LNG卸车规范动作识别方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术提供一种LNG卸车规范动作识别方法、电子设备及存储介质，为了摆脱基于深度学习算法的动作识别时对海量数据的依赖、克服拍摄卸车视频时相机抖动对动作识别率的影响，首先采用金字塔LK光流法检测待识别视频的每一帧图像中的动作目标，进而采用改进的密集轨迹算法(iDT)对卸车规范动作进行识别，不仅动作识别准确率，还可以有效替代人工巡检和卸车动作人工审核，提高了效率。提高了效率。提高了效率。

【技术实现步骤摘要】
LNG卸车规范动作识别方法、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于LNG卸车作业
，尤其涉及一种LNG卸车规范动作识别方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)作为一种无色、无味的清洁能源被广泛应用于国民生产与生活中。LNG运营一般需要对液态天然气进行运输、存储与分销。上游气源采用槽车将天然气运输至存储站，再经气化与计量后通过专用管道供应给用户。
[0003]液化天然气运营过程中不可避免地涉及到LNG卸车操作。LNG卸车动作不规范极易引起燃气泄漏、进而引发燃气爆炸等重大安全事故，LNG卸车安全成为燃气监管的重中之重。因此，为了确保LNG卸车安全，需要对LNG卸车规范动作进行识别，涉及的规范动作如绕车、连接软管、盲板封堵、软管收纳别与人员跌倒等等。传统的方式主要采取人工巡检、拍照上传等方式对LNG卸车规范动作进行数字留痕，由人工进行审核，这种方式需要耗费大量人力、物力，容易出现卸车违规动作的漏拍和误传，而且人工上传的卸车动作图片数据量大、人工审核效率低。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种LNG卸车规范动作识别方法，其特征在于，包括：S101、通过金字塔LK光流法检测待识别视频的每一帧图像中的动作目标；S102、通过i DT算法识别所述动作目标在所述待识别视频中的动作。2.根据权利要求1所述的一种LNG卸车规范动作识别方法，其特征在于，所述S101进一步包括：计算所述待识别视频的每一帧图像的光流场向量；通过预设的滑动窗口在所述待识别视频的序列图像上进行滑窗，获得多幅光流图；基于每幅光流图的每个像素点的光流矢量值，对所述待识别视频的序列图像的每个像素点进行聚类，确定每一帧图像中的动作目标。3.根据权利要求2所述的一种LNG卸车规范动作识别方法，其特征在于，通过K
‑
Means聚类法对所述待识别视频的序列图像的每个像素点进行聚类。4.根据权利要求3所述的一种LNG卸车规范动作识别方法，其特征在于，所述S102进一步包括：
⑴
密集采样特征点：
①
将所述待识别视频的每一帧图像划分为多个尺度；
②
在每个尺度的图片上通过网格划分的方式密集采样所述动作目标的特征点；
③
去除缺乏变化、无法跟踪的特征点，计算剩余特征点的自相关矩阵的特征值，去除特征值低于第一阈值的特征点；
⑵
对所述特征点的轨迹进行跟踪；
⑶
基于轨迹进行特征提取：
①
计算轨迹...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺吉沛，童随兵，元方，张凡超，宋开，
申请(专利权)人：新奥新智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：