[发明专利]基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统

权利要求书

1.一种基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统，其特征在于，所述系统包括图像和数据采集节点、监控中心、手机端APP；监控中心包括计算机及网关，网关与图像和数据采集节点通过5G网络通讯连接；

所述的图像和数据采集节点用于利用网络摄像头采集现场人员图像，并通过网络传输到交换机或者路由器，将图像传入监控中心，以及采集现场温度、CO浓度数据，实时向监控中心发送现场工况数据；

所述的监控中心用于获取现场图像和温度及CO浓度，并将图像处理结果和工况数据存入数据库，提供网页和手机端访问WEB服务；

手机端APP为支持IOS、安卓等操作系统的应用软件。

2.如权利要求1所述的基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统，其特征在于，所述监控中心具体包括一台安装了UBUNTU操系统、Tensorflow深度学习计算平台、运行卷积神经网络目标检测模型、mysql数据库系统和TOMCAT WEB服务的计算机，通过网关接入互联网。

3.如权利要求2所述的基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统，其特征在于，所述监控中心具体用于通过网关获取图像、现场温度和CO浓度数据,将图像送入基于深度学习平台Tensorflow搭建的卷积神经网络目标检测模型，检测图像中工作人员、安全帽和CO报警仪的位置和类别。

4.如权利要求1所述的基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统，其特征在于，所述图像和数据采集节点包括微处理器、5G通讯模块、网络接口、485通讯接口、传感器输入接口、网络摄像头、CO浓度仪、温度传感器，网络摄像头通过网络接口接入微处理器，采集现场图像，485通讯接口用于接受CO浓度仪的浓度数据，传感器输入接口连接温度传感器。

5.如权利要求1所述的基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统，其特征在于，所述图像和数据采集节点包括采用基于5G通讯模块的图像采集模块，采用微处理器STM32F系列单片机设计采集节点电路。