[发明专利]一种基于视频的不停航施工不安全行为识别的系统及方法

权利要求书

1.一种基于视频的不停航施工不安全行为识别的系统及方法，其特征在于：

包括一个云计算中心、多个边缘计算节点及若干个前端感知设备；

所述的前端感知设备位于系统的前端或接入端，所述的云计算中心位于系统的远端，所述的边缘计算节点位于前端感知设备和云计算中心的中间；

所述的前端感知设备与所述的边缘计算节点通过CAN/RJ45/RS485/RS232就近直接连接，所述的边缘计算节点与所述的云计算中心通过5G/4G/LAN/WLAN远程连接；

所述的前端感知设备中具有视频图像采集模块和结果示警模块；

所述的边缘计算节点具有不安全行为智能判断功能，所述的云计算中心具有深度学习功能，实现不安全行为识别的模型训练；

所述的云计算中心内具有人工智能模型训练平台，该训练平台通过导入来自现场的前端感知设备收集的不停航施工不安全行为实例的视频图像数据集，对不安全行为算法进行反复训练得不安全行为模型后，直接把模型加载至边缘计算节点，从而对来自前端感知层摄像头的实时视频图像进行人工智能分析，识别出所训练的不安全行为，将结果的报警信息发送至前端设备的报警装置，对不安全行为进行警示；识别后的图像上进行样本标注，提供给人工智能模型训练平台进行训练。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频的不停航施工不安全行为识别的系统及方法，其特征在于：所述的机场不停航施工识别警示系统中采用“云-边-端”网络系统，该网络结构包括前端感知层、边缘计算层、云计算层和智能应用层。

3.根据权利要求2所述的一种基于视频的不停航施工不安全行为识别的系统及方法，其特征在于：所述的前端感知层位于网络系统的前端或接入端，负责现场视频图像数据的采集和不安全行为示警；所述前端感知层的接入终端包括各类摄像机、警示器设备、信号收集传感器、信号控制器；

所述的云计算层位于系统的远端；云计算层负责全局信息的处理和存储，承担边缘计算层无法执行的计算任务，并向边缘计算层下发业务规则、算法模型以及各类应用的开发对接提供标准的API。

4.根据权利要求2所述的一种基于视频的不停航施工不安全行为识别的系统及方法，其特征在于：所述的边缘计算层位于前端感知设备和云计算中心的中间；边缘计算层负责汇总各个前端感知设备送来的非结构化视频数据和物联网数据并进行预处理，按既定规则触发相应动作，同时将处理结构及有关数据上传给云端，并对不安全行为结果触发前端警示器设备进行示警；

所述的边缘计算节点根据实际需要部署靠近数据源头的一侧，就近提供最近端服务；

所述智能应用层利用分析处理的结构化数据，结合特定的业务需求和应用模型，为用户提供垂直的应用服务，如物体识别，行为识别，安全管理场景，该层主要是提供不安全行为的智能识别和安全警示应用服务。

5.根据权利要求1所述的一种基于视频的不停航施工不安全行为识别的系统及方法，其特征在于：所述的云计算中心内具有边缘管理模块、视频云平台模块、人工智能模块、物联网平台模块；

所述的边缘管理模块包括节点管理子模块、组件管理子模块、服务管理子模块、服务编排子模块，以实现边缘计算的资源监控功能；

所述的视频云平台模块包括视频存储子模块、视频分发子模块、视频处理子模块、质量诊断子模块，以实现视频图像的结构化数据功能；

所述的人工智能模块包括算法市场子模块、模型训练子模块、样本标注子模块、模型分发子模块，以实现模型算法的智能管理功能；

所述的物联网平台模块包括设备管理子模块、连接管理子模块、数据分析子模块、数据管理子模块，规则引擎子模块、用户管理子模块，以实现对各类设备管理功能。