本发明专利技术公开了一种基于YOLO算法的目标检测装置，具体涉及人物识别技术领域，包括监控系统、监测数据处理系统、行为预测系统、提示系统以及大数据库，监控系统配置用于厂区内部的实时监测，本发明专利技术通过设计有行为预测系统以及提示系统，基于YOLO算法进行数据预测模型的建立，之后通过预测模型来预测工作人员的行为动作，利用预测模型校验模块对预测模型进行完善，之后将模型输入微处理器中，实现模型的数据化，从而可以通过微处理器快速根据数据进行行为动作的预测，提高预测模型的预测效率，从而更加效率的预测工作人员的行为动作，避免因为预测效率低下导致事件提前发生而无法做出相对应的措施。相对应的措施。相对应的措施。
【技术实现步骤摘要】
一种基于YOLO算法的目标检测装置
[0001]本专利技术涉及人物识别
，尤其涉及一种基于YOLO算法的目标检测装置。
技术介绍
[0002]目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中，需要对多个目标进行实时处理时，目标自动提取和识别就显得特别重要；
[0003]随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，尤其是针对一些工厂来说，工厂内部对于工人的工种分配得相对比较严格，不同工种的工作人员严禁跨越区域，从而影响各个区域内的生产；
[0004]然后现有的目标检测装置检测效率低下，大多都是在目标已经实现某种动作后才进行检测识别，然而此时，跨区域的行为动作已经发生了，完全无法起到提前预警的作用，只能够对该行为进行事后的惩罚，因此本专利技术提出一种基于YOLO算法的目标检测装置。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于YOLO算法的目标检测装置。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0007]一种基于YOLO算法的目标检测装置，包括监控系统、监测数据处理系统、行为预测系统、提示系统以及大数据库，监控系统配置用于厂区内部的实时监测，监测数据处理系统配置用于监控系统获取的监测数据的预处理，行为预测系统配置用于厂区内部人员的行为预测，提示系统配置用于提示厂区人员有跨区域的行为动作，大数据库配置用于记录跨区域动作行为图像信息。
[0008]优选的，所述监控系统包括监控摄像头、红外探测器、双铰链视频传输设备、校验系统以及报警系统，监控摄像头分布在待监控区域内，监控摄像头的安装间距为5m，监控摄像头的监控范围为25
㎡
，监控摄像头配置用于实时监控录制监测区域的视频影像，红外探测器配置用于监测区域的夜晚监测，双绞线视频传输设备配置用于监控摄像头以及红外探测器采集的视频影像的传输，检验系统配置用于检测传输视频的大小，报警系统配置用于传输视频影像大小为0时进行报警，即经过检验系统检测到有传输的视频影像大小为0时，表明该区域内的监控摄像头并没有拍摄的影像数据，表面该区域存在监控故障，从而提示工作人员对故障区域进行检测。
[0009]采用上述技术方案：通过对工厂内部区域进行实时的影像数据采集，之后利用影像数据进行行为的预测，从而实现数据的有效化，且针对实时上传的影像数据进行校验，能够有效地避免监控区域出现监控故障时无法及时排查的情况。
[0010]优选的，所述检测数据处理系统包括重复数据匹配系统、数据接收设备、数据清除模块、图像过滤处理模块以及红外图像处理模块，数据接收设备配置用于监控系统传输的
视频影像的接收，重复数据匹配系统配置用于重复视频影像的匹配，数据清除模块配置用于重复视频影像数据的清除，图像过滤处理模块配置用于视频影像的过滤处理，红外图像处理模块配置用于红外探测器采集的视频影像的成像处理。
[0011]采用上述技术方案：通过对重复数据进行匹配查重，能够有效地避免因为重复数据对系统造成的额外负载，从而影像系统的运行效率，其次通过设置有红外探测器，利用红外探测器对工厂区域进行夜间监测，从而实现24小时无间断的实时监测。
[0012]优选的，所述行为预测系统包括数据处理系统、数据预测模型、预测模型校验模块、微处理器以及信号收发器，信号收发器配置用于信号的接收以及传递，微处理器配置用于数据的计算，数据处理系统配置用于监测数据的分类处理，数据预测模型配置用于处理后的监测数据的实时预测，数据预测模型基于YOLO算法建立，预测模型校验模块配置用于预测模型的结果修正。
[0013]采用上述技术方案：基于YOLO算法进行数据预测模型的建立，之后通过预测模型来预测工作人员的行为动作，利用预测模型校验模块对预测模型进行完善，之后将模型输入微处理器中，实现模型的数据化，从而可以通过微处理器快速根据数据进行行为动作的预测，提高预测模型的预测效率，从而更加效率的预测工作人员的行为动作，避免因为预测效率低下导致事件提前发生而无法做出相对应的措施。
