CN116425047A - 吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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    • B66C15/06—Arrangements or use of warning devices
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Abstract

本发明提供一种吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其基于摄像头组的多个摄像头，多个摄像头可以360度覆盖吊车作业区域，当在任一摄像头的画面中检测到吊车正在工作时，通过所有摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，避免单一摄像头漏识别的问题，如当某个摄像头的画面中人被吊车遮挡时，可以通过其它摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，准确率高，提高了吊车作业的安全性，并且这种方式成本低、部署和使用方便。

Description

吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明属于吊车作业告警技术领域，尤其涉及一种吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
吊车在仓库室内或者户外吊物作业时，物体往往比较大、重，因此要求工作人员在吊车作业区域内必须佩戴安全帽。
目前，为了及时发现、纠正工作人员未佩戴安全帽的情形，通常采用以下几种方式：
1、安排***人员在现场对吊车作业进行全流程监管，这种方式人力成本较高，并且依赖于***人员的工作态度，安全性无法保证；
2、单纯对工作人员的安全帽进行监控，无法识别吊车是否工作，效果不佳；
3、在人和吊车上设置物联网设备，这种方式硬件成本、部署成本以及使用成本，并且需要拆卸充电，使用不便。
发明内容
基于此，针对上述技术问题，提供一种吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
本发明采用的技术方案如下：
作为本发明的第一方面，提供一种吊车作业告警方法，包括：
获取摄像头组拍摄的画面，其中，所述摄像头组包括多个摄像头，所述多个摄像头设置于吊车作业区域的周围以360度覆盖所述吊车作业区域；
检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标；
若所述摄像头组的任一摄像头拍摄的画面中具有工作状态的吊车目标，则进一步检测所述摄像头组各摄像头拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标；
若所述各摄像头拍摄的画面中具有未戴安全帽的人目标，则进行告警处理。
作为本发明的第二方面，提供一种吊车作业告警装置，包括：
画面获取模块，用于获取摄像头组拍摄的画面，其中，所述摄像头组包括多个摄像头，所述多个摄像头设置于吊车作业区域的周围以360度覆盖所述吊车作业区域；
第一检测模块，用于检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标；
第二检测模块，用于若所述摄像头组的任一摄像头拍摄的画面中具有工作状态的吊车目标，则进一步检测所述摄像头组各摄像头拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标；
告警模块，用于若所述各摄像头拍摄的画面中具有未戴安全帽的人目标，则进行告警处理。
作为本发明的第三方面，提供一种电子设备，包括存储模块，所述存储模块包括由处理器加载并执行的指令，所述指令在被执行时使所述处理器执行上述第一方面的一种吊车作业告警方法。
作为本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述第一方面的一种吊车作业告警方法。
本发明基于摄像头组的多个摄像头，多个摄像头可以360度覆盖吊车作业区域，当在任一摄像头的画面中检测到吊车正在工作时，通过所有摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，避免单一摄像头漏识别的问题，如当某个摄像头的画面中人被吊车遮挡时，可以通过其它摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，准确率高，提高了吊车作业的安全性，并且这种方式成本低、部署和使用方便。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明：
图1为本发明实施例提供的一种吊车作业告警方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种吊车作业告警装置的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图；
图4为本发明实施例的多个摄像头的布置示意图。
具体实施方式
以下将结合说明书附图对本发明的实施方式予以说明。需要说明的是，本说明书中所涉及的实施方式不是穷尽的，不代表本发明的唯一实施方式。以下相应的实施例只是为了清楚的说明本发明专利的发明内容，并非对其实施方式的限定。对于该领域的普通技术人员来说，在该实施例说明的基础上还可以做出不同形式的变化和改动，凡是属于本发明的技术构思和发明内容并且显而易见的变化或变动也在本发明的保护范围之内。
如图1所示，本发明实施例提供一种吊车作业告警方法，包括：
S101、获取摄像头组拍摄的画面，其中，摄像头组包括多个摄像头3，多个摄像头3设置于吊车作业区域的周围以360度覆盖吊车作业区域，参见图4。
S102、检测画面中是否具有工作状态的吊车目标。
S103、若摄像头组的任一摄像头3拍摄的画面中具有工作状态的吊车目标，则进一步检测摄像头组各摄像头3拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标。
其中，检测画面中是否具有工作状态的吊车目标以及是否具有未戴安全帽的人目标均通过深度学习检测模型实现。
在本实施例中，深度学习检测模型采用yolov7模型，其训练过程如下：
1、训练样本获取：
