CN110309719A - 一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法和*** - Google Patents

一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法和*** Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法和***，按时间段获取施工现场的图像数据；分析摄像设备的图像数据，根据人脸图像特征获取当前时间段施工现场内的图像对应人员信息；获取当前时间段摄像设备的拍摄数据对应人员图像的头部特征；人脸图像对应的头部没有安全帽特征图像，获取人脸图像对应的人员信息，并在人员信息记录中标示安全帽未佩戴记录；从数据库中筛选在预设的第一时间段内安全帽未佩戴记录大于或等于预设次数阈值的人员信息。本发明的一种安全帽佩戴管理方法以及***，基于获取的人员的安全帽佩戴情况绘制轨迹图，直观反应施工人员佩戴情况，保障施工安全；同时提供主动报警装置，便于施工人员的第一时间报警。

Description

一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法和***
技术领域
本发明涉及图像管理领域，更具体地，涉及一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法和***。
背景技术
电力施工现场因施工人员复杂，工程工期紧，作业环境差，施工过程危险源多，施工人员的安全意识偏低，造成施工现场管理中的漏洞较多，其中高处坠落和物体打击造成的危害尤为严重。为减轻高处坠落和物体打击的危害，安全帽无疑是一个很好的预防措施，安全帽里边连着一根扣带的网状帽箍，是安全帽的一个枢纽部门，它能够延迟并减少传递到头部和颈部的压力，更重要的是，它可以吸收由撞击带来的大部分能量。
然而，有的施工人员错误地以为戴安全帽没有必要，违反安全规定不戴安全帽的情况时有发生，带来安全隐患。因此在工地对安全帽的佩戴情况进行监控十分必要，采用摄像机对工地安全帽的佩戴情况进行监控是一个很有效的方法。但是如果依靠人工对视频图像进行监控，不仅耗时耗力，而且效率也非常低，人不可能时刻盯着显示器进行观察，这样可能会造成摄像画面的遗漏，影响到监控的有效性。因此，需要一种脱离人工的、高度智能化的、准确度高并且有实用价值的安全帽是否佩戴的自动检测方法，并将其运用到工地，以保证施工人员的安全。
发明内容
为解决上述现有技术的中的不足，本发明的目的在于提供一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法和***，对于没有佩戴安全帽的施工人员进行警告，且在施工现场将未佩戴安全帽的施工人员的图像在施工现场的大屏幕上显示，进行警告。
本发明公开了一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，包括：
(11)按时间段获取施工现场预设的若干摄像设备的拍摄图像数据；
(12)分析摄像设备的图像数据，根据人脸图像特征，自动获取当前时间段施工现场内的人脸图像对应的人员信息；
(13)获取当前时间段内摄像设备的拍摄数据对应的人员的图像的头部特征；
(14)人脸图像对应的头部没有安全帽特征图像，获取人脸图像对应的人员信息，并在人员信息记录中标示安全帽未佩戴记录；
(15)从数据库中筛选出在预设的第一时间段内安全帽未佩戴记录大于或等于预设次数阈值的人员信息。
作为上述方案的进一步优化，获取施工现场门禁***的人脸图像数据和人脸图像数据对应的身份数据信息。
作为上述方案的进一步优化，标记为未佩戴安全帽的人员再次进入施工现场，自动关联的门禁***，再次验证人员信息时，自动发送告警提示。
作为上述方案的进一步优化，摄像设备的采集的图像数据分析前，进行预处理操作，包括图像灰度化、图像增强以及图像去噪。
作为上述方案的进一步优化，根据施工现场预设的若干摄像设备采集的图像数据、图像数据对应的时间点，摄像设备对应的位置、人脸图像、人脸图像的头部特征，绘制对应人员在施工现场的行程轨迹且标示对应的安全帽佩戴情况。
作为上述方案的进一步优化，获取施工现场预设的若干摄像设备采集的第一施工人员的人脸特征数据与关联的门禁***的人脸特征数据、人脸数据库中存储的人脸特征数据，分别进行匹配后的匹配结果，匹配结果包括匹配失败和匹配成功；若第一施工人员的人脸特征数据与关联的门禁***的人脸特征数据或者人脸数据库中存储的人脸特征数据中的某一个人脸特征数据相似度大于预设相似度阈值，则表示匹配成功。
作为上述方案的进一步优化，将最新通过验证匹配的图像数据替换人脸数据库中存储的人脸特征数据的对应人员的人脸特征数据。
作为上述方案的进一步优化，获取预设时间段内，未佩戴安全帽的人员的图像数据，且在预设时间内在作业现场的屏幕上进行滚动显示。
