[发明专利]一种无人天车作业区域人员检测方法在审

专利信息
申请号: 202211072128.X 申请日: 2022-09-02
公开(公告)号: CN115578748A 公开(公告)日: 2023-01-06
发明(设计)人: 张科科;王映红;李明宇;侯利;孙博;盛琪;李福印;朱立新;周杨 申请(专利权)人: 唐山钢铁集团有限责任公司;河钢乐亭钢铁有限公司;河钢股份有限公司唐山分公司
主分类号: G06V40/10 分类号: G06V40/10;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/52
代理公司: 石家庄冀科专利商标事务所有限公司 13108 代理人: 赵红强
地址: 063000 *** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 一种 无人 天车 作业 区域 人员 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种无人天车作业区域人员检测方法,其特征在于包含以下步骤:在厂区及无人天车下方加装摄像头,实时获取作业区域监控视频信息,使用卷积神经网络直接预测不同目标的类别与位置,当天车需要经过某作业区域时,向方法发送检测信号,方法通过人体检测算法判断是否有人员停留在该作业区域,如果作业区域有人员停留,及时为天车提供预警,避免发生人车碰撞事故。

2.根据权利要求1所述的一种无人天车作业区域人员检测方法,其特征在于:具体步骤如下:

步骤a、在图像输入后,采用基于非线性降维的图像识别技术,对图像进行处理;

步骤b、利用Darknet特征提取网络对图像进行特征提取;

应用Darknet框架,Darknet是一个深度学习框架,把基础文件部署在src文件夹,把检测和分类函数部署在example文件夹,直接对源代码进行查看和修改, Darknet框架部署到机器本地根据机器情况,使用cpu和gpu进行检测识别任务的本地端部署;

步骤c、对特征进行多次下采样并加入残差结构,保障在网络结构很深的情况下仍能收敛;

应用TensorRT模块,在部署推理模型时,GPU启动不同的CUDA核心对每个层都进行运算,TensorRT通过对层间的纵向合并,减少层数,占用少量CUDA核心来完成相同的运算,大幅提高计算效率,节省计算时间,及时做出响应;

步骤d、根据任务的需求,输出不同尺度的特征图,每个特征图对应3种锚框,用作预测不同大小的目标;

训练工作在高性能GPU或多CPU服务器上进行,完成设定目标后将模型部署到含有边缘计算能力的摄像头上投入实际使用,完成实现摄像头数据采集-人员检测-发出报警的检测流程,进行难例数据的采集和上传,当采集到一定数据量时,由操作人员自行决定是否进行模型更新,模型迭代训练及评估等由服务器提供服务,待服务器训练完毕后通过无线网络连接摄像头进行模型迭代升级,保证检测模型的持续优化,为安全作业保驾护航;

步骤e、进行结果预测,采用多个独立的逻辑分类器来计算属于特定标签的可能性,得出结论天车下方是否有作业人员;

步骤f、天车系统根据AI系统输出的信号来确定下一步动作,是保持静止还是继续执行。

3.根据权利要求2所述的一种无人天车作业区域人员检测方法,其特征在于:使用二元交叉熵损失函数进行计算,交叉熵损失函数是分类目标函数,二元交叉熵损失函数的大间隔损失函数和中心损失函数从增大类间距离、减小类内距离的角度不仅提高了分类准确性,而且还提高了特征的分辨能力,二元交叉熵损失函数的坡道损失函数处理分类问题目,提高了系统的抗噪特性。

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