一种适用于电缆工井作业边缘终端的安全帽检测方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于电缆工井作业边缘终端的安全帽检测方法，包括如下步骤：获取电缆工井内人员佩戴安全帽的实时图像数据；基于安全帽检测模型，对实时图像数据进行图像识别，获取人员佩戴安全帽的检测结果。通过基于安全帽检测模型对电缆工井作业的人员进行检测，获取人员是否佩戴安全帽的检测结果，并依据检测结果发出提示信息，以增强人员作业的安全性和管理的智能化水平，规避电缆工井作业的危险和隐患。危险和隐患。危险和隐患。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于电缆工井作业边缘终端的安全帽检测方法


[0001]本专利技术涉及电力设备检测
，特别涉及一种适用于电缆工井作业边缘终端的安全帽检测方法。

技术介绍

[0002]电力工程有限空间现场作业存在一定的风险，尤其是高空坠物。国网基建部下发了《关于进一步加强输电线路基础深基坑作业安全风险管控的通知》，对深基坑作业安全技术措施和作业风险管控要求做出明确规定，应加强有限空间作业安全管理，有效预防和遏制工井等地下有限空间事故的发生。
[0003]以视频检测加智能图像识别为手段，作业人员AI智能化安全帽识别管理、作业环境异常分析预警等技术，开发有限作业空间安全管控系统，可实现作业环境研判、作业可视化监测和高危预警，从而增强人员作业安全、提升管理智能化水平和作业质量与效率，完成有限空间作业现场安全监督，保障电力安全生产，最终实现规避作业过程中存在的危险、危害因素，防患于未然的目的。
[0004]模型轻量化是深度学习工业化中最为关键的一步。大多数的神经网络模型虽然性能很好，但是计算量十分大，难以在计算能力比较低的边缘终端设备上高效运行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于电缆工井作业边缘终端的安全帽检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取电缆工井内人员佩戴安全帽的实时图像数据；基于安全帽检测模型，对所述实时图像数据进行图像识别，获取所述人员佩戴所述安全帽的检测结果。2.根据权利要求1所述的适用于电缆工井作业边缘终端的安全帽检测方法，其特征在于，所述对所述实时图像数据进行图像识别之前，还包括：基于所述人员佩戴所述安全帽的历史图像数据，对所述安全帽检测模型进行训练；对所述安全帽检测模型进行剪枝和/或量化处理；将所述安全帽检测模型发送至所述边缘终端。3.根据权利要求2所述的适用于电缆工井作业边缘终端的安全帽检测方法，其特征在于，所述对所述安全帽检测模型进行训练之前，还包括：改进YOLOV3目标检测特征提取网络结构。4.根据权利要求3所述的适用于电缆工井作业边缘终端的安全帽检测方法，其特征在于，所述改进YOLOV3目标检测特征提取网络结构，包括：将所述YOLOV3网络结构中用于提取图像特征的darknet53改为darknet19；和/或按照预设比例值减少卷积核的个数；和/或对网络的卷积层、BN层、激活函数层进行融合，将输入为相同张量和/执行相同操作的层进行融合；和/或通过聚类方法生成anchor。5.根据权利要求2所述的适用于电缆工井作业边缘终端的安全帽检测方法，其特征在于，所述对所述安全帽检测模型进行剪枝处理，包括：通过图模型方法对所述安全帽检测模型通道进行剪枝，将所述通道的剪枝建模为马尔科夫过程。6.根据权利要求5所述的适用于电缆工井作业边缘终端的安全帽检测方法，其特征在于，所述通过图模型方法对所述安全帽检测模型通道进行剪枝并将所述通道的剪枝建模为马尔科夫过程，包括：在每一层马尔可夫过程中，状态S
k
为保留的第k个通道，从状态S
k
到状态S
k+1
的转移为...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱纯，李昭阳，郑伟华，翟登辉，张航，奚丕奇，邵宇鹰，张彦龙，许丹，彭鹏，鲁飞，柯楠，
申请(专利权)人：许继电气股份有限公司许昌许继软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：