[发明专利]分布式安全帽识别系统

说明书

本发明公开了一种分布式安全帽识别系统，属于国家电网安全设施领域，包括高清摄像头，所述高清摄像头安装在现场，对工作人员进行实时拍照，得到图像数据，并将所述图像数据传输回终端；终端，所述终端采用嵌入式开发板对高清摄像头采集的图像进行处理；后台，所述后台接收终端处理结果；报警装置，对所述后台接收到的处理结果做出反馈。本发明通过边缘计算方式自动检测人员是否佩戴安全帽，便于大规模部署，有效防范安全生产事故。无需人工干预实现安全生产智能化管理。

技术领域

本发明提供一种分布式安全帽识别系统，属于国家电网安全设施领域。

背景技术

随着我国经济的快速发展，电力行业快速发展。但在发展过程中各种安全事故也频繁发生，给工人的生命安全造成巨大的威胁，高质量的发展是构建和谐社会的需要，能够促进市场经济的繁荣和社会发展的稳定，因此需要不断优化生产管理技术，提高管理，解决施工中存在的问题，从而确保工程质量和工人安全。无论是在一次、二次设备检修过程中，还是设备区和高压室内巡视工作中，安全帽都能在撞击瞬间有效地保护你。

现有技术方案，往往采取一些传统算法，并不涉及深度学习，精度较低，例如众多方案都是借助传统的OPENCV工具，利用模板比对或者支持向量机方案去识别安全帽，这种方法精度较低，不能很好的检测工作人员是否佩戴安全帽，漏检和误检概率大，而且很多算法要部署到服务器才能运行，成本高，运行效率低，不便于开展大规模实时部署。部分厂家也会采取深度学习方案识别安全帽，但是鉴于他们训练样本不足，往往只有几百或者数千张，网络结构还是直接采取开源的网络，不能很好的应用于小目标识别，运行环境还限于服务器，不方便在实际变电站内展开部署。

发明内容

本发明的目的是提供一种能克服上述缺陷的分布式安全帽识别系统，通过边缘计算方式自动检测人员是否佩戴安全帽，便于大规模部署，有效防范安全生产事故。无需人工干预实现安全生产智能化管理。

本发明所述的一种分布式安全帽识别系统，包括

高清摄像头，所述高清摄像头安装在现场，对工作人员进行实时拍照，得到图像数据，并将所述图像数据传输回终端；

终端，所述终端采用嵌入式开发板对高清摄像头采集的图像进行处理；

后台，所述后台接收终端处理结果。

报警装置，对所述后台接收到的处理结果做出反馈。

优选的，海思芯片hisi3516dv300。

优选的，包括以下步骤：

S1:通过边缘计算架构在终端嵌入卷积神经网络模型，并置于后台服务器交互；

S2:通过高清摄像头实时捕捉待检测图像；

S3:向所述卷积神经网络模型送入所述待检测图像；

S4:终端识别出未戴安全帽人员并将结果反馈至后台；

S5：后台发出警告并记录。

优选的，所述摄像头定期对工作人员佩戴安全帽样本的图像采样；

终端对样本进行卷积运算；

终端利用边缘检测提取特征值；

特征值与所述述卷积神经网络模型进行模型比对；

计算出所述佩戴安全帽的佩戴状态；

佩戴状态识别的结果为“确定佩戴”、“未佩戴”或“不确定”，所述终端将佩戴安全帽的状态通过线缆上报给后台。