基于非配合式人脸识别的变电站人员着装智能监控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于非配合式人脸识别的变电站人员着装智能监控方法，包括以下步骤：进行视频数据的采集，得到实时数据集；对采集的图像进行标注；将标注数据格式转换为yolo4目标检测算法需要的格式，基于标注数据进行数据集划分；搭建着装穿戴检测模型及人脸识别模型；对着装穿戴检测模型及人脸识别模型进行训练，修正参数；进行实时作业人员着装穿戴检测测试，对于未能正确规范穿戴着装的作业人员，实时检测人脸信息，由告警业务系统发出告警。本发明专利技术通过开发基于AI图像识别的变电站安全帽佩戴检测算法对作业区域的人员进行监控，若检测到人员未佩戴安全帽则立即报警，提醒监督人员进行现场管理，提示作业区域的管控效率，保障作业人员的安全。保障作业人员的安全。保障作业人员的安全。

【技术实现步骤摘要】
基于非配合式人脸识别的变电站人员着装智能监控方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉监控方法
，更具体涉及一种基于非配合式人脸识别的变电站人员着装智能监控方法。

技术介绍

[0002]安全帽对人体头部受外力伤害时起保护作用，安全生产对于电力、建筑等行业是非常关键的一环，根据变电站相关规定及建筑施工安全检查标准，进入施工现场或者变电站重要区域等都必须佩戴安全帽。目前大部分变电站作业现场都会安装数个摄像头，其数据传到后台进行监控。但是这些传回监控中心的视频信息一般是通过人眼观看的方式进行查看，如此费时费力且人眼极易疲劳，容易造成疏漏，也存在错误判断的情况。这种依靠人为的方式检查，监管难度大，以至于执行不到位，存在重大的安全隐患。

技术实现思路

[0003]本专利技术需要解决的技术问题是提供一种基于非配合式人脸识别的变电站人员着装智能监控方法，以解决
技术介绍
中的问题，以提高安全帽佩戴检测的速度和精度，提升变电站园区内作业人员管控效率。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案如下。
[0005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于非配合式人脸识别的变电站人员着装智能监控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、进行视频数据的采集，得到实时数据集；S2、对采集的图像进行标注，将视频数据分帧保存，对有行人出现的数据进行标注保存；S3、将标注数据格式转换为yolo4目标检测算法需要的格式，基于标注数据进行着装数据分类、数据集划分；S4、搭建着装穿戴检测模型及人脸识别模型；S5、对着装穿戴检测模型及人脸识别模型进行训练，修正参数；S6、模型训练完毕后，进行实时作业人员着装穿戴检测测试，对于未能正确规范穿戴着装的作业人员，启动人脸识别模块，实时检测人脸信息，并将人脸信息推送至相应的告警业务系统中，由告警业务系统发出告警。2.根据权利要求1所述的基于非配合式人脸识别的变电站人员着装智能监控方法，其特征在于，利用变电站内高清摄像头或者巡检机器人对监控区域及安全作业区域进行视频数据的采集。3.根据权利要求1所述的基于非配合式人脸识别的变电站人员着装智能监控方法，其特征在于，所述步骤S2中，将采集的每一张图像中的作业人员着装信息用矩形框框出，标注工具采用Labelme图像标注工具，按照目标检测进行数据标注。4.根据权利要求3所述的基于非配合式人脸识别的变电站人员着装智能监控方法，其特征在于，具体用矩形框框出的目标包括安全帽、防护手套、工作服、人头；采用Labelme图像标注工具对目标进行标注后，对应产生一个xml文件，xml文件中记录目标的坐标信息及标注信息，标注类别有人头、安全帽、防护手套、手、普通服装、安全作业工作服。5.根据权利要求1所述的基于非配合式人脸识别的变电站人员着装智能监控方法，其特征在于，所述步骤S3还包括数据扩充步骤：将标注好的图片进行亮度、对比度、饱和度及色调的一些变换，做一定角度的旋转，并且使用新的Mosaic法做训练扩充。6.根据权利要求1所述的基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张世琦，马瑞东，马永良，王红星，丁若俞，王宇辉，苗俊杰，张玉光，叶宝安，龙彬，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司武汉康普常青软件技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：