[发明专利]一种基于深度学习的基建场景安全检测系统及方法在审
| 申请号： | 201910337674.3 | 申请日： | 2019-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN110070055A | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 张训飞;熊健;马强;王一平 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06Q10/06;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林;张欢欢 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 人员图像 场景 安全检测系统 目标检测 视频图像 头盔 场景摄像头 企业员工 人脸识别 人员识别 有效地 比对 预警 报警 采集 安全 视角 学习 干预 保证 | ||
1.一种基于深度学习的基建场景安全检测系统，其特征是，在整个基建场景内各视角均部署有摄像头，还包括图像处理模块、人员识别模块、着装判断模块和安全报警模块；
摄像头采集基建场景内各视角的视频图像发送指图像处理模块；
图像处理模块，用于从视频图像中获取各人员图像；
人员识别模块，用于根据各人员图像进行人员识别，并与企业员工照片库比对以判断各人员是否是企业从业人员；
着装判断模块，用于根据人员图像判断头盔与着装是否符合安全着装要求；
安全报警模块，用于判断出不符合安全着装要求，则进行报警。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的基建场景安全检测系统，其特征是，基建场景的出入口处设有摄像头。
3.一种基于深度学习的基建场景安全检测方法，其特征是，包括以下过程：
采集基建场景内各视角的视频图像；
从视频图像中获取各人员图像；
根据各人员图像进行人员识别，并与企业员工照片库比对以判断各人员是否是企业从业人员；
若是企业从业人员，则根据人员图像判断头盔与着装是否符合安全着装要求；
若不符合安全着装要求，则进行报警。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的基建场景安全检测方法，其特征是，当判断出不是从业人员时，则进行报警。
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的基建场景安全检测方法，其特征是，利用yolo_v3算法从视频图像中获取各人员图像。
6.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的基建场景安全检测方法，其特征是，利用yolo_v3算法从人员图像中获取头盔与着装。
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