高空作业安全带挂绳高挂低用识别方法、装置和电子设备与流程

技术特征：
1.一种高空作业安全带挂绳高挂低用识别方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1、构建高空作业人体关键点检测数据集，并用此数据集训练通用人体关键点检测算法；步骤2、构建安全带挂绳检测数据集，并用此数据集训练通用目标检测算法；步骤3、通过训练好人体关键点检测算法处理监控视频帧，以得到高空作业场景中人员的骨骼关键点位置；步骤4、基于人体关键点位置，得到腰部以上区域图像块；步骤5、通过训练好的安全带挂绳检测算法处理腰部以上区域图像块，判断安全带高挂低用情况；步骤6、若作业人员安全带未高挂低用，则将报警信息和报警图片通过网络发送到远程监控中心。2.根据权利要求1所述的一种高空作业安全带挂绳高挂低用识别方法，其特征在于：所述步骤1包括：采集高空作业场景下的图像数据，并手工标注出作业人员的人体关键点；手工标注的关键点包括鼻子、左右眼、左右耳、左右肩、左右肘、左右腕、左右臀、左右膝和左右脚踝；按照8：1：1的比例随机划分训练集和测试集；对训练集图像中的人体部分施加随机变换，以扩增训练集；计算预测值与标签真值之间的偏差，再利用反向传播算法迭代更新参数数值，完成算法训练。3.根据权利要求1所述的一种高空作业安全带挂绳高挂低用识别方法，其特征在于：所述的步骤2包括：采集高空作业场景下的图像数据，并手工标注出安全带挂绳的检测框标签；按照8：1：1的比例随机划分训练集和测试集；对训练集图像中的安全带挂绳部分施加随机变换，以扩增训练集；在训练集图像上随机生成大小不一的黑色矩形块，来模拟物体遮挡情况；计算网络最终预测值与标签真值之间的偏差loss_1，计算网络中间预测值与标签真值之间的偏差loss_2；结合loss_1和loss_2，利用反向传播算法迭代更新网络参数数值，完成算法训练。4.根据权利要求1所述的一种高空作业安全带挂绳高挂低用识别方法，其特征在于：所述的步骤3，包括：将原尺寸、1/2尺寸和1/4尺寸三种尺寸图像分别输入训练好的人体关键点检测算法，得到同一视频帧在三种输入尺寸下的三种预测响应结果图；综合考虑三种响应结果图，以得到最终关键点的预测结果。5.根据权利要求1所述的一种高空作业安全带挂绳高挂低用识别方法，其特征在于：所述的步骤4包括：根据预测所得的人体关键点结果，在腰部以上区域裁剪出图像块，作为安全带挂绳高挂低用的候选区域。6.根据权利要求1所述的一种高空作业安全带挂绳高挂低用识别方法，其特征在于：所述的步骤5包括：在腰部以上区域图像框中对安全带挂绳目标进行检测；
若检测出安全带挂绳，则代表正常使用安全带，即高挂低用；若未检测出安全带挂绳，则代表异常使用安全带。7.根据权利要求1所述的一种高空作业安全带挂绳高挂低用识别方法，其特征在于：所述的步骤6包括：将保存的报警图片存储地址链接、人体关键点坐标、安全带挂绳高挂低用的候选位置坐标一起打包作为报警信息，发送至远程监控中心；远程监控中心通过报警信息中的图片地址链接读取报警图片，并显示在前端监控界面上。8.一种高空作业安全带挂绳高挂低用识别装置，其特征在于：包括人体关键点检测模块（210）、安全带挂绳检测模块（220）、高挂低用判断模块（230）和报警模块（240）：所述人体关键点检测模块（210）：用于获得人体关键点的坐标，并基于腰部关键点位置得到安全带挂绳高挂低用的候选区域；所述安全带挂绳检测模块（220）：用于在安全带挂绳高挂低用的候选区域中对安全带挂绳进行目标检测；所述高挂低用判断模块（230）：用于判断安全带挂绳是否正确高挂低用；所述报警模块（240）：用于将报警信息通过网络发送到远程监控中心。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的高空作业安全带挂绳高挂低用识别方法。

技术总结
本发明属于人工智能、模式识别应用技术领域，具体公开了一种高空作业安全带挂绳高挂低用识别方法，包括以下步骤，步骤1、构建高空作业人体关键点检测数据集。步骤2、构建安全带挂绳检测数据集。步骤3、通过训练好人体关键点检测算法处理监控视频帧。步骤4、基于人体关键点位置。步骤5、通过训练好的安全带挂绳检测算法处理腰部以上区域图像块。步骤6、若作业人员安全带未高挂低用，则将报警信息和报警图片通过网络发送到远程监控中心；识别装置，包括人体关键点检测模块、安全带挂绳检测模块、高挂低用判断模块和报警模块。本发明的有益效果在于：实现对高空作业人员的全天候、实时本质安全管控，识别作业安全、可靠和稳定。可靠和稳定。可靠和稳定。


技术研发人员：王龙 张文慎 张峰 吴连文 刘洋 马义渊
受保护的技术使用者：南京南自信息技术有限公司
技术研发日：2021.12.09
技术公布日：2022/3/8