吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其基于摄像头组的多个摄像头，多个摄像头可以360度覆盖吊车作业区域，当在任一摄像头的画面中检测到吊车正在工作时，通过所有摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，避免单一摄像头漏识别的问题，如当某个摄像头的画面中人被吊车遮挡时，可以通过其它摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，准确率高，提高了吊车作业的安全性，并且这种方式成本低、部署和使用方便。使用方便。使用方便。

【技术实现步骤摘要】
吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术属于吊车作业告警
，尤其涉及一种吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]吊车在仓库室内或者户外吊物作业时，物体往往比较大、重，因此要求工作人员在吊车作业区域内必须佩戴安全帽。
[0003]目前，为了及时发现、纠正工作人员未佩戴安全帽的情形，通常采用以下几种方式：
[0004]1、安排安全监管人员在现场对吊车作业进行全流程监管，这种方式人力成本较高，并且依赖于安全监管人员的工作态度，安全性无法保证；
[0005]2、单纯对工作人员的安全帽进行监控，无法识别吊车是否工作，效果不佳；
[0006]3、在人和吊车上设置物联网设备，这种方式硬件成本、部署成本以及使用成本，并且需要拆卸充电，使用不便。

技术实现思路

[0007]基于此，针对上述技术问题，提供一种吊车作业告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
[0008]本专利技术采用的技术方案如下：
[0009]作为本专利技术的第一方面，提供一种吊车作业告警方法，包括：
[0010]获取摄像头组拍摄的画面，其中，所述摄像头组包括多个摄像头，所述多个摄像头设置于吊车作业区域的周围以360度覆盖所述吊车作业区域；
[0011]检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标；
[0012]若所述摄像头组的任一摄像头拍摄的画面中具有工作状态的吊车目标，则进一步检测所述摄像头组各摄像头拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标；
[0013]若所述各摄像头拍摄的画面中具有未戴安全帽的人目标，则进行告警处理。
[0014]作为本专利技术的第二方面，提供一种吊车作业告警装置，包括：
[0015]画面获取模块，用于获取摄像头组拍摄的画面，其中，所述摄像头组包括多个摄像头，所述多个摄像头设置于吊车作业区域的周围以360度覆盖所述吊车作业区域；
[0016]第一检测模块，用于检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标；
[0017]第二检测模块，用于若所述摄像头组的任一摄像头拍摄的画面中具有工作状态的吊车目标，则进一步检测所述摄像头组各摄像头拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标；
[0018]告警模块，用于若所述各摄像头拍摄的画面中具有未戴安全帽的人目标，则进行告警处理。
[0019]作为本专利技术的第三方面，提供一种电子设备，包括存储模块，所述存储模块包括由
处理器加载并执行的指令，所述指令在被执行时使所述处理器执行上述第一方面的一种吊车作业告警方法。
[0020]作为本专利技术的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述第一方面的一种吊车作业告警方法。
[0021]本专利技术基于摄像头组的多个摄像头，多个摄像头可以360度覆盖吊车作业区域，当在任一摄像头的画面中检测到吊车正在工作时，通过所有摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，避免单一摄像头漏识别的问题，如当某个摄像头的画面中人被吊车遮挡时，可以通过其它摄像头的画面识别其中是否具有未戴安全帽的人目标，准确率高，提高了吊车作业的安全性，并且这种方式成本低、部署和使用方便。
附图说明
[0022]下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明：
[0023]图1为本专利技术实施例提供的一种吊车作业告警方法的流程图；
[0024]图2为本专利技术实施例提供的一种吊车作业告警装置的示意图；
[0025]图3为本专利技术实施例提供的一种电子设备的示意图；
[0026]图4为本专利技术实施例的多个摄像头的布置示意图。
具体实施方式
[0027]以下将结合说明书附图对本专利技术的实施方式予以说明。需要说明的是，本说明书中所涉及的实施方式不是穷尽的，不代表本专利技术的唯一实施方式。以下相应的实施例只是为了清楚的说明本专利技术专利的
技术实现思路
