[发明专利]一种基于图像识别技术的安全帽佩戴识别方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于图像识别技术的安全帽佩戴识别方法和装置，该方法为：实时采集视频数据；其中，视频数据中包括施工区域的施工人员图像；将视频数据输入至采用openpose网络的人体检测模型，以识别出施工人员图像中的人体图像；将人体图像输入至深度神经检测图像SSD网络模型，生成类别为施工人员的施工人员头部图像检测框；将施工人员头部图像检测框中的施工人员头部图像输入至训练好的ResNet网络模型，以生成施工人员是否佩戴安全帽的检测结果。由此本发明具备较高的环境适应性和检测准确率，能够以较快的速度和较高的识别率进行安全帽佩戴的动态识别和监控,从而保证施工单位用自动识别安全帽的佩戴情况,保障工人安全生产。

技术领域

本发明涉及建筑工程施工技术领域，尤其涉及一种基于图像识别技术的安全帽佩戴识别方法和装置。

背景技术

安全帽是一种防止冲击物伤害头部的防护用品，进入施工场所的人员，需通过佩戴安全帽，以保护头部，防止意外坠落物件的伤害。但经常会有进入施工场所人员未正确佩戴安全帽的情况发生，为更好的避免这种情况，对所述的施工场所进行实时监控，并检测是否按照规定佩戴安全帽的检测至关重要。

发明内容

本发明提供了一种基于图像识别技术的安全帽佩戴识别方法和装置。

根据本发明的一方面，提供一种基于图像识别技术的安全帽佩戴识别方法，包括：实时采集视频数据；其中，视频数据中包括施工区域的施工人员图像；将视频数据输入至采用openpose网络的人体检测模型，以识别出施工人员图像中的人体图像；将人体图像输入至深度神经检测图像SSD网络模型，生成类别为施工人员的施工人员头部图像检测框；将施工人员头部图像检测框中的施工人员头部图像输入至训练好的ResNet网络模型，以生成施工人员是否佩戴安全帽的检测结果。

根据本发明的第二方面，提供了一种基于图像识别技术的安全帽佩戴识别装置，包括：数据采集单元、第一处理单元、第二处理单元和检测单元。

其中，数据采集单元，用于实时采集视频数据；其中，视频数据中包括施工区域的施工人员图像；第一处理单元，用于将视频数据输入至采用openpose网络的人体检测模型，以识别出施工人员图像中的人体图像；第二处理单元，用于将人体图像输入至深度神经检测图像SSD网络模型，生成类别为施工人员的施工人员头部图像检测框；检测单元，用于将施工人员头部图像检测框中的施工人员头部图像输入至训练好的ResNet网络模型，以生成施工人员是否佩戴安全帽的检测结果。

本发明的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

实时采集视频数据；其中，视频数据中包括施工区域的施工人员图像；将视频数据输入至采用openpose网络的人体检测模型，以识别出施工人员图像中的人体图像；将人体图像输入至深度神经检测图像SSD网络模型，生成类别为施工人员的施工人员头部图像检测框；将施工人员头部图像检测框中的施工人员头部图像输入至训练好的ResNet网络模型，以生成施工人员是否佩戴安全帽的检测结果。由此，本发明具备较高的环境适应性和检测准确率，可以实现对施工区作业人员安全帽佩戴情况的自动识别检测（包括各种天气状况以及复杂场地)，可辅助各级施工区安全监管单位进行施工区智能化监管，提高施工区安全监管信息化水平。同时，能够以较快的速度和较高的识别率进行安全帽佩戴的动态识别和监控,从而保证施工单位用自动识别安全帽的佩戴情况,保障工人安全生产。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本发明的限定。其中：

图1是本发明实施例所提供的一种基于图像识别技术的安全帽佩戴识别方法的流程图；

图2是本发明实施例所提供的步骤S2的子步骤流程图；