[发明专利]一种油罐车重点区域人员入侵监测方法和系统

权利要求书

1.一种油罐车重点区域人员入侵监测方法，其特征在于，包括：

S1，当车辆信息满足预设情况，则启动采集装油口和卸油口附近区域图像信息；

S2，通过改进后的目标检测模型对已预处理后的所述图像信息进行剪裁；

S3，通过人体关键点检测算法提取出剪裁后的所述图像的人体骨骼关键点坐标，其中，每张所述图像包括多个人体骨骼关键点坐标；

S4，通过训练后的行为识别模型对多帧所述图像的多个所述人体骨骼关键点坐标进行分类识别；

S5，当识别到不合规卸油的行为时，发起入侵报警，并将不合规卸油的行为的图像数据上传监控平台。

2.根据权利要求1所述的一种油罐车重点区域人员入侵监测方法，其特征在于，所述S2之前还包括：

通过采用轻量的骨干网络来构建目标检测模型；

根据预设方法更改所述目标检测模型的网络结构，并根据预设数据集训练所述目标检测模型，来获得改进后的目标检测模型。

3.根据权利要求1所述的一种油罐车重点区域人员入侵监测方法，其特征在于，所述S4之前还包括：

将不合规卸油行为样本数据通过第一标签进行标记；

将标记后无嫌疑行为样本数据通过第二标签进行标记；

根据标记后的不合规卸油行为样本数据和无嫌疑行为样本数据对所述行为识别模型进行训练获得训练后的所述行为识别模型。

4.根据权利要求1或2所述的一种油罐车重点区域人员入侵监测方法，其特征在于，所述S3具体包括：选取一段时间内的连续图像，通过人体关键点检测算法提取出剪裁后的所述连续图像的人体骨骼关键点坐标；

所述S4具体包括：根据所述连续图像的人体骨骼关键点坐标的图像序列，通过预设循环神经网络判断所述连续图像的前后文信息，并对所述图像序列做分类，并识别所述连续图像的行为。

5.根据权利要求1所述的一种油罐车重点区域人员入侵监测方法，其特征在于，所述S2具体包括：通过改进后的目标检测模型对已预处理后的所述图像信息根据人体特征的进行剪裁，获得剪裁后的图像；其中，所述目标检测模型是根据目标检测算法构建。

6.一种油罐车重点区域人员入侵监测系统，其特征在于，包括：图像采集模块、目标剪裁模块、关键点提取模块、分类识别模块和报警上传模块；

所述图像采集模块用于当车辆信息满足预设情况，则启动采集装油口和卸油口附近区域图像信息；

所述目标剪裁模块用于通过改进后的目标检测模型对已预处理后的所述图像信息进行剪裁；

所述关键点提取模块用于通过人体关键点检测算法提取出剪裁后的所述图像的人体骨骼关键点坐标，其中，每张所述图像包括多个人体骨骼关键点坐标；

所述分类识别模块用于通过训练后的行为识别模型对多帧所述图像的多个所述人体骨骼关键点坐标进行分类识别；

所述报警上传模块用于当识别到不合规卸油的行为时，发起入侵报警，并将不合规卸油的行为的图像数据上传监控平台。

7.根据权利要求6所述的一种油罐车重点区域人员入侵监测系统，其特征在于，还包括：模型改进模块，用于通过采用轻量的骨干网络来构建目标检测模型；

根据预设方法更改所述目标检测模型的网络结构，并根据预设数据集训练所述目标检测模型，来获得改进后的目标检测模型。

8.根据权利要求6所述的一种油罐车重点区域人员入侵监测系统，其特征在于，还包括：行为识别模型训练模块，用于将不合规卸油行为样本数据通过第一标签进行标记；

将标记后无嫌疑行为样本数据通过第二标签进行标记；

根据标记后的不合规卸油行为样本数据和无嫌疑行为样本数据对所述行为识别模型进行训练获得训练后的所述行为识别模型。