本发明还公开了一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制***，与门禁***通信连接，自动获取门禁***人脸图像数据和人脸图像数据对应的身份数据信息，包括：
图像采集模板，用于获取预设于施工现场的摄像设备的拍摄图像数据；
第一图像识别模块，基于施工现场的摄像设备的拍摄图像数据，获取人脸图像数据，根据人脸图像特征，获取人脸图像对应的人员信息；
第二图像识别模块，获取识别对应人员的人脸图像的头部特征，判断是够佩戴安全帽；
安全帽检测记录模块，用于绑定记录人员未佩戴安全帽信息；
标识警告模块：用于从数据库中帅选出在预设的第一时间段内安全帽未佩戴记录大于或等于预设次数阈值的人员信息，标识该人员为安全帽佩戴警告人员。
作为上述方案的进一步优化，还包括告警模块，所述告警模块包括主动告警子单元和被动告警子单元：
主动告警子单元，用于施工人员主动触发安全帽告警；
被动告警子单元，用于通过门禁***或与人员绑定的移动设备发出安全帽佩戴警告信息；
本发明还公开了一种电网作业人员安全帽佩戴管理设备，所述显示设备包括处理器、存储器及显示器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行所述至少一个指令并通过所述显示器以实现如上任意一项所述的电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法。
本发明采用上述的技术方案，与现有技术相比，本发明的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法和***，具有以下技术效果：
1.本发明示例的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，根据时间段进行施工人员图像数据的获取，根据人脸图像特征获取匹配对应的人员信息，进行人脸图像对应的头部安全帽佩戴检测，并在人员信息记录中标示安全帽未佩戴记录，有效针对施工人员进行安全监督和管理。
2.本发明示例的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，基于设置的施工人员轨迹记录，直观的绘制施工人员的轨迹路径图，第一时间反馈***管理员施工人员的安全帽佩戴情况，便于管理以及施工过程的安全生产。
3.本发明示例的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，针对施工人员的图像数据进行预处理，包括图像灰度化、图像增强以及图像去噪，增强了采集的图像的可匹配性，便于与面部识别数据库的存储记录进行比对，增强匹配结果的准确性。
4.本发明示例的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制***，基于设置的告警模块，一方面，实现安全帽佩戴检测***对施工人员的未归佩戴安全帽进行告警，一方面便于施工人员遇到突发情况第一时间反馈当前位置，保障了施工现场的安全生产。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法的***流程图；
图2为本发明的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法的采集图像匹配流程图；
图3为本发明的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法的安全帽佩戴检测方法的示意图；
图4为本发明的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制***的结构框图；
图5为本发明的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制***的告警模块的结构图；
图6为本发明的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法和***的安全帽佩戴检测的轨迹图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
参见图1-图5，本实施例公开了一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，包括：
(11)按时间段获取施工现场预设的若干摄像设备的拍摄图像数据；
具体的，获取图像数据通过可通过包含拍摄功能的摄像设备进行施工人员的图像数据的获取；包含拍摄功能的摄像设备属于红外一体化摄像机、红外半球摄像机、一体化摄像机、网络型摄像机、普通半球摄像机、枪式摄像机或其他具备图像拍摄的设备；且上述的获取施工人员的图像数据是一个周期性过程；优选地，本实施例采用网络型摄像机作为拍摄施工人员图像数据的摄像设备；
