[发明专利]一种基于深度学习的加油站吸烟行为检测告警方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的加油站吸烟行为检测告警方法，其特征在于，包括：

通过预设摄像头实时采集目标加油站图像；

通过预设吸烟检测算法，识别定位出当前目标加油站图像中吸烟人员位置；

控制闪光灯对准所述吸烟人员进行闪光照射，以对所述吸烟人员进行告警；

其中，所述闪光灯固定安装于所述摄像头周围；

所述控制闪光灯对准所述吸烟人员进行闪光照射，以对所述吸烟人员进行告警，包括：

获取预先设置于所述目标加油站内不同位置的多个可燃性气体检测传感器检测的可燃性气体浓度值，计算当前目标加油站内可燃性气体的平均浓度值；

根据当前目标加油站内可燃性气体的平均浓度值确定闪光灯的当前所需亮度值；

控制所述摄像头的镜头中心移动对准当前识别定位出的吸烟人员；

控制所述闪光灯以所述当前所需亮度值对所述吸烟人员进行闪光照射，以对所述吸烟人员进行告警；

其中，所述计算当前目标加油站内可燃性气体的平均浓度值，包括：

根据以下第一公式计算当前目标加油站内可燃性气体的平均浓度值：

其中，Q(t)表示当前时刻t目标加油站内可燃性气体的平均浓度值；d_i表示所述目标加油站内第i个可燃性气体检测传感器距离目标加油站内所有加油箱的平均距离值；f_i(t)表示当前时刻t所述第i个可燃性气体检测传感器检测的可燃性气体浓度值；i＝1,2,…,n；n表示所述目标加油站内安装的可燃性气体检测传感器的总数；

其中，所述根据当前目标加油站内可燃性气体的平均浓度值确定闪光灯的当前所需亮度值，包括：

根据以下第二公式计算闪光灯的当前所需亮度值：

若R(t)R_max则R(t)＝R_max

其中，R(t)表示时刻t闪光灯的当前所需亮度值；R_max表示所述闪光灯可达到的最大亮度值；Q₀表示所述目标加油站内的可燃性气体爆炸极限的下限浓度值。

2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的加油站吸烟行为检测告警方法，其特征在于，所述控制闪光灯对准所述吸烟人员进行闪光照射，还包括：

通过语音播报提醒进所述吸烟人员需及时掐灭烟头。

3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的加油站吸烟行为检测告警方法，其特征在于，所述控制闪光灯对准所述吸烟人员进行闪光照射，还包括：

通过所述摄像头采集所述吸烟人员和其身旁车辆图像；

通过迁移学习识别当前采集的图像中的车辆车型和车牌号；

将当前识别的车牌号、车辆车型和所述吸烟人员的图像对应存储。

4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的加油站吸烟行为检测告警方法，其特征在于，所述控制所述摄像头的镜头中心移动对准当前识别定位出的吸烟人员，包括：

根据第三公式计算所述摄像头的镜头中心对准当前识别定位出的吸烟人员所需要转动的角度值；

以所述摄像头当前镜头位置的右侧水平方向为正方向进行顺时针旋转的方向为转动方向，控制所述摄像头沿所述转动方向转动所述所需要转动的角度值，以使所述摄像头中心对准所述吸烟人员；

其中所述第三公式为：

所述第三公式中，θ表示所述摄像头的镜头中心对准当前识别定位出的吸烟人员所需要转动的角度值，(x,y)表示在当前目标加油站图像中识别定位出的吸烟人员位置对应像素点；(x₀,y₀)表示所述当前目标加油站图像的中心像素点；∩表示取交集符号。

5.如权利要求1-4任一项所述的一种基于深度学习的加油站吸烟行为检测告警方法，其特征在于，在所述通过预设摄像头实时采集目标加油站图像之前，还包括：

采集大量的加油站中吸烟行为图片，得到训练样本集；

通过深度学习方法yolov5对所述训练样本集进行学习训练，得到所述吸烟检测算法。