施工现场的安全帽佩戴检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种施工现场的安全帽佩戴检测方法、装置、设备及存储介质，通过根据施工现场图像样本以及包括人体头部位置标注和安全帽类别标注的标注信息训练安全帽佩戴检测模型，将待检测图像输入该安全帽佩戴检测模型，得到待检测图像中的人体头部位置信息以及与人体头部位置信息对应的安全帽类别信息并输出，相比于传统的从背景检测人体再检测头部区域再到安全帽识别的图像处理方法，整个过程是端到端的，更关注人体头部特征和安全帽类别特征进行学习，因此能够适应背景不同的多种施工场景，无需针对各施工场景分别训练模型参数，减小了传统模型泛化能力差的问题，便于及时发现未佩戴安全帽的工人、保障工人安全。

Safety Cap Wearing Detection Method, Device, Equipment and Storage Medium at Construction Site

【技术实现步骤摘要】
施工现场的安全帽佩戴检测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种施工现场的安全帽佩戴检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
被坠落的物体击中是所有工业部门的潜在危害，导致了许多工伤和死亡案例。佩戴安全帽能有效的减少坠落的物体对人员造成的伤害。因此，在建筑业、制造业、油田和化工厂等企业的施工场合强制规定作业人员必须佩戴安全帽。但是一些工人并不总是遵守这样的规定，通过图像识别技术对施工现场的工人是否佩戴安全帽进行检测，以及时发现没有按照规定佩戴安全帽的工人，是施工现场安全管理中的重要环节。然而，由于施工现场条件恶劣，场景复杂，目前已有的基于传统图像处理算法的安全帽检测方法并不能很好地应用到各种施工现场中。一种基于传统图像处理算法的安全帽检测方法为：首先从搜集的视频数据中抽取图片进行标注，含有行人的图片为行人正样本数据，不含有行人的图片作为负样本；接着将标注后的行人正样本中带有安全帽的区域标注为安全帽正样本数据；将安全帽正样本数据中的安全帽区域遮盖后作为安全帽负样本；利用上述数据训练行人检测网络和安全帽检测网络；在检测时，通过背景差分法获取待检测图片的待检测区域，利用行人检测网络判断该区域是否存在行人，若存在行人则取该区域的上2/5部分输入到安全帽检测网络判断是否佩戴安全帽，若检测到安全帽，则通过HSV颜色空间判断安全帽的类型。可见，传统的用于施工现场的安全帽检测方法是先将工人图像从图片中提取出来，再从工人图像中提取头部区域，从头部区域判断该工人是否佩戴安全帽。这种方法的检测精度依赖于工人检测算法的精度，且对于每种特定场景，往往都需要重新训练检测模型，具有鲁棒性较差、不能适应复杂的环境的问题。因此，提出一种能够适应多种施工现场的具有较强鲁棒性的安全帽佩戴检测与识别方法，提高施工现场安全帽检测的准确性与易行性，从而及时发现未佩戴安全帽的工人、保障工人安全，是本领域技术人员需要解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种施工现场的安全帽佩戴检测方法、装置、设备及存储介质，具有较强鲁棒性，能够适应多种施工现场，提高了施工现场安全帽检测的准确性与易行性，从而能够及时发现未佩戴安全帽的工人、保障工人安全。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种施工现场的安全帽佩戴检测方法，包括：根据施工现场图像样本以及与所述施工现场图像样本对应的标注信息训练安全帽佩戴检测模型；将待检测图像输入所述安全帽佩戴检测模型，得到所述待检测图像中的人体头部位置信息以及与所述人体头部位置信息对应的安全帽类别信息；输出所述人体头部位置信息和所述安全帽类别信息；其中，所述标注信息包括所述施工现场图像样本上的人体头部位置标注以及与所述人体头部位置标注对应的安全帽类别标注，安全帽类别具体为佩戴安全帽类别或未佩戴安全帽类别。可选的，所述根据施工现场图像样本以及与所述施工现场图像样本对应的标注信息训练安全帽佩戴检测模型，具体包括：获取所述施工现场图像样本和所述标注信息；将所述施工现场图像样本和所述标注信息输入SSD检测网络，训练所述SSD检测模型检测人体头部位置的能力以及识别所述人体头部位置处的安全帽类别的能力；以训练好的SSD检测网络为所述安全帽佩戴检测模型。可选的，在所述将所述施工现场图像样本和所述标注信息输入SSD检测网络，训练所述SSD检测模型检测人体头部位置的能力以及识别所述人体头部位置处的安全帽类别的能力之前，还包括：将所述施工现场图像样本划分为训练集和测试集；相应的，所述将所述施工现场图像样本输入SSD检测网络，训练所述SSD检测模型检测人体头部位置的能力以及识别所述人体头部位置处的安全帽类别的能力，具体包括：利用所述训练集训练并更新所述SSD检测模型中的权值；利用所述测试集测试所述SSD检测模型的泛化能力。可选的，所述将所述施工现场图像样本输入SSD检测网络，训练所述SSD检测模型检测人体头部位置的能力以及识别所述人体头部位置处的安全帽类别的能力，具体包括：将所述施工现场图像样本输入所述SSD检测网络；应用所述SSD检测网络提取所述施工现场图像样本中的特征，并应用注意力机制根据高层特征图的特征生成位置注意力特征图，以所述位置注意力特征图监督低层特征图的学习；其中，所述特征包括人体头部特征和安全帽类别特征。可选的，所述应用注意力机制根据高层特征图的特征生成位置注意力特征图，以所述位置注意力特征图监督低层特征图的学习，具体为：将所述SSD检测网络中高层网络的语义信息向低层网络逐层传递，使各层网络中的语义信息逐阶段整合至预设低层网络，以通过所述预设低层网络实现对安全帽的检测。可选的，还包括：当检测到与所述人体头部位置信息对应的安全帽类别为所述未佩戴安全帽类别时，向与所述人体头部位置信息对应的地址发送报警信号。可选的，所述佩戴安全帽类别具体为佩戴蓝色安全帽、佩戴红色安全帽、佩戴黄色安全帽和佩戴白色安全帽中的任意一种。为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种施工现场的安全帽佩戴检测装置，包括：建模单元，用于根据施工现场图像样本以及与所述施工现场图像样本对应的标注信息训练安全帽佩戴检测模型；检测单元，用于将待检测图像输入所述安全帽佩戴检测模型，得到所述待检测图像中的人体头部位置信息以及与所述人体头部位置信息对应的安全帽类别信息；输出单元，用于输出所述人体头部位置信息和所述安全帽类别信息；其中，所述标注信息包括所述施工现场图像样本上的人体头部位置标注以及与所述人体头部位置标注对应的安全帽类别标注，安全帽类别具体为佩戴安全帽类别或未佩戴安全帽类别。为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种施工现场的安全帽佩戴检测设备，包括：存储器，用于存储指令，所述指令包括上述任意一项所述施工现场的安全帽佩戴检测方法的步骤；处理器，用于执行所述指令。为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述施工现场的安全帽佩戴检测方法的步骤。本专利技术所提供的施工现场的安全帽佩戴检测方法，通过根据施工现场图像样本以及包括人体头部位置标注和安全帽类别标注的标注信息训练安全帽佩戴检测模型，将待检测图像输入该安全帽佩戴检测模型，得到待检测图像中的人体头部位置信息以及与人体头部位置信息对应的安全帽类别信息并输出，整个过程是端到端的，无需经历从背景中分割出工人全身图像、从工人全身图像上定位出头部图像等过程，只针对人体头部特征和安全帽类别特征进行学习，因此该安全帽佩戴检测模型能够适应背景不同的多种施工场合，无需针对各施工场合分别训练模型参数，减小了传统模型泛化能力差的问题，具有较强的鲁棒性，提高了施工现场安全帽检测的准确性与易行性，从而能够及时发现未佩戴安全帽的工人、保障工人安全。本专利技术还提供一种施工现场的安全帽佩戴检测装置、设备及存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。附图说明为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种施工现场的安全帽佩戴检测方法的流程本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种施工现场的安全帽佩戴检测方法，其特征在于，包括：根据施工现场图像样本以及与所述施工现场图像样本对应的标注信息训练安全帽佩戴检测模型；将待检测图像输入所述安全帽佩戴检测模型，得到所述待检测图像中的人体头部位置信息以及与所述人体头部位置信息对应的安全帽类别信息；输出所述人体头部位置信息和所述安全帽类别信息；其中，所述标注信息包括所述施工现场图像样本上的人体头部位置标注以及与所述人体头部位置标注对应的安全帽类别标注，安全帽类别具体为佩戴安全帽类别或未佩戴安全帽类别。

