一种基于机器视觉技术的作业违规行为智能识别方法技术

本发明专利技术涉及监控预警技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉技术的作业违规行为智能识别方法，包括以下步骤；S1：读取RFID卡的身份信息并判断该RFID卡是否有进入工作区域的权限；S2：启动图像采集模块获取检测区域的图像信息；S3：对图像进行处理识别当前作业人员是否按要求佩戴劳保用品；S4：提取作用人员穿戴物品的身份标号信息，比对该身份标号信息是否与RFID信息对应；S5：打开门禁，供当前作用人员进入；S6：作业员人员在变电站内有作业违规行为；S7：发出警报；S8：违规行为持续时间超出阈值时，通过通信模块通知上一级主管处置。本发明专利技术方法有效防止变电站内违规行为的发生，发生违规行为后能及时通知相应人员进行改善。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉技术的作业违规行为智能识别方法
本专利技术涉及监控预警
，尤其涉及一种基于机器视觉技术的作业违规行为智能识别方法。
技术介绍
随着电力工业的迅猛发展.电力网络的覆盖范围迅速扩大，变电站地理位置分布越来越广。为了提高经济效益和劳动生产率.在变电站系统日常的生产过程中大量采用无人值守模式。为防范变电站在运行中出现操作失误、火灾、设备被盗窃以及非工作人员闯入等突发事故，电力部门通过建立视频监控系统。将所属变电站各个监视点的实时运行图像以及防火防盗等智能设备报警信息传输到监控中心，实现对所属变电站的远程实时视频监控、远程故障和意外情况告警接收处理。以此来提高变电站运行和维护的安全性及可靠性。但受技术发展的局限，现有变电站视频监控系统大多仅能提供现场监视等简单功能，无形中降低了监控的效果。传统变电站现场作业需要值班员现场巡检来保证安全，无法实现全方位无死角管控，现场作业有短时违章违规行为如未佩戴安全帽、不穿劳保鞋、不穿制服、作业人员跨出安全围栏得违规行为不易察觉，存在现场作业安全隐患。将视频分析技术应用于变电站监控系统，使其能够不间断实时地自动分析监控视频，向监控人员及时提供有用信息，发挥与拓展现有监控系统的作用与能力，实现真正意义上智能化的无人值守变电站远程视频监控系统是人们所期待的。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提供一种基于机器视觉技术的作业违规行为智能识别方法，对未按要求穿戴劳保用，不符合要求的作业员人员禁止进入变电站内，实时对变电站内的作用人员进行监控是否有作业违规行为。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于机器视觉技术的作业违规行为智能识别方法，包括以下步骤；S1：读取RFID卡的身份信息并判断该RFID卡是否有进入工作区域的权限，如没有权限通过语音模块通知当前作业人员没有权限进入；S2：如有权限进入，则启动图像采集模块获取检测区域的图像信息；S3：对图像进行预处理，并对预处理后的图像进行识别出当前作业人员是否佩戴安全帽、是否穿劳保鞋及是否穿制服；S4：提取当前作用人员穿戴物品的身份标号信息，比对该身份标号信息是否与RFID卡的身份信息对应，对不符合要求作业人员通过语音模块通知当前作业人员具体不符合项；S5：对符合要求的作业人员打开门禁，开启变电站入口供当前作用人员进入；S6：对进入变电站内的作业人员进行监控，检测作业员人员是否有作业违规行为，作业违规行为包括未佩戴安全帽、未穿劳保鞋、未穿制服及跨越出安全围栏；S7：识别有作业违规行为的作业人员穿戴物品的身份标号信息，对作业人员的违规行为发出警报；S8：作业违规行为的作业人员违规时间超出阈值时，通过通信模块通知上一级主管及时处置。进一步的，所述穿戴物品为安全帽和/或制服，所述身份标号为英文字母和/或数字的组合。进一步的，对违规人员的违规行为发出警报包括发出语音报警信息、同时通过通信模块将相应报警信息发送给值班人员及当前违规行为的作业人员。进一步的，所述S5中符合要求的作业人员指的是已经有正常佩戴安全帽、正确穿着制服和劳保鞋，并且穿戴物品的身份标号信息与RFID卡的身份信息对应。由于采用上述技术方案，本专利技术具有以下有益效果：通过在门禁前检测作业人员是否已经按要求佩戴好相关的劳保用品，并且检测当前作业人员佩戴的物品的身份信息是否与RFTD的信息一致，对符合要求的作用人员打开门禁允许进入变电站；变电站内的监控实时检测获取作业人员的影像信息，后台处理器根据影像信息判断作业人员是否有作业违规行为，如果违规行为则读取其身上的物品的身份信息确认违规作业人员，并发出相应警报给该违规作业人员及值班人员。