具体的，施工人员在开始进入施工场地的网络型摄像机的镜头捕获范围内，网络型摄像机进行施工人员的视频拍摄；且，用于拍摄施工人员图像数据的网络型摄像机有多个，设置于施工场地内的网络型摄像机拍摄的视角覆盖施工场地的任意范围内；优选的，本实施例的时间段设置为2min；
(12)分析摄像设备的图像数据，根据人脸图像特征，自动获取当前时间段施工现场内的人脸图像对应的人员信息；
(13)获取当前时间段内摄像设备的拍摄数据对应的人员的图像的头部特征；
(14)人脸图像对应的头部没有安全帽特征图像，获取人脸图像对应的人员信息，并在人员信息记录中标示安全帽未佩戴记录；
(15)从数据库中筛选出在预设的第一时间段内安全帽未佩戴记录大于或等于预设次数阈值的人员信息；
更优化的，获取施工现场门禁***的人脸图像数据和人脸图像数据对应的身份数据信息；
所述获取施工现场门禁***的人脸图像数据进行检测的图像数据来自：
从施工人员的面部识别数据库存储的多个施工人员面部图像中获取最新匹配的面部图像作为该施工人员的面部图像；
其中，所述面部识别数据库存储的多个施工人员面部图像为预设置的施工人员的面部图像；
具体的，标记未佩戴安全帽的人员再次进入施工现场，自动关联的门禁***，再次验证人员信息时，自动发送告警提示；
所述门禁***预设置施工人员的图像数据，且构建施工人员图像数据与施工人员的通信连接；优选的，本实施例采用智能手机作为施工人员的联系工具，当门禁***验证人员再次未佩戴安全帽，则通过预存储的手机号码发送告警提示至施工人员；
所述门禁***设置安全帽佩戴检测功能，基于改进的快速区域卷积神经网络算法进行施工人员佩戴安全帽的特征提取，通过分别在快速区域卷积神经网络Fast R-CNN区域生成网络RPN采用特征融合金字塔进行改进；
本实施例基于VGG16的深度卷积神经网络进行施工人员的特征提取，设置VGG16的特征金字塔从下到上分别为C2、C3、C4、C5层，对应的特征融合金字塔从高到底设置为F5、F4、F3、F2；
基于卷积神级网络获取的特征图，通过3×3的滑动窗口在特征图进行滑动，RPN生成候选区域；
基于改进的快速区域卷积神经网络算法的施工人员的输入图像数据包含不同尺寸的特征图，且对应于特征融合金字塔的F5、F4、F3、F2；对应的锚箱设置固定尺度，分别为(32×32、64×64、128×128、256×256)，其对应的锚箱还设置三种长宽比(1:1、1:2、2:1)基于设置的固定尺度和固定尺寸，构成12种尺寸的锚箱；
本实施例基于VGG16的特征提取改良，较于原先的快速区域卷积神经网络算法的锚箱尺寸进行改进，便于算法更准确获取安全帽佩戴检测过程出现的更细小的目标信息，同时合理设置锚箱尺寸的阈值，也避免了数据冗余，增强处理效率；
更具体的，下面为RPN网络的损失函数计算公式
Lreg(ta,ta *)＝∑a∈{x,y,w,h}smoothL1(ta-ta *) (2)
上述公式中，a表示第a个锚，qi表示目标是前景的概率，qi *的取值为0或1，分别表示为负样本和正样本，ta表示预测的Bounding Box，ta *表示正样本对应的Ground TruthBox。而且整个损失函数分为两部分Lcls和Lreg，分别表示RPN网络用于分类和回归的损失函数，λ是基于Ncls和Nreg差距过大引入的参数；
快速区域卷积神经网络算法基于候选区域，采用
Fast R-CNN是基于候选区域的目标检测器，采用ROI Poling进行特征图的计算，ROI Pooling输入包括如下：
RPN输出的Proposal Boxes；
时卷积神经网络提取的特征图，而且是单尺度特征图
基于改进的RPN，采用ROI Pooling进行特征图的计算，将特征图设置为的固定尺寸，确保当前的输出长度，再通过全连接层分别进行分类和回归；
具体的，基于采集的图像数据进行预处理的操作包括图像灰度化、图像增强以及图像去噪：
图像灰度化，设置r为采集的图像数据的灰度值，s为变换后的灰度值，则：
s＝clog(1+r) (4)
上式中，c为常数；
图像增强，采用直方图函数针对采集的施工人员的处理后的图像线性拉伸变化，再通过直方图函数均衡化处理；
图像去噪，采用小波变换进行经过图像增强的图像数据的去噪处理；
本实施例通过采用针对施工人员的图像数据进行预处理，包括图像灰度化、图像增强以及图像去噪，增强了采集的图像的可匹配性，便于与面部识别数据库的存储记录进行比对，增强匹配结果的准确性；
具体的，根据施工现场预设的若干摄像设备采集的图像数据、图像数据对应的时间点，摄像设备对应的位置、人脸图像、人脸图像的头部特征，绘制对应人员在施工现场的行程轨迹且标识对应的安全帽佩戴情况：
若在目标地理位置施工人员的安全帽佩戴检测结果为有效佩戴，采用A类颜色进行地理位置的标记；
