[发明专利]一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统与方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统，包括：视频采集模块，用于获取监测车间内的参数变化，包括分布于监测车间内的多个位置用以获取车间内图像的高清摄像头；网络传输模块，用于将高清摄像头的信号传递至分析系统，同时接收分析系统的控制命令；分析系统，将接收到的车间内图像导入检测模型中，通过计算机视觉目标检测算法进行分析和评估，识别出当前车间内是否存在有安全隐患，识别出当前车间内是否存在有安全隐患；告警模块，根据分析系统的结果查验是否向外发送报警信息。本发明结合计算机视觉目标检测算法，兼顾实时性与准确性，通过智能化和自动化监测和计算提升监测效率，同时也可以节省人力物力成本以及巡检时间。

技术领域

本发明属于安全工程学科所涉的车间安全技术领域，具体涉及利用机器视觉、图像处理、模式识别技术，自动监测和识别车间内的安全隐患的方法。

背景技术

近些年来，随着人工智能技术的发展，计算机视觉中的图像识别技术获得的了大量的落地应用，例如各种产品说明书图片中的文字识别、医疗拍摄 CT片中各种异常物识别、天气预报中各种卫星云图的识别、人脸识别、人体关键点识别等。图像识别技术已经广泛的应用到了人们日常生活、管理决策中。

在建筑施工场地，保证作业人员安全生产一直是国家政策强调，施工企业必须保证落实的情况之一，然而现实中由于施工企业管理难度大，加上作业人员本人安全意识淡薄，安全生产中要求作业人员在场必须一直佩戴安全帽的要求不能完全落实，如若遇到高空坠物等发生，人员的生命安全得不到保障。因此，非常有必要设计一套能够对整个施工场地作业时间人员安全帽佩戴情况全面监控的系统，对不能佩戴安全帽的人员及时提醒，这样既保证了作业人员的安全生产，又提高了施工企业的现场管理能力，协助企业降本增效。

由于工作人员的安全意识不高，或者是由于某些外界因素导致工作人员忘记佩戴安全帽，导致安全事故屡屡发生，因此，提醒未佩戴安全帽的工作人员进行佩戴，在一定程度上可以减少安全事故的发生。在工地监控中，巡视人员需要长时间地观看监视画面或前往施工场地巡视，既费时又费力，而在大型的施工场地中，需要大量的人员才能同时监控所有的监视画面或巡视施工场地，这样不但造成人力浪费，监控人员也不能保证能够监视所有画面，施工区域额外的人员出入，也会增加发生意外的风险。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统与方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于图像识别的车间安全隐患智能监测系统，包括：

视频采集模块，用于获取监测车间内的参数变化，包括分布于监测车间内的多个位置用以获取车间内图像的高清摄像头；

网络传输模块，用于将高清摄像头的信号传递至分析系统，同时接收分析系统的控制命令；

分析系统，将接收到的车间内图像导入检测模型中，通过计算机视觉目标检测算法进行分析和评估，识别出当前车间内是否存在有安全隐患，识别出当前车间内是否存在有安全隐患；

告警模块，根据分析系统的结果查验是否向外发送报警信息。

作为本发明的优选设置，所述分析系统包括：

视频分帧模块，用于对图像进行分帧处理，用于提取一定时间范围内的关键帧；

视频帧预处理模块，对视频分帧模块提取的关键帧进行预处理，剔除模糊、抖动的视频帧，保留清晰的视频帧；

检测模块，将视频帧预处理模块提取的清晰的视频帧导入内置的检测模型，识别当前车间内是否存在安全隐患。

作为本发明的优选设置，还包括压缩模块与存储模块，所述压缩模块用于将视频采集模块采集的信息进行压缩处理，所述存储模块用于将经过压缩后的信息进行存储。