，并非对其实施方式的限定。对于该领域的普通技术人员来说，在该实施例说明的基础上还可以做出不同形式的变化和改动，凡是属于本专利技术的技术构思和
技术实现思路
并且显而易见的变化或变动也在本专利技术的保护范围之内。
[0028]如图1所示，本专利技术实施例提供一种吊车作业告警方法，包括：
[0029]S101、获取摄像头组拍摄的画面，其中，摄像头组包括多个摄像头3，多个摄像头3设置于吊车作业区域的周围以360度覆盖吊车作业区域，参见图4。
[0030]S102、检测画面中是否具有工作状态的吊车目标。
[0031]S103、若摄像头组的任一摄像头3拍摄的画面中具有工作状态的吊车目标，则进一步检测摄像头组各摄像头3拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标。
[0032]其中，检测画面中是否具有工作状态的吊车目标以及是否具有未戴安全帽的人目标均通过深度学习检测模型实现。
[0033]在本实施例中，深度学习检测模型采用yolov7模型，其训练过程如下：
[0034]1、训练样本获取：
[0035]a、收集各类吊车室内作业且无人的视频、各类吊车室内作业且人戴安全帽的视频、各类吊车室内作业且人未戴安全帽的视频、各类吊车户外作业且无人的视频、各类吊车户外作业且人戴安全帽的视频、各类吊车户外作业且人未戴安全帽的视频、各类吊车室内不工作且无人的视频、各类吊车室内不工作且人戴安全帽的视频、各类吊车室内不工作且人未戴安全帽的视频、各类吊车户外不工作且无人的视频、各类吊车户外不工作且人戴安
全帽的视频以及各类吊车户外不工作且人未戴安全帽的视频。
[0036]b、从各视频中获取图片。
[0037]c、使用labelImg等工具对各图片标注如下的标签：
[0038]crane_working标签:吊臂完全张开，标注吊臂；
[0039]crane_working1标签：吊臂完全张开，标注完整的吊臂和吊车；
[0040]crane_working_other标签：标注无法区分是否工作的吊车，吊臂张开角度不大或者吊臂遮挡严重等原因都会导致无法区分吊车是否工作,如部分吊车不工作时，吊臂只能回收到30度,故吊臂张开角度不大时，无法区分吊车是否工作，再如吊车通常比较大，当其离摄像头比较近的时候，摄像头画面中只有吊车车身，很难看清吊臂,此时同样无法区分吊车是否工作。由此，通过设置crane_working_other标签，在进行检测时，可以将无法区分是否工作的情形过滤出来，从而避免错误识别，提高准确率。
[0041]crane_noworking标签：标注吊臂没有张开的吊车；
[0042]person标签：标注人；
[0043]helmet标签：标注戴安全帽的人，该标签的设置可以避免错误将光头或者白头发的人识别为戴安全帽的人，提高准确率。
[0044]head标签:标注未戴安全帽的人。
[0045]2、将标注本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种吊车作业告警方法，其特征在于，包括：获取摄像头组拍摄的画面，其中，所述摄像头组包括多个摄像头，所述多个摄像头设置于吊车作业区域的周围以360度覆盖所述吊车作业区域；检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标；若所述摄像头组的任一摄像头拍摄的画面中具有工作状态的吊车目标，则进一步检测所述摄像头组各摄像头拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标；若所述各摄像头拍摄的画面中具有未戴安全帽的人目标，则进行告警处理。2.根据权利要求1所述的一种吊车作业告警方法，其特征在于，所述检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标，进一步包括：通过深度学习检测模型，检测所述画面中是否具有工作状态的吊车目标。3.根据权利要求2所述的一种吊车作业告警方法，其特征在于，所述检测所述摄像头组各摄像头拍摄的画面中是否具有未戴安全帽的人目标，进一步包括：通过所述深度学习检测模型，检测所述画面中是否具有未戴安全帽的人目标。4.根据权利要求3所述的一种吊车作业告警方法，其特征在于，通过以下步骤对所述深度学习检测模型进行训练：训练样本获取：a、收集各类吊车室内作业且无人的视频、各类吊车室内作业且人戴安全帽的视频、各类吊车室内作业且人未戴安全帽的视频、各类吊车户外作业且无人的视频、各类吊车户外作业且人戴安全帽的视频、各类吊车户外作业且人未戴安全帽的视频、各类吊车室内不工作且无人的视频、各类吊车室内不工作且人戴安全帽的视频、各类吊车室内不工作且人未戴安全帽的视频、各类吊车户外不工作且无人的视频、各类吊车户外不工作且人戴安全帽的视频以及各类吊车户外不工作且人未戴安全帽的视频；b、从各视频中获取图片；c、对各图片标注如下的标签：c...

【专利技术属性】
技术研发人员：元方，张凡超，杨学风，李阳，李宝政，王东，
申请(专利权)人：新智认知数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：