[发明专利]一种基于深度学习的加油站卸油区安全管控系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的加油站卸油区安全管控系统，基于加油站卸油过程的安全管控规范，由卸油区采集摄像头XC获取的监控视频流，经车辆进出检测器CJ、人员实时跟踪器RG、卸油状态检测器XJ、卸油操作规范检测器GJ，对特定卸油区车辆、人员状态及卸油操作步骤合规性做出判断，最后通过卸油状态展示及告警器ZG输出安全管控告警，包括如下单元操作：

1)卸油区采集摄像头XC：用于采集加油站特定卸油区的视频信息和图像，包括但不限于车辆、人员、设备以及卸油流程的实时监控，并向系统传递编码的实时视频流；

2)车辆进出检测器CJ：接受1)所获视频流，实现对加油站特定卸油区不同种类车辆的检测、定位、跟踪；实现车辆驶入状态、驻留状态、驶出状态的检测；实现车辆入侵判断，输出车辆位置及状态信息；

3)人员实时跟踪器RG：接受1)所获视频流，实现对加油站特定卸油区工作人员及非工作人员的检测、定位、跟踪；实现工作人员的身份识别；实现非工作人员的入侵判断，输出人员位置及状态信息；

4)卸油状态检测器XJ：接收1)所获视频流；接受2)、3)信息，基于已预设定的标准化卸油流程，进行卸油操作状态的检测，输出卸油操作状态检测结果；

5)卸油操作规范检测器GJ：接收1)所获视频流；接受4)信息，基于已预设定的卸油区操作规范要求，进行卸油操作步骤合规性判断，输出卸油操作规范检测结果；

6)卸油状态展示及告警器ZG：接受4)、5)信息，提供用户人机交互界面，输出叠加卸油状态检测和卸油操作规范检测结果的视频流，用于实时监视/事后追溯卸油流程；输出违规告警信息，用于记录工作人员及其卸油操作规范性检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的加油站卸油区安全管控系统，其特征在于，所述卸油状态检测器XJ的具体内容包括为：

1)油罐车到达状态检测；

2)油罐车静置状态检测；

3)放置消防器材状态检测；

4)打开卸油口状态检测；

5)连接静电夹状态检测；

6)水溶法检测状态检测；

7)接底油状态检测；

8)连接油管/气管状态检测；

9)断开油管/气管状态检测；

10)断开静电夹状态检测；

11)关闭卸油口状态检测；

12)油罐车离开状态检测。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的加油站卸油区安全管控系统，其特征在于，所述卸油操作规范检测器GJ的具体内容包括为：

1)卸油各环节操作合规性判断；

2)卸油区工作人员日常工作合规性判断。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的加油站卸油区安全管控系统，其特征在于，所述车辆进出检测器CJ、人员实时跟踪器RG、卸油状态检测器XJ和卸油操作规范检测器GJ需要由对应的深度学习算法模型完成，用于车辆进出检测、人员实时跟踪、人员行为识别、以及卸油过程变化检测，具体内容包括：

1)构建卸油区的卸油口、静电夹、油罐车、油桶、站长、普通工作人员、非工作人员、消防器材和试管等卸油区安全管控目标的实时检测、跟踪模型，用于车辆进出检测器CJ中的车辆进出检测、人员实时跟踪器RG中的人员实时跟踪、卸油状态检测器XJ中的卸油过程场景变化检测；

2)构建打开/关闭卸油口、连接/断开静电夹、连接/断开油管/气管、接底油、手持试管等人体动作特征识别模型，用于卸油状态检测器XJ和卸油操作规范检测器GJ中的人员行为识别；

3)构建人脸及工作人员身份识别模型，用于人员实时跟踪器RG中的工作人员及非工作人员的识别。

5.根据权利要求2所述的卸油状态检测器XJ，其特征在于，采用检测缓冲队列减少模型漏检和误检带来的判断误差，具体方法步骤为：缓冲队列中允许存放互斥的两种状态；系统启动时初始化缓冲队列状态；在进行状态判断时，首先获取状态检测结果，然后将检测结果加入到缓冲队列中；缓冲队列的状态和缓冲队列中出现次数多的状态相同，状态检测结果为缓冲队列状态。