[发明专利]一种配网现场作业安全带识别方法

说明书

本发明公开了一种结合YOLOv4和Inception‑v4的配网现场作业人员系安全带的图像识别方法。通过YOLOv4模型对配网现场作业人员的位置进行检测定位，然后将定位到的配网作业人员从原图像中截取出来；将图像进行比例缩放后再通过Inception‑v4模型对缩放后的图像进行分类识别，获得配网作业人员系安全带的图像，最后采用类激活映射对配网作业人员的安全带进行定位。本发明方法可以实时检测到配网作业人员的安全带，可以替代人工进行检测识别，减少了人工筛查监督的繁重作业，识别结果标明，识别方法准确率高，可应用于监督配网现场作业人员系安全带。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种配网现场作业安全带识别方法。

背景技术

配电是电力生产到电力应用的重要环节，配电多数时候需要在高空中完成，高空配电和检修坠落风险高，需要系安全带进行作业。安全带由带子、绳子、金属配件等组成，根据使用方式，分为单挂点安全带、双挂点安全带、带定位腰带的安全带。高空作业中，发生坠落事故时，安全带是保障配网作业人员生命安全的“救命带”，有着至关重要的作用。

配网作业涉及爬杆和在高处作业，需要系带定位腰带的安全带进行攀爬并固定作业人员的身位，解放双手进行作业，为预防配网作业人员高处作业出现坠落，保障作业人员的生命安全，需要对配网现场作业人员在高处作业中是否系安全带进行识别，监督配网现场作业人员高处作业时系安全带，保障作业人员的生命安全。

发明内容

为了解决背景技术中的问题，本发明提出了一种结合YOLOv4和 Inception-v4的配网现场作业人员系安全带识别方法，能准确识别配网现场作业人员高处作业过程中是否系安全带，监督配网现场作业人员规范作业，保障作业人员的生命安全。

实现本发明目的的技术方案如下：

一种配网现场作业安全带识别方法，包括以下步骤：

1)截取配网现场作业工作记录仪采集的视频帧作为图像样本集。

2)对图像数据集进行图像缩放，将样本图像尺寸调整为相同大小， resize为512×512，对缩放的样本数据集标注，按照1∶4的比例分为验证集和训练集。

3)用训练集对YOLOv4模型进行训练，并利用验证集对训练后的 YOLO v4模型进行验证，获得检测模型model1，使用YOLOv4模型预测配网现场作业人员在图像中的位置坐标。

4)根据model1中得到的作业人员位置坐标，从原始图像中截取配网作业人员图像，再将图像进行缩放，并对数据清洗，分类为系安全带和不系安全带两类。

5)将步骤4)整理的样本数据训练model2(Inception-v4)模型，并利用验证集对训练；

后的Inception-v4模型进行验证，获得识别模型model2，model2模型预测输出配网作业人员系安全带和不系安全带的图像分类。

6)级联model1(YOLOv4)和model2(Inception-v4)模型，得到配网作业人员系安全带和不系安全带的类别和坐标位置，并通过类激活映射显示出安全带位置。

7)统计每一帧图像的识别结果，并确定视频中作业人员是否系安全带。

所述步骤1)中，配网现场作业样本图像由配网作业工作人员在配网作业现场使用工作记录仪进行视频录制采集，作业人员将视频上传到监控中心，并使用视频算法截取视频帧得到图像样本，样本图像中包含配网作业人员系安全带和不系安全带两类；