若在目标地理位置施工人员的安全帽佩戴检测结果为无效佩戴，采用B类颜色进行地理位置的标记；
优选地，本实施例选定的A类颜色为绿色，表示当前地理位置对应施工人员正常佩戴安全帽；B类颜色为红色，表示当前地理位置对应施工人员异常佩戴安全帽；
基于绘制的施工人员轨迹图采用不同颜色进行地理位置标定，便于管理人员直观的获取当前储存的任意施工人员的安全帽佩戴情况；
获取施工现场预设的若干摄像设备采集的第一施工人员的人脸特征数据与关联的门禁***的人脸特征数据、人脸数据库中存储的人脸特征数据，分别进行匹配后的匹配结果，匹配结果包括匹配失败和匹配成功；若第一施工人员的人脸特征数据与关联的门禁***的人脸特征数据或者人脸数据库中存储的人脸特征数据中的某一个人脸特征数据相似度大于预设相似度阈值，则表示匹配成功；
通过将最新通过验证匹配的图像数据替换人脸数据库中存储的人脸特征数据的对应人员的人脸特征数据；
通过设置施工现场的匹配过程相似度阈值，提供匹配进程匹配参数，有助于在匹配过程因物理因素导致的未能及时检测问题，增强了安全帽佩戴检测的容错性；同时设置将最新通过验证的图像数据替换面部识别数据库的施工人员的存储图像，确保面部识别数据库的施工人员的图像数据始终为最新版本，避免了施工人员因物理因素引起的图像识别的误差；
获取预设时间段内，未佩戴安全帽的人员的图像数据，且在预设时间内在作业现场的屏幕上进行滚动显示；
本实施例还公开了一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制***，与门禁***通信连接，自动获取门禁***人脸图像数据和人脸图像数据对应的身份数据信息，包括：
图像采集模板，用于获取预设于施工现场的摄像设备的拍摄图像数据；
第一图像识别模块100，基于施工现场的摄像设备的拍摄图像数据，获取人脸图像数据，根据人脸图像特征，获取人脸图像对应的人员信息；
第二图像识别模块200，获取识别对应人员的人脸图像的头部特征，判断是够佩戴安全帽；
安全帽检测记录模块300，用于绑定记录人员未佩戴安全帽信息；
标识警告模块400：用于从数据库筛选出在预设的第一时间段内安全帽未佩戴记录大于或等于预设次数阈值的人员信息，标识该人员为安全帽佩戴警告人员；
告警模块500，包括主动告警子单元510和被动告警子单元520：
主动告警子单元510，用于施工人员主动触发安全帽告警；
被动告警子单元520，用于通过门禁***或与人员绑定的移动设备发出安全帽佩戴警告信息；
具体的，所述被动报警子单元520基于摄像机获取的施工人员的佩戴检测结果进行报警，若检测到施工人员处于施工场地安全区域时，施工人员脱离安全帽，此时不触发被动报警子单元520的报警功能；
具体的，设定施工人员M在1处进入施工场地，且此时经过摄像机(图中未画出，摄像机采集范围包括整个施工场地)通过第一图像识别模块100获取图像数据，基于定位获取模块获取对应位置，经过采集图像数据与存储的面部识别数据库的存储记录匹配吻合，替换当前采集的图像为最新图像，继续保持当前M的视频图像跟踪；通过第二图像识别模块200检测此时M有效佩戴安全帽；
当M行至2处，脱掉安全帽，此时摄像机检测到M未佩戴安全帽，则通过告警模块500的被动报警子单元520发送告警短信至M的手机，提示M安全佩戴安全帽；
当M行至3处，重新佩戴安全帽，继续绘制M的轨迹图，且标出2-3路程的未佩戴情况；
当M行至5处，此时已进入施工场地安全区域，此时M脱掉安全帽，摄像机检测到M未佩戴安全帽，此时由于M于安全区域，则不触发告警，直至M行至6处，重新佩戴安全帽；继续绘制M的轨迹图；
基于设置的施工人员轨迹绘制，直观的显示出施工人员的轨迹路径图，第一时间反馈***管理员当前施工人员的安全帽佩戴情况，便于管理以及施工过程的安全生产；
具体的，所述告警模块500设置的主动报警子单元510，通过施工人员M遇到突发情况人工主动触发，用于向***发送报警指令，提示***管理员当前M所处位置的报警指令；优选的，本实施例的突发情况包括施工人员M在施工过程遇到的施工事故、施工人员身体抱恙以及其他非自然事故；
通过设置的告警模块500，与安全帽佩戴检测***进行联系，一方面，可实现安全帽佩戴检测***对施工人员的未归佩戴安全帽进行告警，一方面便于施工人员遇到突发情况第一时间反馈当前位置，保障了施工现场的安全生产；
本发明提供了一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法和***，按时间段获取施工现场预设的若干摄像设备的拍摄图像数据；分析摄像设备的图像数据，根据人脸图像特征，自动获取当前时间段施工现场内的人脸图像对应的人员信息；获取当前时间段内摄像设备的拍摄数据对应的人员的图像的头部特征；人脸图像对应的头部没有安全帽特征图像，获取人脸图像对应的人员信息，并在人员信息记录中标示安全帽未佩戴记录；从数据库中筛选在预设的第一时间段内安全帽未佩戴记录大于或等于预设次数阈值的人员信息。本发明的一种安全帽佩戴管理方法以及***，基于获取的人员的安全帽佩戴情况绘制轨迹图，直观反应施工人员佩戴情况，保障施工安全；同时提供了主动报警装置，便于施工人员的报警，便于在遇到突发情况第一时间进行目标人员的位置获取。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