[0014]优选的，所述提示系统包括信号接收器、语音播报模块、触发模块、语音录入模块以及通讯模块，信号接收器配置用于行为预测系统中微处理器处理后发出的指令信号，语音录入模块配置用于提示语音的录入，触发模块配置用于触发语音播报模块，语音播报模块配置用于播放语音录入模块中的提示语音。
[0015]优选的，所述行为预测系统的具体预测流程如下：
[0016]S1、数据的处理：接收来自检测数据处理系统处理后的视频数据，由数据处理器对接收数据按照摄像头监控区域以及上传时间进行分类；
[0017]S2、预测模型的建立：依据YOLO算法以及上述处理后的视频数据预测模型，即根据现有视频中的工作人员的行为数据对其下一步的行为进行预测；
[0018]S3、预测模型的完善；
[0019]S4、将数据预测模型录入微处理器中，利用微处理器对接收来的视频数据进行自动化处理，从而判断预测工作人员的行为动作，之后将判断可能出现跨区域的行为动作信号通过信号收发器发送至提示系统，由提示系统进行语音提示。
[0020]优选的，所述步骤S3具体为：利用预测模型校验模块模拟可能出现的行为数据，之后根据下一阶段同一区域上传的数据对模拟的行为数据进行校对，预测模型校验模块在校验1000次后根据数据对数据预测模型进行修正，从而完善预测模型。
[0021]优选的，所述提示系统的具体提示流程如下：信号接收器接收来自微处理器传递的行为动作信号，由触发模块控制语音播报模块播放相对应的提示语音，从而对即将跨区域的工作人员进行语音提示，同时，预警信息利用通讯模块上传至后台监控终端，提示工作人员对可能出现跨区域行动的区域进行重点查看。
[0022]本专利技术的有益效果为：
[0023]1.本专利技术通过设计有行为预测系统以及提示系统，基于YOLO算法进行数据预测模型的建立，之后通过预测模型来预测工作人员的行为动作，利用预测模型校验模块对预测
模型进行完善，之后将模型输入微处理器中，实现模型的数据化，从而可以通过微处理器快速根据数据进行行为动作的预测，提高预测模型的预测效率，从而更加效率的预测工作人员的行为动作，避免因为预测效率低下导致事件提前发生而无法做出相对应的措施；
[0024]2.本专利技术通过对重复数据进行匹配查重，能够有效地避免因为重复数据对系统造成的额外负载，从而影像系统的运行效率，其次通过设置有红外探测器，利用红外探测器对工厂区域进行夜间监测，从而实现24小时无间断的实时监测；
[0025]3.本专利技术通过对工厂内部区域进行实时的影像数据采集，之后利用影像数据进行行为的预测，从而实现数据的有效化，且针对实时上传的影像数据进行校验，能够有效地避免监控区域出现本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于YOLO算法的目标检测装置，包括监控系统、监测数据处理系统、行为预测系统、提示系统以及大数据库，其特征在于，监控系统配置用于厂区内部的实时监测，监测数据处理系统配置用于监控系统获取的监测数据的预处理，行为预测系统配置用于厂区内部人员的行为预测，提示系统配置用于提示厂区人员有跨区域的行为动作，大数据库配置用于记录跨区域动作行为图像信息。2.根据权利要求1所述的一种基于YOLO算法的目标检测装置，其特征在于，所述监控系统包括监控摄像头、红外探测器、双铰链视频传输设备、校验系统以及报警系统，监控摄像头分布在待监控区域内，监控摄像头的安装间距为5m，监控摄像头的监控范围为25
㎡
，监控摄像头配置用于实时监控录制监测区域的视频影像，红外探测器配置用于监测区域的夜晚监测，双绞线视频传输设备配置用于监控摄像头以及红外探测器采集的视频影像的传输，检验系统配置用于检测传输视频的大小，报警系统配置用于传输视频影像大小为0时进行报警。3.根据权利要求1所述的一种基于YOLO算法的目标检测装置，其特征在于，所述检测数据处理系统包括重复数据匹配系统、数据接收设备、数据清除模块、图像过滤处理模块以及红外图像处理模块，数据接收设备配置用于监控系统传输的视频影像的接收，重复数据匹配系统配置用于重复视频影像的匹配，数据清除模块配置用于重复视频影像数据的清除，图像过滤处理模块配置用于视频影像的过滤处理，红外图像处理模块配置用于红外探测器采集的视频影像的成像处理。4.根据权利要求1所述的一种基于YOLO算法的目标检测装置，其特征在于，所述行为预测系统包括数据处理系统、数据预测模型、预测模型校验模块、微处理器以及信号收发器，信号收发器配置用于信号的接收以及传递，微处理器配置用于数据的计算，数据处理系统配置用于监测数据的分类处理，数据预测模型配置用于处理后的监测数据的实时预测，数据预测模型基于YOL...
【专利技术属性】
技术研发人员：凌汞，刘宇娇，
申请(专利权)人：凌汞，
类型：发明
国别省市：
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