本发明专利技术提供了一种安全帽佩戴智慧巡检系统及方法,包括：无人机本体和地面遥控端；无人机本体上搭载有机载计算机和云台相机；机载计算机配置有深度神经网络识别检测模块，深度神经网络识别检测模块用于对云台相机获取的所述施工现场人员图片进行识别，并在图片中将佩戴安全帽和未带安全帽的人员进行区别标注；所述机载平台机载计算机还配置有处理模块，用于获取标注处理后的所述图片，压缩所述标注处理后的图片，并获取当前无人机本体所在的位置信息，并以及下发所述位置信息和压缩后的图片。本发明专利技术能够快速实时地在前端完成安全帽佩戴检测，检测结果通过窄带通信链路实时下发至地面遥控端，实现了智能化的实时巡检响应，极大的提高了巡检效率。的提高了巡检效率。的提高了巡检效率。
【技术实现步骤摘要】
一种安全帽佩戴智慧巡检系统及方法
[0001]本专利技术涉及施工现场智能巡检
，具体而言，涉及一种安全帽佩戴智慧巡检系统及方法。
技术介绍
[0002]随着经济的发展，在建的大型建设工程越来越多，那么如何监督施工人员佩戴安全帽是一件很重要的事项，由于工地建设规模大、参与人员多、人员分散、施工情况多变，针对这些复杂情况，如何安全、准确、智能且实时的完成大型工地或施工现场人员的安全帽佩戴监测就显得尤为重要，无人机巡检是近年来兴起的一种高效、新颖的巡检方式，它在极大程度上节省了传统人力巡检的成本消耗，同时也可以极快的对大面积区域（包括一些复杂困难的场景：水面、工地、山地等）完成安全监测。
[0003]目前，常规的无人机巡检采用的是人工操控的巡检方式，飞手在手动控制无人机或者自动飞行时都需要人为筛选存在安全隐患状况的图片，在确定好后，手动拍摄保存到手机后，再借助通信软件上传给监测管理人员筛选，然后再执行安全响应的一些操作，整个过程相当耗费人力和物力，同时实时性也较差，执行过程不具备智慧管理，无法在较短时间做出安全响应操作。
[0004]另一种较为智能的无人机巡检是在上述系统上额外引入地面服务器的形式，即飞手通过APP大量采集来自无人机拍摄的图片，遥控端APP通过socket通信等手段将其转发给地面服务器，地面服务器引入深度学习下的识别检测算法筛选标注出目标，同时可以上传云端服务器给远程安全工作人员即时做出执法响应。这种方法智能程度得到一定提升，同时也可以在短时间做出响应。这种方式的缺点在于需要采集大量的图片送给地面服务器进行识别检测来达到智能化的程度，这样对APP到地面服务器的传输要求就较高，所以整体效率就不高。
[0005]由以上可以看出，现有的无人机巡检方式仍存在智能化程度不高，实时性传输性较差，无法在节省人力和物力的情况下实现快速响应。
技术实现思路
[0006]鉴于此，本专利技术提出了一种安全帽佩戴智慧巡检系统，旨在解决现有无人机巡检时，实时性传输性较差，无法在节省人力和物力的情况下实现快速响应的问题。
[0007]本专利技术提出了一种安全帽佩戴智慧巡检系统，包括：无人机本体，其上搭载有机载计算机和云台相机 ；其中，所述云台相机用于实时获取施工现场人员图片；所述机载计算机配置有深度神经网络识别检测模块，所述深度神经网络识别检测模块用于对所述云台相机获取的所述施工现场人员图片进行识别，并在所述图片中将佩戴安全帽和未带安全帽的人员进行区别标注；所述机载计算机还配置有处理模块，用于获取标注处理后的所述图片，压缩所述
标注处理后的图片，并获取当前无人机本体所在的位置信息，以及下发所述位置信息和压缩后的图片；地面遥控端，与所述机载计算机通过窄带通信链路通信，用于接收所述机载计算机下发的位置信息和压缩后的图片。
[0008]进一步地，上述安全帽佩戴智慧巡检系统中，所述处理模块还用于将其压缩后的图片转换为一维数据序列，并存储到发送缓冲池内，以及使用窗口大小为100字节的滑动窗口依次下发所述发送缓冲池中的数据到窄带通信链路。
[0009]进一步地，上述安全帽佩戴智慧巡检系统中，所述深度神经网络识别检测模块运行的目标检测算法为Yolo v3。
[0010]进一步地，上述安全帽佩戴智慧巡检系统中，所述深度神经网络识别检测模块选择佩戴安全帽和未佩戴安全帽的人员分别作为目标对象，设置对应的训练集，通过训练集对目标检测模型Yolo v3进行深度学习训练，将训练好的模型作为无人机的识别检测算法，并采用训练好的目标检测模型Yolo v3处理获取的图片，以识别出佩戴安全帽和未佩戴安全帽的人员图像，并分别采用不同的颜色在图片中进行标注。
[0011]进一步地，上述安全帽佩戴智慧巡检系统中，所述地面遥控端包括：一体化的遥控器和地面巡检协同装置；其中，所述遥控器与所述机载计算机通过窄带通信链路通信，用于接收所述无人机下发的位置信息和压缩后的图片；所述地面巡检协同装置用于获取所述遥控器接收的所述位置信息和所述压缩后的图片；所述地面巡检协同装置还用于对所述压缩后的图片进行解压缩。
[0012]进一步地，上述安全帽佩戴智慧巡检系统中，所述地面巡检协同装置还用于通过所述遥控器向所述无人机本体发送飞行和检测指令。
