[发明专利]安全设施检测方法及系统

说明书

本申请公开了一种安全设施检测方法及系统，该方法包括：获取图像集，所述图像集包括不同形态的通信设备图像和不同佩带安全设备的图像，所述图像集包括前景区域和背景区域；将所述图像集输入到预先建立的Faster‑RCNN级联网络结构中，筛选出包含目标的前景图像，所述预先建立的Faster‑RCNN级联网络结构为将带径向基核函数的支持向量机分类器引入到区域生成网络中得到的；根据预先构建的异常检测模型，对所述包含目标的前景图像进行异常检测。本申请实施例采用计算机视觉检测，基于个性化模型和Faster‑RCNN深度学习框架进行视觉智能信息处理，将人工审核工作转化为人工智能技术的自动检测，极大地减轻了审核管理员、监理人员的工作压力，节约人力资源，提升安全管理水平。

技术领域

本申请涉及网络安全领域，尤其涉及一种安全设施检测方法及系统。

背景技术

在一些针对通信基站施工安全检查的场景中，主要是采用人工检测方式进行。人工检测是指监理人员定期对工作人员的工作环境的合规性进行巡视检查，即设备的外观是否存在异常，仪表数据是否正常，设备的气味、触觉是否正常，以及允许触摸的识别温度是否正常等进行检查，尤其是作业人员有没有正确佩带安全带和安全帽。

由于每年都新增大量基站，且施工团队水平参差不齐，为保证质量，需要投入大量的人力对项目进行监管、审查和检查，这就需要耗费大量的人力成本和时间成本，效率较低。

发明内容

本申请实施例提供一种安全设施检测方法及系统，以解决现有技术中人工检查需要耗费大量人力成本，效率较低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

第一方面，提供了一种安全设施检测方法，该方法包括：

获取图像集，所述图像集包括不同形态的通信设备图像和不同佩带安全设备的图像，所述图像集包括前景区域和背景区域；

将所述图像集输入到预先建立的Faster-RCNN级联网络结构中，筛选出包含目标的前景图像，所述预先建立的Faster-RCNN级联网络结构为将带径向基核函数的支持向量机分类器引入到区域生成网络中得到的；

根据预先构建的异常检测模型，对所述包含目标的前景图像进行异常检测。

第二方面，提供了一种安全设施检测系统，该系统包括：

获取模块，用于获取图像集，所述图像集包括不同形态的通信设备图像和不同佩带安全设备的图像，所述图像集包括前景区域和背景区域；

筛选模块，用于将所述图像集输入到预先建立的Faster-RCNN级联网络结构中，筛选出包含目标的前景图像，所述预先建立的Faster-RCNN级联网络结构为将带径向基核函数的支持向量机分类器引入到区域生成网络中得到的；

检测模块，用于根据预先构建的异常检测模型，对所述包含目标的前景图像进行异常检测。

第三方面，提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。