基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统，属于无线数据传输和图像处理技术领域。所述系统包括图像和数据采集节点、监控中心、手机端；监控中心包括计算机及网关，网关与图像和数据采集节点通过5G网络通讯连接；本发明专利技术提供的检测系统相对于目前安全员人工巡查大大提高了检测实时性、降低了安全检测劳动强度，降低工作人员安全风险，对于工厂安全生产保障有一定的益处。

【技术实现步骤摘要】
基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统
本专利技术具体涉及一种基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统，尤其涉及一种基于5G的图像和数据采集节点、监控中心和手机端APP的安全帽及一氧化碳报警仪佩戴检测装系统。属于无线数据传输和图像处理

技术介绍
通常，工业现场环境复杂，具有一定的危险性，尤其对于特殊行业，如钢铁、冶金、矿井、焦化等生产行业，存在危险气体、高温环境等，要求工作人员必须按照规范着装和佩戴安全护具才能上岗。目前，我国钢铁、冶金、矿井、焦化等传统行业中，安全生产检查以人工巡检和抽查为主，岗位配置安全检查巡查员，不定期巡检和抽查工人安全着装和护具佩戴情况，对于违反安全规定的行为进行纠正和通报。然而，钢铁、冶金、矿井、焦化等传统行业企业中，厂区范围大、工序多、人员复杂，通过人工巡检和抽查方式检查工人安全意识和着装，劳动强度大，检测实时性差，不能及时发现生产过程中人员违反安全规定的行为，这为工人安全和工厂安全生产带来一定的隐患。
技术实现思路
因此，本专利技术专利解决了工业现场高危环境下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统，其特征在于，所述系统包括图像和数据采集节点、监控中心、手机端APP；监控中心包括计算机及网关，网关与图像和数据采集节点通过5G网络通讯连接；/n所述的图像和数据采集节点用于利用网络摄像头采集现场人员图像，并通过网络传输到交换机或者路由器，将图像传入监控中心，以及采集现场温度、CO浓度数据，实时向监控中心发送现场工况数据；/n所述的监控中心用于获取现场图像和温度及CO浓度，并将图像处理结果和工况数据存入数据库，提供网页和手机端访问WEB服务；/n手机端APP为支持IOS、安卓等操作系统的应用软件。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统，其特征在于，所述系统包括图像和数据采集节点、监控中心、手机端APP；监控中心包括计算机及网关，网关与图像和数据采集节点通过5G网络通讯连接；
所述的图像和数据采集节点用于利用网络摄像头采集现场人员图像，并通过网络传输到交换机或者路由器，将图像传入监控中心，以及采集现场温度、CO浓度数据，实时向监控中心发送现场工况数据；
所述的监控中心用于获取现场图像和温度及CO浓度，并将图像处理结果和工况数据存入数据库，提供网页和手机端访问WEB服务；
手机端APP为支持IOS、安卓等操作系统的应用软件。


2.如权利要求1所述的基于5G和深度学习目标检测的安全护具佩戴检测系统，其特征在于，所述监控中心具体包括一台安装了UBUNTU操系统、Tensorflow深度学习计算平台、运行卷积神经网络目标检测模型、mysql数据库系统和TOMCATWEB服务的计算机，通过网关接入互联网。

【专利技术属性】
技术研发人员：芦建文，
申请(专利权)人：包头钢铁集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：内蒙古;15