[发明专利]一种基于边缘计算的违规行为智能监测头盔及其监测方法

说明书

本发明公开了一种基于边缘计算的违规行为智能监测头盔及其监测方法，该头盔包括场景摄像头、场景检测模块、4G通信模块、头盔自带边缘设备，用于根据场景检测结果和远程服务器。本发明中的监测方法有效地实现了异常行为监测，当施工现场出现违规行为时，会自动触发头盔的声光报警装置，进行人员识别，达到安全生产的目的；在网络不通畅的情况下仍能完成违规行为的识别，不仅降低了头盔自带边缘自带设备的计算量，还满足了实时性的要求；可以随人员移动完成违规行为识别，提升了监测范围，降低了成本及操作人员的工作量。

技术领域

本发明属于违规行为监测技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的违规行为智能监测头盔及其监测方法。

背景技术

安全生产对于建筑工地施工而言一直都是一个严肃的话题，为了保障施工有条不紊的进行，就必须对施工现场的违规行为作为准确的识别并警告。目前已有案子在公共场所的固定摄像头用于采集视频图像，然后将视频传输至后台服务器，自动对视频中的异常行为进行识别。但该种方式存在以下缺点：

1)当采集的视频帧率较高，在传输过程中就会存在延迟，导致无法实时识别视频中的异常行为；

2)固定摄像头的监测范围较窄，若需扩大监控范围，得增加摄像头的数量，这样增大了成本；

3)当网络不通畅时无法进行行为识别。

综上，当前固定摄像头的方式无法满足工地违规行为监测的要求。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于边缘计算的违规行为智能监测方法解决了现有的行为监测方法存在的识别延迟、监测范围窄、成本高和受限于网络状况的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于边缘计算的违规行为智能监测头盔，包括：

场景摄像头，用于采集不同场景下的施工现场图像；

场景检测模块，用于根据场景摄像头采集的施工现场图像检测是否发生场景变化；

4G通信模块，用于将当前场景检测结果对应的场景图像发送至远程服务器；

头盔自带边缘设备，用于根据场景检测结果，调用智能监测头盔内置的违规行为识别模型对当前场景图像进行违规行为识别；

远程服务器，用于根据接收到的当前场景检测结果对应的图像，调用违规行为识别模型进行违规行为识别。

进一步地，所述场景摄像头包括红外摄像头和可见光摄像头；

所述红外摄像头用于采集夜晚施工现场的图像，所述可见光摄像头用于采集白天施工现场的图像；

当4G通信模块的信号弱或场景发生变化时，通过头盔自带边缘设备调用内置违规行为识别模型进行违规行为的识别；

当4G通信模块的信号强且场景未发生变化时，通过4G通信模块将当前场景图像发送至远程服务器，调用其内置的违规行为识别模型进行违规行为的识别。

一种基于边缘计算的违规行为智能监测头盔的智能监测方法，包括以下步骤：

S1、采集施工现场的场景图像；

S2、确定当前4G通信模块的信号强弱情况；

当信号弱时，进入步骤S4；

当信号强时，进入步骤S3；

S3、根据采集的施工现场的图像，判断场景是否发生变化；

若是，则进入步骤S4；

若否，则进入步骤S5；

S4、将当前场景图像直接传输至头盔自带边缘设备，进入步骤S6；