一交集区域内所述火星点的数量，根据所述数量和所述第一交集区域的面积得到所述第一分布密度。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述火星点分布区域和所述堆积货物区域的第一类交集区域、所述分布密度和所述火星点的像素值均值得到所述火星点的危险评价指标，包括：

根据多帧所述区域图像对应的所述第一类交集区域、所述分布密度和所述像素值均值得到所述火星点的危险评价指标。

7.如权利要求6所述方法，其特征在于，对多帧所述区域图像的筛选方法，包括：

当所述像素值均值大于像素阈值时，保留该所述像素值均值对应的所述区域图像。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述烟头关键点得到烟头落点对应的危险区域的方法，包括：

检测所述烟头落点对应的所述火星点以得到溅射长度，以所述烟头关键点为圆心、所述溅射长度为半径进行画圆得到所述危险区域。