[发明专利]基于边缘计算和AI的智慧加油站安全监测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于边缘计算和AI的智慧加油站安全监测方法及系统，方法包括以下步骤：加油站内的边缘计算单元通过双光谱摄像头获取加油站内的视频图像和热源信息；边缘计算单元内的图像识别模组通过视频图像获取视频帧，对获得的监测图片进行人物分割，获得人物分割图；边缘计算单元分析人物分割图中的姿态，结合热源信息判断人物是否存在危险动作；如果人物存在危险动作，边缘计算单元立即给现场以及上级管理中心发送警告。边缘计算单元结合视频帧图像和热源信息即可识别出人物是否存在吸烟打电话等多种危险动作，当发现有人做出危险动作后立即进行现场报警并且上报给管理中心提高加油站的安全性。

技术领域

本发明涉及加油站安全监测领域，具体的涉及一种基于边缘计算和AI的智慧加油站安全监测方法及系统。

背景技术

加油站为全天候连续作业，储存的易燃易爆物质数量大，事故潜在风险高，后果危害严重，因此，加油站安全生产工作直接影响公众安全和石油行业生产经营活动的正常运行，意义重大。加油站内部人员的安全意识和管理已经比较严格，但是加油站的外来人员通常安全意识淡漠，经常会进行打电话、吸烟等违规动作，光靠加油站工作人员通过双眼发现后再进行提醒效率低，反应速度慢。

目前，传统的加油站都配置有摄像头，但是只会使用摄像头来采集加油站的各种视频图像供后台进行人工监控，不会进行智能分析，这些视频图像没有得到很好地利用，光靠人工24小时观看摄像头进行安全监控不仅效率低，而且存在疏忽遗漏的可能，不能及时消除安全隐患。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于边缘计算和AI的智慧加油站安全监测方法及系统，能够将视频图像利用起来进行智能分析，分析出危险动作后立即报警，及时消除安全隐患。

根据本发明实施例的一种基于边缘计算和AI的智慧加油站安全监测方法，包括以下步骤：

S100、双光谱摄像头获取加油站内的视频图像和热源信息；

S200、边缘计算单元内的图像识别模组通过视频图像获取视频帧，对获得的监测图片进行人物分割，获得人物分割图；

S300、边缘计算单元分析人物分割图中的姿态，结合热源信息判断人物是否存在危险动作；

S400、如果人物存在危险动作，边缘计算单元立即给现场和管理中心发送警告。

根据本发明实施例的一种基于边缘计算和AI的智慧加油站安全监测系统，包括：管理中心、设置在各个加油站内的边缘计算单元和双光谱摄像头，边缘计算单元通过网络与管理中心通讯，所述边缘计算单元应用上述基于边缘计算和AI的智慧加油站安全监测方法进行安全监测和报警，所述管理中心用于将各个加油站的数据和告警信息进行汇总分析和展示。

根据本发明实施例的基于边缘计算和AI的智慧加油站安全监测方法及系统，至少具有如下技术效果：本发明实施方式通过在各个加油站内设置边缘计算单元和双光谱摄像头，双光谱摄像头既可以采集图像信息又可以采集热源信息，边缘计算单元结合视频帧图像和热源信息即可识别出人物是否存在吸烟打电话等危险动作，当发现有人做出危险动作后立即进行现场报警并且上报给管理中心，可以自动对加油站进行监控，第一时间排除安全隐患，提高加油站的安全性。

根据本发明的一些实施例，所述步骤S200中通过Two-stage模型中的RMPE方法进行图片分割。

根据本发明的一些实施例，所述步骤S300中的危险动作包括吸烟动作和打电话动作。

根据本发明的一些实施例，所述吸烟动作的判定条件为：边缘计算单元通过人物分割图结合吸烟动作算法对判断是否存在吸烟动作；通过热源信息判断吸烟动作位置是否存在热源，如果同时存在吸烟动作和热源，则认定当前人物处于吸烟状态，否则认定当前人物不处于吸烟状态。

根据本发明的一些实施例，所述步骤吸烟动作算法的判定过程为：