[发明专利]基于边缘计算的图像识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于边缘计算的图像识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1)，图像获取，通过现场部署摄像头来获取图像；

步骤2)，图像识别，根据识别对象的配置信息，并基于yolov5算法识别框架和定制化目标检测模型，识别各路视频流中的感兴趣目标；

步骤3)，识别结果发送，对于识别出感兴趣目标的识别结果，向上位机发送。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的图像识别方法，其特征在于，所述的步骤1)中的摄像头配置具体为：

边缘端工控机基于配置好的RTSP/RTMP流地址，对摄像头的视频流进行配置，从而来获取图像；并采用多线程的形式，分别获取各路视频流信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的图像识别方法，其特征在于，所述的边缘端工控机对于各个摄像头的识别对象根据需求进行配置。

4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的图像识别方法，其特征在于，所述的步骤2)中的感兴趣目标包括车辆、人员是否佩戴安全帽、人员是否着装短袖短裤。

5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的图像识别方法，其特征在于，所述的步骤2)中的基于yolov5算法识别框架和定制化目标检测模型包括：定制化安全帽识别模型和着装短袖短裤识别模型。

6.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的图像识别方法，其特征在于，所述的定制化安全帽识别模型具体为：

基于yolov5算法框架设计模型结构，其中模型训练数据包括佩戴安全帽标注数据、不佩戴安全帽标注数据、现场场景数据和保安标注数据。

7.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的图像识别方法，其特征在于，所述的着装短袖短裤识别模型具体为：

基于yolov5算法框架，设计二阶段模型算法，其中第一阶段：行人识别，采用通用的行人识别模型；第二阶段：着装识别，基于短袖短裤标注数据，进行模型训练。

8.一种用于权利要求1所述基于边缘计算的图像识别方法的装置，其特征在于，该装置分别与摄像头和智慧工地中央系统连接，所述的装置采用工控机，该工控机包括图像获取模块、图像识别模块、结果发送模块和数据库，所述的摄像头、图像获取模块、图像识别模块、结果发送模块和智慧工地中央系统依次连接，所述的数据库分别与图像获取模块、图像识别模块、结果发送模块连接；

所述的工控机采用微服务架构，所有应用都打包成docker image，并在dockercontainer中运行，通过http通信向智慧工地中央系统推送现场识别结果。

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～7中任一项所述的方法。