[发明专利]基于时空特征的危险施工行为识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于时空特征的危险施工行为识别方法及装置，A)采集施工人员的动作视频序列，将其分为正常动作和违规动作；B)构建端到端的识别网络；C)提取图像序列中的n帧图像，将每帧图像输入相同的ResNet识别网络，得到每帧图像对应的输出特征分别为；D)将F₁至F_n进行平均池化操作：得到图像序列的空间特征F_s；E)将F₁,F₂,……,F_n作为n个时间序列，输入到LSTM网络，得到图像序列的时间特征F_t；F)将F_s和F_t进行归一化操作后，联成时空特征F：F＝F_s+F_t，然后接入softmax分类识别得到动作视频序列的动作类型。本发明能实现24小时全天候的施工人员违规行为检测，从而实现施工现场的安全监管，提高施工效率和安全性。

技术领域

本发明涉及安全施工领域，特别涉及一种基于时空特征的危险施工行为识别方法及装置。

背景技术

安全施工是电力施工中的头等大事，做好现场施工安全措施非常重要。施工人员的不规范行为是产生施工安全风险的主要因素之一，例如：施工人员的违规动作行为等，都是产生施工安全风险的因素。现有电力施工的安全管理主要还是依靠人力监督，容易造成监管漏洞，不能对施工现场实施进行安全监管，影响施工效率，且存在安全性问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种能实现24小时全天候的施工人员违规行为检测，从而实现施工现场的安全监管，提高施工效率和安全性的基于时空特征的危险施工行为识别方法及装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于时空特征的危险施工行为识别方法，包括如下步骤：

A)采集施工人员的动作视频序列，将所述动作视频序列分为正常动作和违规动作；

B)构建端到端的识别网络；所述识别网络的输入为图像序列；

C)提取图像序列中的n帧图像，将每帧图像输入相同的ResNet识别网络，得到每帧图像对应的输出特征分别为F₁,F₂,……,F_n，其中，F₁为第1帧图像对应的输出特征，F₂为第2帧图像对应的输出特征，F_n为第n帧图像对应的输出特征，n为大于1的整数；

D)将第1帧图像对应的输出特征F₁至第n帧图像对应的输出特征F_n进行平均池化操作：得到所述图像序列的空间特征F_s；

E)将n帧图像对应的输出特征F₁,F₂,……,F_n作为n个时间序列，输入到LSTM网络，得到所述图像序列的时间特征F_t；

F)将所述图像序列的空间特征F_s和图像序列的时间特征F_t进行归一化操作后，联成时空特征F：F＝F_s+F_t，然后接入softmax分类识别得到所述动作视频序列的动作类型。

在本发明所述的基于时空特征的危险施工行为识别方法中，所述违规动作至少包括跨越围栏和移除围栏。

在本发明所述的基于时空特征的危险施工行为识别方法中，所述识别网络的输出为违规动作识别类型。

本发明还涉及一种实现上述基于时空特征的危险施工行为识别方法的装置，包括：

动作视频序列采集分类单元：用于采集施工人员的动作视频序列，将所述动作视频序列分为正常动作和违规动作；