一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统的制作方法

1.本实用新型涉及监控设备技术领域，特别涉及一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统。


背景技术：

2.目前，绝大多数的仓库管理均由人工负责，对于一些易燃物存储仓库，部分出入人员乃至仓库管理员若存在抽烟习惯，会对仓库安全形成严重的威胁。因此，企业需要对仓库进行严格的监控。现有的监控一般由人工对监控画面进行识别，难免因疲劳存在疏漏。同时，对于存在大量货架的仓库而言，则会存在一些因货架遮挡而形成的监控死角，从而可能存在部分人员在监控死角中吸烟，造成安全威胁。


技术实现要素：

3.本实用新型所要解决的技术问题是：提供一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统，能够提供更全面的监控并自动识别抽烟行为。
4.为了解决上述技术问题，本实用新型采用的技术方案为：
5.一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统，包括图像识别服务器和前端设备，所述前端设备包括监控轨道、主控模块、警报设备、通讯模块以及多个摄像头；
6.所述监控轨道呈环形且沿预设方向转动，多个所述摄像头均匀吊设在所述监控轨道下方，且随所述监控轨道移动经过所有货架；
7.所述主控模块与所述监控轨道、所述警报设备、所述通讯模块以及多个所述摄像头连接，并通过所述通讯模块与图像识别服务器通讯连接。
8.进一步地，所述监控轨道包括第一轨道和第二轨道，所述第一轨道与所述第二轨道同心，且所述第一轨道的半径大于所述第二轨道。
9.进一步地，所述摄像头为固定角度摄像头，所述摄像头斜向下设置且两两一组，每一组中的两个摄像头分别朝向轨道内侧下方和轨道外侧下方。
10.进一步地，所述摄像头为多角度摄像头，包括底座、第一旋转电机、旋转盘、固定装置、第二旋转电机和主体；
11.所述底座与所述监控轨道底部连接，所述旋转盘与所述底座朝下的一面可旋转连接，所述第一旋转电机嵌设于所述底座圆心，且转轴与所述旋转盘的圆心连接；
12.所述固定装置与所述旋转盘朝下的一面固定连接，所述主体可旋转固定于所述固定装置上，且与所述第二旋转电机的转轴连接，所述主体可通过所述第二旋转电机在竖直方向上进行180
°
旋转。
13.进一步地，所述摄像头还包括透明防尘罩，所述透明防尘罩呈半球形，且罩设于所述固定装置、第二旋转电机以及主体上，所述透明防尘罩与所述旋转盘连接。
14.进一步地，所述摄像头还集成有热成像镜头。
15.进一步地，所述警报设备为音响，所述音响与所述主控模块通信连接。
16.进一步地，所述警报设备为蜂鸣器，所述蜂鸣器与所述主控模块通信连接。
17.本实用新型的有益效果在于：本新型设置了监控轨道，摄像头随监控轨道移动，而监控轨道设于货架上方，经过所有货架，能够对仓库进行更全面的监控，减少因货架摆放产生的摄像死角，同时，主控模块控制通讯模块将摄像头采集的图像发送至图像识别服务器，通过图像识别服务器预先训练好的模型对图像进行抽烟行为的分析，从而实现抽烟行为的自动识别，不需要人工进行识别，更加准确和高效。
附图说明
18.图1为本新型实施例一的一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统的前端设备部分结构图；
19.图2为本新型实施例一的一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统的前端设备的摄像头结构图；
20.图3为本新型实施例二的一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统的前端设备部分结构图；
21.图4为本新型实施例二的一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统的前端设备的摄像头设置示意图；
22.标号说明：
23.1、监控轨道；2、摄像头；3、底座；4、旋转盘；5、固定装置；6、透明防尘罩；7、主体；8、热成像镜头；9、第一轨道；10、第二轨道。
具体实施方式
24.为详细说明本实用新型的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
25.请参照图1至图4，一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统，包括图像识别服务器和前端设备，所述前端设备包括监控轨道、主控模块、警报设备、通讯模块以及多个摄像头；
26.所述监控轨道呈环形且沿预设方向转动，多个所述摄像头均匀吊设在所述监控轨道下方，且随所述监控轨道移动经过所有货架；
27.所述主控模块与所述监控轨道、所述警报设备、所述通讯模块以及多个所述摄像头连接，并通过所述通讯模块与图像识别服务器通讯连接。
28.从上述描述可知，本实用新型的有益效果在于：本新型设置了监控轨道，摄像头随监控轨道移动，而监控轨道设于货架上方，经过所有货架，能够对仓库进行更全面的监控，减少因货架摆放产生的摄像死角，同时，主控模块控制通讯模块将摄像头采集的图像发送至图像识别服务器，通过图像识别服务器预先训练好的模型对图像进行抽烟行为的分析，从而实现抽烟行为的自动识别，不需要人工进行识别，更加准确和高效。
29.进一步地，所述监控轨道包括第一轨道和第二轨道，所述第一轨道与所述第二轨道同心，且所述第一轨道的半径大于所述第二轨道。
