[发明专利]基于人体关节点检测和D-GRU网络的轮机员异常行为识别方法

说明书

本发明提出一种基于人体关节点检测和D‑GRU网络的轮机员异常行为识别方法，设计了基于人体关节点检测结合GRU网络结构的人体检测模型，由于机舱光线较暗，复杂的工作环境，该模型通过关节点检测模型对人体关节点进行检测与追踪，然后将得到的关键点的热图输出坐标，然后将坐标输入到D‑GRU网络结构中进行人体姿态预测，以实现对轮机员异常行为的识别。本发明的技术方案解决了现有技术中当轮机员等工作人员在船楼、机舱、锅炉间等较远场所工作时，不能及时了解及反应轮机员人身安全的问题。

技术领域

本发明涉及轮机自动化及智能化技术领域，具体而言，尤其涉及一种基 于人体关节点检测和改进D-GRU网络结构的轮机员异常行为识别方法。

背景技术

在现代轮机2009警报和指示器规则第8条：人员报警应能自动在驾驶桥 楼或官员住处发出报警，并且如果没有在一个时间段内从机器处所复位，这 个时间段通常不超过30分钟。但在向桥楼或者官员住处发出报警前，应先 给出预警告信号。这个人员报警在那种情况下运行呢，规则说了当机舱有报 警时，当班轮机员去机舱时自动运行，或者有当班轮机员去例行巡查时手动 激活。当班轮机员离开机舱时断开这个报警。当系统运行时，当班轮机员如 果没有应答报警，报警不能断开。同时人员报警也可以启动轮机员报警。

SOLAS公约第II-1章C部分第38条，轮机员报警：应设有一个从发动 机控制室或操纵平台(视具体情况而定)进行操作的轮机员报警装置，且报警 信号应能在轮机员居住舱室清晰地听到。C部分可是对所有适用于SOLAS 公约船舶的要求。第8.3条说明，除了手动从机舱操作外，当无人机舱的船 上，机舱报警没有在预计的时间内从机舱或控制室应答时，轮机员报警应介 入，这个时间通常不超过5分钟。如果是非无人机舱的船舶，按照第38条的强制要求必须有轮机员报警，此时轮机员报警有时候在船上也称为轮机员呼 叫系统。

轮机员安全报警系统，又称安全报警系统，是指能够及时反映轮机员、 技术人员或船员单独或一起在船楼、机舱、锅炉间等较远场所工作时的安全 状况，目的在于发现由于上述人员在出现人身安全情况而失去履行其职责能 力时及时发出报警，以保障现场工作人员的人身安全。轮机员安全报警提出 的针对轮机员人身安全的一种报警系统。

现有的国内外产品中，系统功能相对单一，不能对现场发生人身安全状 况的工作人员准确定位以及及时的发现情况。

发明内容

当轮机员等工作人员在船楼、机舱、锅炉间等较远场所工作时，为了及 时了解及反应轮机员人身安全，本发明提出一种基于人体关节点检测和改进 D-GRU网络的轮机员异常行为识别方法，设计了基于人体关节点检测结合 GRU网络结构的人体检测模型，由于机舱光线较暗，复杂的工作环境，该模 型通过关节点检测模型对人体关键点进行检测与追踪，然后将得到的关键点 的热图输出坐标，然后将坐标输入到D-GRU网络结构中进行人体姿态预 测，以实现对轮机员异常行为的识别。

本发明采用的技术手段如下：

本发明提供了一种基于人体关节点检测和D-GRU网络的轮机员异常行 为识别方法，包括：

步骤一、对轮机员进行图像摄影采集，获取轮机员值班的行为数据；

步骤二、将所述轮机员值班的行为数据输入至关节点检测模型进行人体 关节点检测和追踪，获得关节点热图；所述关节点检测模型以残差网络作为 主干网络，在残差网络最后一个卷积阶段添加反卷积层；

步骤三、基于步骤二得到的关节点热图，得到关节点坐标；

步骤四、对步骤三获得的关节点坐标按时序逐帧输出，把输出的关节点 坐标输入到搭建的D-GRU网络中确定是否为异常行为；所述D-GRU网络包 括将输入分开的两条支路，第一支路依次设置有稠密层、丢弃层和GRU层； 第二支路依次设置有稠密层、丢弃层和压平层；最后把第一支路GRU层跟第 二支路压平层得到的参数相加，信息综合输入到分类器进行识别归类。