【技术特征摘要】
1.一种施工现场的安全帽佩戴检测方法，其特征在于，包括：根据施工现场图像样本以及与所述施工现场图像样本对应的标注信息训练安全帽佩戴检测模型；将待检测图像输入所述安全帽佩戴检测模型，得到所述待检测图像中的人体头部位置信息以及与所述人体头部位置信息对应的安全帽类别信息；输出所述人体头部位置信息和所述安全帽类别信息；其中，所述标注信息包括所述施工现场图像样本上的人体头部位置标注以及与所述人体头部位置标注对应的安全帽类别标注，安全帽类别具体为佩戴安全帽类别或未佩戴安全帽类别。2.根据权利要求1所述的安全帽佩戴检测方法，其特征在于，所述根据施工现场图像样本以及与所述施工现场图像样本对应的标注信息训练安全帽佩戴检测模型，具体包括：获取所述施工现场图像样本和所述标注信息；将所述施工现场图像样本和所述标注信息输入SSD检测网络，训练所述SSD检测模型检测人体头部位置的能力以及识别所述人体头部位置处的安全帽类别的能力；以训练好的SSD检测网络为所述安全帽佩戴检测模型。3.根据权利要求2所述的安全帽佩戴检测方法，其特征在于，在所述将所述施工现场图像样本和所述标注信息输入SSD检测网络，训练所述SSD检测模型检测人体头部位置的能力以及识别所述人体头部位置处的安全帽类别的能力之前，还包括：将所述施工现场图像样本划分为训练集和测试集；相应的，所述将所述施工现场图像样本输入SSD检测网络，训练所述SSD检测模型检测人体头部位置的能力以及识别所述人体头部位置处的安全帽类别的能力，具体包括：利用所述训练集训练并更新所述SSD检测模型中的权值；利用所述测试集测试所述SSD检测模型的泛化能力。4.根据权利要求2所述的安全帽佩戴检测方法，其特征在于，所述将所述施工现场图像样本输入SSD检测网络，训练所述SSD检测模型检测人体头部位置的能力以及识别所述人体头部位置处的安全帽类别的能力，具体包括：将所述施工现场图像样本输入所述SSD检测网络；应用所述SSD检测网络提取所述施工现场...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡念，伍吉修，陈文杰，王慧恒，王国田，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44