30.由上述描述可知，在仓库面积较大，货架数量较多时，通过同心设置的两条轨道进行监控，极大地减少了监控死角存在的可能性，使监控更加全面。
31.进一步地，所述摄像头为固定角度摄像头，所述摄像头斜向下设置且两两一组，每
一组中的两个摄像头分别朝向轨道内侧下方和轨道外侧下方。
32.由上述描述可知，采用固定角度摄像头作为本新型的一种具体实施例，在采用固定角度摄像头时，两个摄像头为一组，分别朝向轨道内侧下方和外侧下方，从而进行更全面的监控。
33.进一步地，所述摄像头为多角度摄像头，包括底座、第一旋转电机、旋转盘、固定装置、第二旋转电机和主体；
34.所述底座与所述监控轨道底部连接，所述旋转盘与所述底座朝下的一面可旋转连接，所述第一旋转电机嵌设于所述底座圆心，且转轴与所述旋转盘的圆心连接；
35.所述固定装置与所述旋转盘朝下的一面固定连接，所述主体可旋转固定于所述固定装置上，且与所述第二旋转电机的转轴连接，所述主体可通过所述第二旋转电机在竖直方向上进行180
°
旋转。
36.由上述描述可知，可采用多角度摄像头，通过底座、旋转盘和第一旋转电机，实现了水平方向的360
°
旋转，并通过固定装置、第二旋转电机对摄像头机型固定，同时实现了竖直方向的180
°
旋转，从而使摄像头能够自由调节角度，实现多方向多角度的图像拍摄。
37.进一步地，所述摄像头还包括透明防尘罩，所述透明防尘罩呈半球形，且罩设于所述固定装置、第二旋转电机以及主体上，所述透明防尘罩与所述旋转盘连接。
38.由上述描述可知，还设置了透明防尘罩，能够避免灰尘对摄像头的附着，避免因长时间的灰尘附着导致拍摄不清晰。
39.进一步地，所述摄像头还集成有热成像镜头。
40.由上述描述可知，摄像头还集成有热成像镜头，能够更快更准确地发现高温热源，更快更准确地发现吸烟行为。
41.进一步地，所述警报设备为音响，所述音响与所述主控模块通信连接。
42.由上述描述可知，警报设备为音响，且与主控模块通信连接，在收到通信模块发送的播报指令时，能够根据指令内容进行播报。
43.进一步地，所述警报设备为蜂鸣器，所述蜂鸣器与所述主控模块通信连接。
44.由上述描述可知，警报设备为蜂鸣器，且与主控模块通信连接，在收到指令时发出蜂鸣，能够起到强烈的警告效果，对相关人员进行警示。
45.请参照图1和图2，本实用新型的实施例一为：
46.一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统，包括图像识别服务器和前端设备，前端设备包括监控轨道1、主控模块、警报设备、通讯模块以及多个摄像头2；
47.本新型主要在于结构上的改进，图像识别服务器中运行的是现有的图像识别程序，能够根据图像信息判断是否存在抽烟行为。以现有的一种图像识别抽烟行为的程序为例，通信模块的到摄像头2采集的仓库现场的图像数据，将图像数据输入至预先训练好的模型进行抽烟属性识别，从而识别待处理图像是否有抽烟行为；基于人工智能进行判断，不会疲惫，准确度高。
48.如图1所示，监控轨道1呈环形且沿预设方向转动，多个摄像头2均匀吊设在监控轨道1下方，且随监控轨道1移动经过所有货架；
49.如图2所示，摄像头2为多角度摄像头，包括底座3、第一旋转电机、旋转盘4、固定装置5、第二旋转电机、透明防尘罩6和主体7，且主体7上还额外集成有热成像镜头8；底座3与
监控轨道1底部连接，旋转盘4与底座3朝下的一面可旋转连接，第一旋转电机嵌设于底座3圆心，且转轴与旋转盘4的圆心连接；固定装置5与旋转盘4朝下的一面固定连接，主体7可旋转固定于固定装置5上，且与第二旋转电机的转轴连接，主体7可通过第二旋转电机在竖直方向上进行180
°
旋转。透明防尘罩6呈半球形，且罩设于固定装置5、第二旋转电机以及主体7上，透明防尘罩6与旋转盘4连接。
50.未在图中示出的是，主控模块与监控轨道1、警报设备、通讯模块以及多个摄像头2连接，并通过通讯模块与图像识别服务器通讯连接。
51.本实施例中，警报设备为音响，在其他等同实施例中，警报设备可以为蜂鸣器或其他可起到警示作用的设备。
52.请参照图3和图4，本实用新型的实施例二为：
53.一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统，与实施例一的区别在于，如图3所示，监控轨道1包括第一轨道9和第二轨道10，第一轨道9与第二轨道10同心，且第一轨道9的半径大于第二轨道10；且如图4所示，摄像头2为固定角度摄像头，摄像头2斜向下设置且两两一组，每一组中的两个摄像头2分别朝向轨道内侧下方和轨道外侧下方。
54.综上所述，本实用新型提供的一种基于人工智能的仓库抽烟识别系统，设置了监控轨道，摄像头随监控轨道移动，而监控轨道设于货架上方，经过所有货架，在仓库较大时，可以设置同心的第一轨道和第二轨道能，能够对仓库进行更全面的监控，摄像头可采用多角度摄像头和固定角度摄像头，固定角度摄像头两两一组，能够减少因货架摆放产生的摄像死角，摄像头集成了热成像镜头，能够快速准确地发现热源，提高识别效率，同时，主控模块控制通讯模块将摄像头采集的图像发送至图像识别服务器，通过图像识别服务器预先训练好的模型对图像进行抽烟行为的分析，从而实现抽烟行为的自动识别，不需要人工进行识别，更加准确和高效。
55.以上所述仅为本实用新型的实施例，并非因此限制本实用新型的专利范围，凡是利用本实用新型说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本实用新型的专利保护范围内。