[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

说明书

本发明的实施例公开一种基于深度学习的加油站吸烟行为检测告警方法，涉及图像识别技术领域。所述方法包括：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。本发明使用吸烟检测算法，对实时采集到的加油站图像进行分析，检测是否存在吸烟行为，存在时及时对加油站的吸烟行为进行告警；也减轻了加油站工作人员负担，能进行全天候24小时的工作，保证了加油站的安全性，确保在加油站场景中，实现零吸烟，避免现有加油站场景的吸烟检测方法存在误看和漏看的情况。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的加油站吸烟行为检测告警方法。

背景技术

由于在加油站，存有大量的油类，空气中会聚集大量可燃性气体，细微的火星都有可能引起火灾，甚至是爆炸。但是，在车辆加油的过程中，往往会存在少量的人员，不顾加油站各处张贴的禁烟标识，在车内或者在车的周围，加油站范围内吸烟，给加油站带来了巨大的安全隐患。

目前，基于加油站场景的吸烟检测方法包括：工作人员巡检、传感器检测及计算机视觉巡查。其中，工作人员巡检主要是在加油的过程中，工作人员观察周围车辆车人员是否存在吸烟行为，如果存在着及时进行禁止，但是工作人员的精力是有限的，在一边加油的同时，只能观察到临近周边的情况，对较远地方无法进行有效的监控，并且此方法也比较耗费人力；传感器检测方法主要依靠烟雾来报警，其监测效果与部署的传感器的数量成正比，为了达到较好的检查效果，往往需要部署大量的传感器，费用投入较大，同时加油站一般都是开放的环境，导致检查效果往往比较差；计算机视觉巡查方法主要是通过摄像头采集加油站的图像信息，目前还达不到自动、智能识别图像信息中的吸烟行为，主要还是靠人工对图像信息中的吸烟行为进行识别，因此容易出现纰漏，不能及时发现吸烟行为。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于深度学习的加油站吸烟行为检测告警方法，用于解决现有加油站场景的吸烟检测方法，投入成本高、检测存在漏检问题。本发明使用吸烟检测算法，对实时采集到的加油站图像进行分析，检测是否存在吸烟行为，存在时及时对加油站的吸烟行为进行告警；也减轻了加油站工作人员负担，并能进行全天候24小时的工作，保证了加油站的安全性，确保在加油站场景中，实现零吸烟，解决了现有加油站场景的吸烟检测方法存在漏检的问题。

本发明实施例提供一种基于深度学习的加油站吸烟行为检测告警方法，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。

在一可选实施例中，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。

在一可选实施例中，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。

在一可选实施例中，所述控制闪光灯对准所述吸烟人员进行闪光照射，还包括：