a、收集各类吊车室内作业且无人的视频、各类吊车室内作业且人戴安全帽的视频、各类吊车室内作业且人未戴安全帽的视频、各类吊车户外作业且无人的视频、各类吊车户外作业且人戴安全帽的视频、各类吊车户外作业且人未戴安全帽的视频、各类吊车室内不工作且无人的视频、各类吊车室内不工作且人戴安全帽的视频、各类吊车室内不工作且人未戴安全帽的视频、各类吊车户外不工作且无人的视频、各类吊车户外不工作且人戴安全帽的视频以及各类吊车户外不工作且人未戴安全帽的视频。
b、从各视频中获取图片。
c、使用labelImg等工具对各图片标注如下的标签：
crane_working标签:吊臂完全张开，标注吊臂；
crane_working1标签：吊臂完全张开，标注完整的吊臂和吊车；
crane_working_other标签：标注无法区分是否工作的吊车，吊臂张开角度不大或者吊臂遮挡严重等原因都会导致无法区分吊车是否工作,如部分吊车不工作时，吊臂只能回收到30度,故吊臂张开角度不大时，无法区分吊车是否工作，再如吊车通常比较大，当其离摄像头比较近的时候，摄像头画面中只有吊车车身，很难看清吊臂,此时同样无法区分吊车是否工作。由此，通过设置crane_working_other标签，在进行检测时，可以将无法区分是否工作的情形过滤出来，从而避免错误识别，提高准确率。
crane_noworking标签：标注吊臂没有张开的吊车；
person标签：标注人；
helmet标签：标注戴安全帽的人，该标签的设置可以避免错误将光头或者白头发的人识别为戴安全帽的人，提高准确率。
head标签:标注未戴安全帽的人。
2、将标注后的图片输入深度学习检测模型进行训练。
经过训练的模型，当其从画面中识别到crane_working标签或者crane_working1标签的目标时，代表画面中具有工作状态的吊车目标，当其从画面中识别到head标签的目标时，代表画面中具有未戴安全帽的人目标。
S104、若各摄像头3拍摄的画面中具有未戴安全帽的人目标，则进行告警处理。
由上可知，本实施例方法基于摄像头组的多个摄像头，多个摄像头可以360度覆盖吊车作业区域，当在任一摄像头的画面中检测到吊车正在工作时，通过所有摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，避免单一摄像头漏识别的问题，如当某个摄像头的画面中人被吊车遮挡时，可以通过其它摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，准确率高，提高了吊车作业的安全性，并且这种方式成本低、部署和使用方便。
以下将详细描述本发明的一个或多个实施例的吊车作业告警装置。本领域技术人员可以理解，这些告警装置均可使用市售的硬件组件通过本方案所教导的步骤进行配置来构成。图2示出了本发明实施例提供的一种吊车作业告警装置，如图2所示，该告警装置包括画面获取模块11、第一检测模块12、第二检测模块13以及告警模块14。
画面获取模块11，用于获取摄像头组拍摄的画面，其中，摄像头组包括多个摄像头3，多个摄像头3设置于吊车作业区域的周围以360度覆盖吊车作业区域。
第一检测模块12，用于检测画面中是否具有工作状态的吊车目标。
第二检测模块13，用于若摄像头组的任一摄像头3拍摄的画面中具有工作状态的吊车目标，则进一步检测摄像头组各摄像头3拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标。
其中，检测画面中是否具有工作状态的吊车目标以及是否具有未戴安全帽的人目标均通过深度学习检测模型实现。
在本实施例中，深度学习检测模型采用yolov7模型，其训练过程如下：
1、训练样本获取：
a、收集各类吊车室内作业且无人的视频、各类吊车室内作业且人戴安全帽的视频、各类吊车室内作业且人未戴安全帽的视频、各类吊车户外作业且无人的视频、各类吊车户外作业且人戴安全帽的视频、各类吊车户外作业且人未戴安全帽的视频、各类吊车室内不工作且无人的视频、各类吊车室内不工作且人戴安全帽的视频、各类吊车室内不工作且人未戴安全帽的视频、各类吊车户外不工作且无人的视频、各类吊车户外不工作且人戴安全帽的视频以及各类吊车户外不工作且人未戴安全帽的视频。
b、从各视频中获取图片。
c、使用labelImg等工具对各图片标注如下的标签：
crane_working标签:吊臂完全张开，标注吊臂；
crane_working1标签：吊臂完全张开，标注完整的吊臂和吊车；
crane_working_other标签：标注无法区分是否工作的吊车，吊臂张开角度不大或者吊臂遮挡严重等原因都会导致无法区分吊车是否工作,如部分吊车不工作时，吊臂只能回收到30度,故吊臂张开角度不大时，无法区分吊车是否工作，再如吊车通常比较大，当其离摄像头比较近的时候，摄像头画面中只有吊车车身，很难看清吊臂,此时同样无法区分吊车是否工作。由此，通过设置crane_working_other标签，在进行检测时，可以将无法区分是否工作的情形过滤出来，从而避免错误识别，提高准确率。
crane_noworking标签：标注吊臂没有张开的吊车；
person标签：标注人；
helmet标签：标注戴安全帽的人，该标签的设置可以避免错误将光头或者白头发的人识别为戴安全帽的人，提高准确率。
head标签:标注未戴安全帽的人。
2、将标注后的图片输入深度学习检测模型进行训练。
经过训练的模型，当其从画面中识别到crane_working标签或者crane_working1标签的目标时，代表画面中具有工作状态的吊车目标，当其从画面中识别到head标签的目标时，代表画面中具有未戴安全帽的人目标。
告警模块14，用于若各摄像头3拍摄的画面中具有未戴安全帽的人目标，则进行告警处理。
综上，上述实施例提供的吊车作业告警装置可以执行前述各实施例中提供的吊车作业告警方法。
与上述构思相同，上述图2所示的吊车作业告警装置的结构可实现为一电子设备，图3示出了本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意性框图。
示例性的，电子设备包括存储模块21以及处理器22，存储模块21包括由处理器22加载并执行的指令，指令在被执行时使处理器22执行本说明书上述一种吊车作业告警方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
应当理解的是，处理器22可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，该处理器22还可以是其它通用处理器、数字信号处理器
(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路
