[发明专利]一种加油站卸油场所安全监管方法及系统

权利要求书

1.一种加油站卸油场所安全监管方法，用于通过加油站卸油场所安全监管系统对加油站卸油作业进行实时安全监测，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

所述加油站卸油场所安全监管系统采集加油站卸油作业中每一个监控对象的实时视频和/或实时图像；

所述加油站卸油场所安全监管系统根据监控对象，对所有监控对象的实时视频和/或实时图像进行分类以及筛选出每一监控对象所对应的预设图像识别模型，且进一步将每一监控对象的实时视频和/或实时图像分别导入相应的预设图像识别模型中识别，分别得到每一监控对象是否存在安全隐患的检测结果；

所述加油站卸油场所安全监管系统对存在安全隐患的检测结果进行预警，并将存在安全隐患的监控对象及其经智能识别及异常分析后的处理结果推送给用户；

所述方法进一步包括：

所述加油站卸油场所安全监管系统将每一个监控对象的实时视频和/或实时图像以及每一监控对象所得到的检测结果进行共享；

所述每一监控对象所对应的预设图像识别模型均是通过将每一监控对象的历史视频预处理成图像和/或对一个或多个历史图像进行区域名称标记后，采用多层级的特征提炼来构建的深度学习模型，并经迭代和优化得到的；

图像识别模型中采用3×3大小的卷积核，池化窗口的大小均为2×2，非线性激活函数ReLU在每一个卷积操作之后才使用，从输入向输出看，卷积神经网络CNN模型的通道数由6变为32，32变为64，64变为1024，最终输出只有1个通道，将池化层输出的特征矩阵拉长变为一维矩阵，再输入到全连接层中，在全连接层的输出端使用了Dropout方法，此方法在训练阶段按概率随机舍掉网络模型中的部分神经元。

2.如权利要求1所述的加油站卸油场所安全监管方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

所述加油站卸油场所安全监管系统根据用户操作指令，形成相应的用户操作结果反馈给用户。

3.如权利要求1所述的加油站卸油场所安全监管方法，其特征在于，所述加油站卸油场所安全监管系统将存在安全隐患的监控对象及其经智能识别及异常分析后的处理结果通过微信、QQ、邮件、短信之中的一种方式或多种组合方式推送给用户。

4.如权利要求1所述的加油站卸油场所安全监管方法，其特征在于，所述监控对象包括油罐车、消防器材、静电连接标志、卸油操作人员及其数量。

5.一种加油站卸油场所安全监管系统，其特征在于，该系统运行权利要求1所述方法，其包括视频图像采集装置、图像识别服务器和预警装置；其中，

所述视频图像采集装置，用于采集加油站卸油作业中每一个监控对象的实时视频和/或实时图像；

所述图像识别服务器，用于根据监控对象，对所有监控对象的实时视频和/或实时图像进行分类以及筛选出每一监控对象所对应的预设图像识别模型，且进一步将每一监控对象的实时视频和/或实时图像分别导入相应的预设图像识别模型中识别，分别得到每一监控对象是否存在安全隐患的检测结果；

所述预警装置，用于所述加油站卸油场所安全监管系统对存在安全隐患的检测结果进行预警，并将存在安全隐患的监控对象及其经智能识别及异常分析后的处理结果推送给用户；

该系统还包括：共享服务器；其中，

所述共享服务器，用于将每一个监控对象的实时视频和/或实时图像以及每一监控对象所得到的检测结果进行共享。

6.如权利要求5所述的加油站卸油场所安全监管系统，其特征在于，该系统还包括：应用服务器；其中，

所述应用服务器，用于根据用户操作指令，形成相应的用户操作结果反馈给用户。

7.如权利要求6所述的加油站卸油场所安全监管系统，其特征在于，所述监控对象包括油罐车、消防器材、静电连接标志、卸油操作人员及其数量。