设备旋转工作状态的视频检测方法及其装置与流程

技术特征：
1.一种设备旋转工作状态的视频检测方法，其特征在于，所述视频检测方法包括以下步骤：形成训练数据集和旋转目标检测模型；读取摄像头实时数据，提取当前帧检测图片；将所述当前帧检测图片输入所述旋转目标检测模型，所述旋转目标检测模型能够得出待检测设备的位置，并根据待检测设备的位置截取检测区域图片；将所述检测区域图片转换为灰度图，然后计算不同时刻对应的灰度图的灰度平均值g
t
，其中，s
t
为t时刻灰度图上所有的像素点的像素值遍历累加求和所得，n为该灰度图中的像素点个数，所述像素值在0～255范围内；统计所述不同时刻的灰度平均值的差异；判断所述差异是否超过预先给定的阈值，如果是，则说明待检测设备在旋转；否则，说明待检测设备未旋转。2.根据权利要求1所述的设备旋转工作状态的视频检测方法，其特征在于，所述差异为均方差σ
g
，其中，s
g
＝∑g
t
，s
g
代表所述不同时刻灰度图的灰度平均值g
t
的和，代表所述不同时刻灰度图的灰度平均值g
t
的算术平均值。3.根据权利要求1所述的设备旋转工作状态的视频检测方法，其特征在于，所述训练数据集包括多张静态样本图片和多张动态样本图片，所述多张静态样本图片分别含有静止状态的待检测设备的多个面且将待检测设备用对应于检测区域的画框标出，所述多张动态样本图片分别含有旋转状态的待检测设备的多个面且将待检测设备用对应于检测区域的画框标出。4.根据权利要求3所述的设备旋转工作状态的视频检测方法，其特征在于，所述旋转目标检测模型通过机器学习算法，用所述训练数据集训练形成。5.根据权利要求1所述的设备旋转工作状态的视频检测方法，其特征在于，所述待检测设备的旋转速度大于375r/min，并且不能被1500整除。6.根据权利要求1所述的设备旋转工作状态的视频检测方法，其特征在于，所述阈值通过使用旋转目标检测模型对验证数据集中的多张静态样本图片和多张动态样本图片进行比较得到。7.根据权利要求1所述的设备旋转工作状态的视频检测方法，其特征在于，所述计算不同时刻对应的灰度图的灰度平均值的步骤涵盖待检测设备的一个或两个以上旋转周期中各个时刻的灰度图。8.根据权利要求1所述的设备旋转工作状态的视频检测方法，其特征在于，所述待检测设备包括钻井作业平台上的钻杆本身、能够与钻杆配合的卡瓦和钳具中的一种或多种。9.一种设备旋转工作状态的视频检测装置，其特征在于，所述视频检测装置具有摄像头、用于形成所述训练数据集和所述旋转目标检测模型的模型构建单元、以及用于获得所
述灰度图并实现所述差异的统计和判断的旋转判断运算单元，所述视频检测装置能够实现如权利要求1至8中任意一项所述的设备旋转工作状态的视频检测方法。10.一种用实时视频数据判断是否存在违章作业行为的方法，其特征在于，所述方法采用如权利要求1至8中任意一项所述的设备旋转工作状态的视频检测方法，来确定待检测设备是否处于旋转状态，进而判断视频所对应的现场作业行为是否违章。11.一种用实时视频数据判断是否存在违章作业行为的系统，其特征在于，所述用实时视频数据判断是否存在违章作业行为的系统包括综合判断单元和如权利要求9所述的设备旋转工作状态的视频检测装置，所述综合判断单元接收所述视频检测装置对待检测设备是否旋转的判断结果，并输出是否违章。

技术总结
本发明提供了一种设备旋转工作状态的视频检测方法及其装置，所述视频检测方法包括：形成训练数据集和旋转目标检测模型；读取摄像头实时数据，提取当前帧检测图片；将当前帧检测图片输入旋转目标检测模型，得出待检测设备的位置，并截取检测区域图片；将检测区域图片转换为灰度图，然后计算不同时刻对应的灰度图的灰度平均值；统计不同时刻的灰度平均值的差异；判断差异是否超过预先给定的阈值，进而判断待检测设备是否旋转。本发明能够根据实时视频数据检测设备的旋转状态，提供工矿企业尤其是油气钻井等现场作业违章行为判别的关键信息；所涉及的策略与算法不含非常复杂的数学理论与公式，运算效率高、便于实施、易于扩展。易于扩展。易于扩展。


技术研发人员：张志东 唐桃 彭远春 刘石 徐非凡 黄涛 张麟豪 邹一葳 喻建胜 徐冀林 黄敏
受保护的技术使用者：中国石油集团川庆钻探工程有限公司
技术研发日：2021.08.02
技术公布日：2021/10/28