该方法有效防止变电站内违规行为的放生，发生违规行为后能及时通知相应人员进行改善，实现真正意义上智能化的无人值守变电站。【附图说明】图1是本专利技术一较佳实施方式中一种基于机器视觉技术的作业违规行为智能识别方法的流程图。【具体实施方式】下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参见附图，一种基于机器视觉技术的作业违规行为智能识别方法，包括以下步骤；S1：读取RFID卡的身份信息并判断该RFID卡是否有进入工作区域的权限，如没有权限通过语音模块通知当前作业人员没有权限进入；S2：如有权限进入，则启动图像采集模块获取检测区域的图像信息；S3：对图像进行预处理，并对预处理后的图像进行识别出当前作业人员是否佩戴安全帽、是否穿劳保鞋及是否穿制服；S4：提取当前作用人员穿戴物品的身份标号信息，比对该身份标号信息是否与RFID卡的身份信息对应，对不符合要求作业人员通过语音模块通知当前作业人员具体不符合项；S5：对符合要求的作业人员打开门禁，开启变电站入口供当前作用人员进入；S6：对进入变电站内的作业人员进行监控，检测作业员人员是否有作业违规行为，作业违规行为包括未佩戴安全帽、未穿劳保鞋、未穿制服及跨越出安全围栏；S7：识别有作业违规行为的作业人员穿戴物品的身份标号信息，对作业人员的违规行为发出警报；S8：作业违规行为的作业人员违规时间超出阈值时，通过通信模块通知上一级主管及时处置。进一步的，所述穿戴物品为安全帽和/或制服，所述身份标号为英文字母和/或数字的组合。进一步的，对违规人员的违规行为发出警报包括发出语音报警信息、同时通过通信模块将相应报警信息发送给值班人员及当前违规行为的作业人员。进一步的，所述S5中符合要求的作业人员指的是已经有正常佩戴安全帽、正确穿着制服和劳保鞋，并且穿戴物品的身份标号信息与RFID卡的身份信息对应。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机器视觉技术的作业违规行为智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤；S1：读取RFID卡的身份信息并判断该RFID卡是否有进入工作区域的权限，如没有权限通过语音模块通知当前作业人员没有权限进入；S2：如有权限进入，则启动图像采集模块获取检测区域的图像信息；S3：对图像进行预处理，并对预处理后的图像进行识别出当前作业人员是否佩戴安全帽、是否穿劳保鞋及是否穿制服；S4：提取当前作用人员穿戴物品的身份标号信息，比对该身份标号信息是否与RFID卡的身份信息对应，对不符合要求作业人员通过语音模块通知当前作业人员具体不符合项；S5：对符合要求的作业人员打开门禁，开启变电站入口供当前作用人员进入；S6：对进入变电站内的作业人员进行监控，检测作业员人员是否有作业违规行为，作业违规行为包括未佩戴安全帽、未穿劳保鞋、未穿制服及跨越出安全围栏；S7：识别有作业违规行为的作业人员穿戴物品的身份标号信息，对作业人员的违规行为发出警报；S8：作业违规行为的作业人员违规时间超出阈值时，通过通信模块通知上一级主管及时处置。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉技术的作业违规行为智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤；S1：读取RFID卡的身份信息并判断该RFID卡是否有进入工作区域的权限，如没有权限通过语音模块通知当前作业人员没有权限进入；S2：如有权限进入，则启动图像采集模块获取检测区域的图像信息；S3：对图像进行预处理，并对预处理后的图像进行识别出当前作业人员是否佩戴安全帽、是否穿劳保鞋及是否穿制服；S4：提取当前作用人员穿戴物品的身份标号信息，比对该身份标号信息是否与RFID卡的身份信息对应，对不符合要求作业人员通过语音模块通知当前作业人员具体不符合项；S5：对符合要求的作业人员打开门禁，开启变电站入口供当前作用人员进入；S6：对进入变电站内的作业人员进行监控，检测作业员人员是否有作业违规行为，作业违规行为包括未佩戴安全帽、未穿劳保鞋、未穿制服及跨越出安...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱明增，郑毅，迟若飞，岑宗元，
申请(专利权)人：朱明增，
类型：发明
国别省市：广西,45