除说明书所述的技术特征外，其余技术特征为本领域技术人员的已知技术，为突出本发明的创新特点，其余技术特征在此不再赘述。

Claims (10)

1.一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，其特征在于，包括：
(11)按时间段获取施工现场预设的若干摄像设备的拍摄图像数据；
(12)分析摄像设备的图像数据，根据人脸图像特征，自动获取当前时间段施工现场内的人脸图像对应的人员信息；
(13)获取当前时间段内摄像设备的拍摄数据对应的人员的图像的头部特征；
(14)人脸图像对应的头部没有安全帽特征图像，获取人脸图像对应的人员信息，并在人员信息记录中标示安全帽未佩戴记录；
(15)从数据库中筛选在预设的第一时间段内安全帽未佩戴记录大于或等于预设次数阈值的人员信息。
2.根据权利要求1所述的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，其特征在于：获取施工现场门禁***的人脸图像数据和人脸图像数据对应的身份数据信息。
3.根据权利要求1所述的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，其特征在于：标记为未佩戴安全帽的人员再次进入施工现场，自动关联的门禁***，再次验证人员信息时，自动发送告警提示。
4.根据权利要求1所述的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，其特征在于：摄像设备的采集的图像数据分析前，进行预处理操作，包括图像灰度化、图像增强以及图像去噪。
5.根据权利要求1所述的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，其特征在于：根据施工现场预设的若干摄像设备采集的图像数据、图像数据对应的时间点，摄像设备对应的位置、人脸图像、人脸图像的头部特征，绘制对应人员在施工现场的行程轨迹且标示对应的安全帽佩戴情况。
6.根据权利要求1所述的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，其特征在于：获取施工现场预设的若干摄像设备采集的第一施工人员的人脸特征数据与关联的门禁***的人脸特征数据、人脸数据库中存储的人脸特征数据，分别进行匹配后的匹配结果，匹配结果包括匹配失败和匹配成功；若第一施工人员的人脸特征数据与关联的门禁***的人脸特征数据或者人脸数据库中存储的人脸特征数据中的某一个人脸特征数据相似度大于预设相似度阈值，则表示匹配成功。
7.根据权利要求1所述的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，其特征在于：将最新通过验证匹配的图像数据替换人脸数据库中存储的人脸特征数据的对应人员的人脸特征数据。
8.根据权利要求1所述的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制方法，其特征在于：
获取预设时间段内，未佩戴安全帽的人员的图像数据，且在预设时间内在作业现场的屏幕上进行滚动显示。
9.一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制***，其特征在于：与门禁***通信连接，自动获取门禁***人脸图像数据和人脸图像数据对应的身份数据信息，包括：
图像采集模板，用于获取预设于施工现场的摄像设备的拍摄图像数据；
第一图像识别模块，基于施工现场的摄像设备的拍摄图像数据，获取人脸图像数据，根据人脸图像特征，获取人脸图像对应的人员信息；
第二图像识别模块，获取识别对应人员的人脸图像的头部特征，判断是够佩戴安全帽；
安全帽检测记录模块，用于绑定记录人员未佩戴安全帽信息；
标识警告模块：用于从数据库中帅选出在预设的第一时间段内安全帽未佩戴记录大于或等于预设次数阈值的人员信息，标识该人员为安全帽佩戴警告人员。
10.根据权利要求9所述的一种电网作业人员安全帽佩戴管理控制***，其特征在于：还包括告警模块，所述告警模块包括主动告警子单元和被动告警子单元：
主动告警子单元，用于施工人员主动触发安全帽告警；
被动告警子单元，用于通过门禁***或与人员绑定的移动设备发出安全帽佩戴警告信息。
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