[0013]进一步地，上述安全帽佩戴智慧巡检系统中，所述地面巡检协同装置还用于接收一维数据序列，并将该一维数据序列存储到接收缓冲池内，并使用窗口大小为100字节的滑动窗口依次从所述接收缓冲池中获取所述一维数据序列，并处理压缩后的图片。
[0014]进一步地，上述安全帽佩戴智慧巡检系统中，还包括：云端监测平台；其中，所述云端监测平台与所述地面巡检协同装置通信，用以接收、存储并定位显示所述地面巡检协同装置传输的解压缩图片和位置信息，以作出预警。
[0015]进一步地，上述安全帽佩戴智慧巡检系统中，所述地面巡检协同装置通过4G或5G网络将解压缩后的图片和位置信息发送至云端监测平台。
[0016]进一步地，上述安全帽佩戴智慧巡检系统中，所述机载计算机与所述地面巡检协同装置通信，并根据所述地面巡检协同装置下发的指令，控制所述无人机本体飞行至目标施工现场。
[0017]本专利技术中，无人机本体上直接搭载机载计算机，其内置深度神经网络识别检测模块，能够快速实时地在前端完成安全帽佩戴检测，检测结果通过窄带通信链路实时下发至地面遥控端，有利于后台监控人员及时获取施工现场的具体位置以及具体人员的安全违规信息，进而能够对出现的安全隐患在极短时间内采取安全响应措施，相对于现有技术中的无人机巡检方案而言，实现了智能化的实时巡检响应，极大程度的提高了巡检效率。
[0018]另一方面，本专利技术还提出了一种安全帽佩戴智慧巡检方法，包括：无人机本体上搭载的云台相机实时获取施工现场人员图片；
无人机本体上搭载的机载计算机中内置的深度神经网络识别检测模块对从所述云台相机获取的所述施工现场人员图片进行识别，并在所述图片中将佩戴安全帽和未带安全帽的人员进行区别标注；无人机本体上搭载的机载计算机配置的处理模块获取标注处理后的所述图片，压缩所述标注处理后的图片，并获取当前无人机本体所在的位置信息，并下发所述位置信息和压缩后的图片；地面遥控端接收所述机载计算机下发的位置信息和压缩后的图片。
[0019]本专利技术提供的安全帽佩戴智慧巡检方法，通过机载计算机将云台相机获取的施工现场人员图片进行识别并对佩戴安全帽和未带安全帽的人员进行区别标注后进行压缩，以地面遥控端作为中转桥梁，将压缩图片进行处理后，连通无人机本体的位置信息发送到云端监测平台，以使得云端监测平台的监控人员可以及时作出安全响应措施。
附图说明
[0020]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为本专利技术实施例提供的安全帽佩戴智慧巡检系统的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种安全帽佩戴智慧巡检系统，其特征在于，包括：无人机本体，其上搭载有机载计算机和云台相机；其中，所述云台相机用于实时获取施工现场人员图片；所述机载计算机配置有深度神经网络识别检测模块，所述深度神经网络识别检测模块用于对所述云台相机获取的所述施工现场人员图片进行识别，并在所述图片中将佩戴安全帽和未带安全帽的人员进行区别标注；所述机载计算机还配置有处理模块，用于获取标注处理后的所述图片，压缩所述标注处理后的图片，并获取当前无人机本体所在的位置信息，以及下发所述位置信息和压缩后的图片；地面遥控端，与所述机载计算机通过窄带通信链路通信，用于接收所述机载计算机下发的位置信息和压缩后的图片。2.根据权利要求1所述的安全帽佩戴智慧巡检系统，其特征在于，所述处理模块还用于将其压缩后的图片转换为一维数据序列，并存储到发送缓冲池内，以及使用窗口大小为100字节的滑动窗口依次下发所述发送缓冲池中的数据到窄带通信链路。3.根据权利要求1所述的安全帽佩戴智慧巡检系统，其特征在于，所述深度神经网络识别检测模块运行的目标检测算法为Yolo v3。4.根据权利要求1或3所述的安全帽佩戴智慧巡检系统，其特征在于，所述深度神经网络识别检测模块选择佩戴安全帽和未佩戴安全帽的人员分别作为目标对象，设置对应的训练集，通过训练集对目标检测模型Yolo v3进行深度学习训练，将训练好的模型作为无人机的识别检测算法，并采用训练好的目标检测模型Yolo v3处理获取的图片，以识别出佩戴安全帽和未佩戴安全帽的人员图像，并分别采用不同的颜色在图片中进行标注。5.根据权利要求1所述的安全帽佩戴智慧巡检系统，其特征在于，所述地面遥控端包括：一体化的遥控器和地面巡检协同装置；其中，所述遥控器与所述机载计算机通过窄带通信链路通信，用于接收所述无人机下发的位置信息和压缩后的图片；所述地面巡检协...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱国，解聪，刘易理，陆小锋，
申请(专利权)人：上海宝冶集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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