(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本发明实施例中还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述一种吊车作业告警方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、***、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读存储介质上，计算机可读存储介质可以包括计算机可读存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。
如本领域普通技术人员公知的，术语计算机可读存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机可读存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其它的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其它传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
示例性的，计算机可读存储介质可以是前述实施例的电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。计算机可读存储介质也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。
前述各实施例提供的电子设备和计算机可读存储介质，基于摄像头组的多个摄像头，多个摄像头可以360度覆盖吊车作业区域，当在任一摄像头的画面中检测到吊车正在工作时，通过所有摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，避免单一摄像头漏识别的问题，如当某个摄像头的画面中人被吊车遮挡时，可以通过其它摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，准确率高，提高了吊车作业的安全性，并且这种方式成本低、部署和使用方便。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种吊车作业告警方法，其特征在于，包括：
获取摄像头组拍摄的画面，其中，所述摄像头组包括多个摄像头，所述多个摄像头设置于吊车作业区域的周围以360度覆盖所述吊车作业区域；
检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标；
若所述摄像头组的任一摄像头拍摄的画面中具有工作状态的吊车目标，则进一步检测所述摄像头组各摄像头拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标；
若所述各摄像头拍摄的画面中具有未戴安全帽的人目标，则进行告警处理。
2.根据权利要求1所述的一种吊车作业告警方法，其特征在于，所述检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标，进一步包括：
通过深度学习检测模型，检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标。
3.根据权利要求2所述的一种吊车作业告警方法，其特征在于，所述检测所述摄像头组各摄像头拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标，进一步包括：
通过所述深度学习检测模型，检测所述画面中是否具有未戴安全帽的人目标。
4.根据权利要求3所述的一种吊车作业告警方法，其特征在于，通过以下步骤对所述深度学习检测模型进行训练：
训练样本获取：
a、收集各类吊车室内作业且无人的视频、各类吊车室内作业且人戴安全帽的视频、各类吊车室内作业且人未戴安全帽的视频、各类吊车户外作业且无人的视频、各类吊车户外作业且人戴安全帽的视频、各类吊车户外作业且人未戴安全帽的视频、各类吊车室内不工作且无人的视频、各类吊车室内不工作且人戴安全帽的视频、各类吊车室内不工作且人未戴安全帽的视频、各类吊车户外不工作且无人的视频、各类吊车户外不工作且人戴安全帽的视频以及各类吊车户外不工作且人未戴安全帽的视频；
b、从各视频中获取图片；
c、对各图片标注如下的标签：
crane_working标签:吊臂完全张开，标注吊臂；
crane_working1标签：吊臂完全张开，标注完整的吊臂和吊车；
crane_working_other标签：标注无法区分是否工作的吊车；
crane_noworking标签：标注吊臂没有张开的吊车；
person标签：标注人；
helmet标签：标注戴安全帽的人；
head标签:标注未戴安全帽的人。
将标注后的图片输入所述深度学习检测模型进行训练。
5.根据权利要求4所述的一种吊车作业告警方法，其特征在于，所述所述深度学习检测模型采用yolov7模型。
6.一种吊车作业告警装置，其特征在于，包括：
画面获取模块，用于获取摄像头组拍摄的画面，其中，所述摄像头组包括多个摄像头，所述多个摄像头设置于吊车作业区域的周围以360度覆盖所述吊车作业区域；
第一检测模块，用于检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标；
第二检测模块，用于若所述摄像头组的任一摄像头拍摄的画面中具有工作状态的吊车目标，则进一步检测所述摄像头组各摄像头拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标；
告警模块，用于若所述各摄像头拍摄的画面中具有未戴安全帽的人目标，则进行告警处理。
7.一种电子设备，其特征在于，包括存储模块，所述存储模块包括由处理器加载并执行的指令，所述指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-5任一项所述的一种吊车作业告警方法。
8.一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，其特征在于，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-5任一项所述的一种吊车作业告警方法。
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