安全帽检测与颜色识别方法、系统、存储介质及计算机设备技术方案

本发明专利技术提供了一种安全帽检测与颜色识别方法，通过检测到待测图像上存在人体目标时，截取所述人体目标所在位置的人体区域图像；对所述人体区域图像进行安全帽实例分割处理，以获得安全帽目标框图像，并区分标记所述安全帽目标框图像上的安全帽像素和非安全帽像素；将所述安全帽目标框图像上的所述非安全帽像素统一变换为预设的背景色像素，以获得目标图像；将所述目标图像输入至安全帽颜色分类模型，获得所述安全帽颜色分类模型输出的安全帽颜色信息。本发明专利技术还提供了一种安全帽检测与颜色识别系统、存储介质及计算机设备。借此，本发明专利技术不仅提高了安全帽检测准确率，同时还可提升安全帽颜色识别能力以及泛化性能。安全帽颜色识别能力以及泛化性能。安全帽颜色识别能力以及泛化性能。

【技术实现步骤摘要】
安全帽检测与颜色识别方法、系统、存储介质及计算机设备


[0001]本专利技术涉及检测
，尤其涉及一种安全帽检测与颜色识别方法、系统、存储介质及计算机设备。

技术介绍

[0002]在生产作业中，安全帽能够为工作人员提供一定的安全保障；因此在一些较为危险的工作环境中，就需要严格要求员工佩戴安全帽进行生产作业；并且有些工作场所中，不同的安全帽颜色往往用于表征不同职位的员工。对此，如何智能化的检测工作环境中的人体是否佩戴安全帽及其安全帽颜色，是当前生产作业环境规范下需要应对的问题。
[0003]现有基于神经网络的安全帽颜色检测与识别，主要有两种方案：
[0004]一种将从摄像头获取的原始数据，直接送入安全帽检测模型，然后输出检测与识别的结果；这种方案要求安全帽检测模型的输入大小，需要尽量与原始的从摄像头获取的图片大致一致，才能保证图像中尺寸较小的安全帽的特征不会被明显压缩损失。如果安全帽检测模型的输入大小过大，则会导致推理时间很长，不能很好的应用到使用场景中；并且在复杂场景中也有可能因为安全帽检测模型的泛化能力不足，无法准确的定位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种安全帽检测与颜色识别方法，其特征在于，包括步骤：检测到待测图像上存在人体目标时，截取所述人体目标所在位置的人体区域图像；对所述人体区域图像进行安全帽实例分割处理，以获得安全帽目标框图像，并区分标记所述安全帽目标框图像上的安全帽像素和非安全帽像素；将所述安全帽目标框图像上的所述非安全帽像素统一变换为预设的背景色像素，以获得目标图像；将所述目标图像输入至安全帽颜色分类模型，获得所述安全帽颜色分类模型输出的安全帽颜色信息。2.根据权利要求1所述的安全帽检测与颜色识别方法，其特征在于，所述对所述人体区域图像进行安全帽实例分割处理，以获得安全帽目标框图像，并区分标记所述安全帽目标框图像上的安全帽像素和非安全帽像素的步骤具体包括：将所述人体区域图像输入至安全帽实例分割模型，以获得所述安全帽实例分割模型输出的实例分割结果；其中，所述实例分割结果包括所述安全帽目标框图像以及所述安全帽像素和所述非安全帽像素的区分标记信息。3.根据权利要求2所述的安全帽检测与颜色识别方法，其特征在于，所述安全帽实例分割模型为基于SOLOv2的实例分割模型。4.根据权利要求1所述的安全帽检测与颜色识别方法，其特征在于，所述检测到待测图像上存在人体目标时，截取所述人体目标所在位置的人体区域图像的步骤具体包括：获取所述待测图像；将所述待测图像输入至人体检测模型，并基于所述人体检测模型对应输出的人体检测结果确定是否存在所述人体目标；若存在所述人体目标，则从所述待测图像上裁剪出所述人体目标所在位置的所述人体区域图像。5.根据权利要求4所述的安全帽检...

【专利技术属性】
技术研发人员：李克亮，贾东风，程力行，袁振华，
申请(专利权)人：奇酷软件深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：