[发明专利]一种目标物体的防护检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标物体的防护检测方法，其特征在于，包括：

获取摄像头拍摄的图像信息，确定所述图像信息中的目标物体，并判断所述图像信息中是否存在与所述目标物体相关的防护装置；

若确定所述图像信息中存在与所述目标物体相关的防护装置，则确定所述目标物体与所述防护装置间的实际距离，并通过预设安全距离阈值，检测所述目标物体是否符合防护要求；

若所述目标物体与所述防护装置间的相对距离小于等于所述预设安全距离阈值，则确定所述目标物体符合防护要求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标物体包括加油机；所述防护装置包括防撞栏、灭火器和安全标识。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述目标物体与所述防护装置间的实际距离，包括：

根据所述摄像头与所述目标物体间的实际距离和像素距离，以及所述目标物体与所述防护装置间的像素距离，确定所述目标物体与所述防护装置间的实际距离。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述图像信息中的目标物体，并判断所述图像信息中是否存在与所述目标物体相关的防护装置，包括：

通过训练后的神经网络模型，确定所述图像信息中的目标物体，并判断所述图像信息中是否存在与所述目标物体相关的防护装置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在通过训练后的神经网络模型，确定所述图像信息中的目标物体，并判断所述图像信息中是否存在与所述目标物体相关的防护装置前，还包括：

获取训练样本集合；其中，所述训练样本集合包括多个训练样本，各所述训练样本均预先框选出所述目标物体以及与所述目标物体相关的防护装置；

通过所述训练样本集合对初始神经网络模型进行训练，以获取训练后的神经网络模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述目标物体与所述防护装置间的相对距离大于所述预设安全距离阈值，则通过语义算法发送提示信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述目标物体符合防护要求后，还包括：

保存所述图像信息以及对应的检测结果，并标注检测编号；

如果接收到查询指令，则根据接收到的检测编号显示对应的图像信息及检测结果。

8.一种目标物体的防护检测装置，其特征在于，包括：

目标物体确定模块，用于获取摄像头拍摄的图像信息，确定所述图像信息中的目标物体，并判断所述图像信息中是否存在与所述目标物体相关的防护装置；

距离确定模块，用于若确定所述图像信息中存在与所述目标物体相关的防护装置，则确定所述目标物体与所述防护装置间的实际距离，并通过预设安全距离阈值，检测所述目标物体是否符合防护要求；

防护要求符合判断模块，用于若所述目标物体与所述防护装置间的相对距离小于等于所述预设安全距离阈值，则确定所述目标物体符合防护要求。

9.一种设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的目标物体的防护检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的目标物体的防护检测方法。