一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检系统和方法，用于矿井进口至打卡闸机之间的上工通道内使用，涉及煤矿等矿井作业技术领域，该基于视频数据的矿工下井作业智能安检系统包括：多个摄像头，多个所述摄像头分别间隔的设置在所述上工通道内，所述打卡闸机设置在所述上工通道的末端，包括处理模块、闸门和显示模块，所述处理模块用于根据所述摄像头采集的视频图像信息控制所述打卡闸机的开关，该该系统能够替代人工，解决人眼长时间观看监视画面或者安排人员定期巡检施工场地既费时又费力的问题，保证工人上工时安全设备佩戴整齐规范。设备佩戴整齐规范。设备佩戴整齐规范。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检系统和方法


[0001]本专利技术属于煤矿等矿井作业
，更具体地，涉及一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检系统和方法。

技术介绍

[0002]在煤矿等矿井作业工作时，安全帽、自救器、矿灯、胶靴等安全设备至关重要，能够有效减少意外、事故带来的伤害，有效保障矿工的生命安全。但是，在实际生产中，既使管理人员制定了诸多规章制度，并实施罚款、专人监督等多种整治措施，依然存在矿工不遵守制度，随意佩戴安全设备，甚至不佩戴必须设备等现象，增加了井下工作的危险。并且人眼长时间观看监视画面，或者安排人员定期巡检施工场地，观察施工人员安全帽佩戴状况既费时又费力，大规模集中监控中，需要足够的监控人员才能同时监控所有的监视画面或者巡视较大区域的施工场地，这样不但造成人力浪费，监控人员也会因为疲劳而发生遗留异常画面。
[0003]随着计算机视觉研究的不断深入，越来越多的研究人员开始了基于视频的设备检测方法。结合矿井实际需要，设计一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检系统替代人工是经济可靠的。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是针对现有技术中存在的不足，解决现有的人眼长时间观看监视画面或者安排人员定期巡检施工场地既费时又费力，需要基于视频的设备替代人工的问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检系统，用于矿井进口至打卡闸机之间的上工通道内使用，包括：多个摄像头，多个所述摄像头分别间隔的设置在所述上工通道内；所述打卡闸机设置在所述上工通道的末端，包括处理模块、闸门和显示模块，所述处理模块用于根据所述摄像头采集的视频图像信息控制所述打卡闸机的开关。
[0006]本专利技术还提供一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检方法，利用上述的基于视频数据的矿工下井作业智能安检系统，包括：S1，在系统中设立人体、人脸和安全设备的位置关系的阈值范围；S2，获取视频图像信息，根据视频图像信息确认人体、人脸和安全设备的位置信息；S3，判断人体、人脸和安全设备之间的位置关系是否符合阈值范围，判断结果输出至打卡闸机；S4，打卡闸机展示S3的判断结果，若判断结果合格则打开。
[0007]可选地，所述在系统中设立人体、人脸和安全设备的位置关系的阈值范围包括：建立人体模型，设置人体模型中的人脸区域；根据所述人体模型建立安全设备的佩戴位置区域；
设置佩戴位置区域与人脸区域的相对位置的阈值范围。
[0008]可选地，所述安全设备包括安全帽、毛巾、胶靴、自救器、矿灯。
[0009]可选地，所述获取视频图像信息包括根据视频录像间隔的提取人物正面图片信息和采集人物背面图片信息。
[0010]可选地，所述根据视频图像信息确认人体、人脸和安全设备的位置信息包括：识别视频图像信息，获取人脸信息和人体模型；将人脸信息匹配至人体模型中的人脸区域，并根据人脸区域确认佩戴位置区域；识别视频图像信息，判断安全设备是否齐全；根据视频图像信息分别判断各个安全设备是否位于佩戴位置区域。
[0011]可选地，S3的判断结果包括未佩戴、不规范佩戴、规范佩戴，仅规范佩戴合格。
[0012]可选地，重复S2
‑
S3，根据多次S3的判断结果建立哈希表。
[0013]可选地，所述处理模块中的系统为卷积神经网络或YOLO模型。
[0014]可选地，还包括分别留存视频录像与人物正面图片信息和采集人物背面图片信息。
[0015]本专利技术的一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检系统，其有益效果在于：该系统能够替代人工，解决人眼长时间观看监视画面或者安排人员定期巡检施工场地既费时又费力的问题，保证工人上工时安全设备佩戴整齐规范。
[0016]本专利技术的一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检方法，其有益效果在于：该方法能够通过深度学习算法在矿工整个上工阶段不断检测并更新矿工安全设备佩戴状态，包括矿工是否佩戴各种安全设备，及设备佩戴位置是否符合规范。进而在矿工到达闸机前（即该矿工该次上工安全检测结束）根据安全设备佩戴状态判断是否满足通过闸机的条件，并给出信息提示。检测反应速度快，满足实时检测的要求，同时布设硬件少，成本低，适用性强，为有效保障矿工井下作业安全提供支撑。
[0017]本专利技术的其它特征和优点将在随后具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0018]通过结合附图对本专利技术示例性实施方式进行更详细的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本专利技术示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
[0019]图1示出了根据本专利技术的一个实施例的一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检系统的结构示意图。
[0020]图2示出了根据本专利技术的一个实施例的一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检方法的原理图。
[0021]图3示出了根据本专利技术的一个实施例的一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检方法的YOLO的目标框回归原理图。
[0022]图4示出了根据本专利技术的一个实施例的一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检方法的安全设备佩戴位置判定算法示意图。
[0023]附图标记说明：1、打卡闸机；2、摄像头。
具体实施方式
[0024]下面将更详细地描述本专利技术的优选实施方式。虽然以下描述了本专利技术的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本专利技术更加透彻和完整，并且能够将本专利技术的范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0025]如图1所示，一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检方法，用于矿井进口至打卡闸机之间的上工通道内使用，包括：多个摄像头2，多个摄像头2分别间隔的设置在上工通道内；打卡闸机1设置在上工通道的末端，包括处理模块、闸门和显示模块，处理模块用于根据摄像头采集的视频图像信息控制打卡闸机1的开关。
[0026]具体的，用摄像头2采集人物佩戴安全设备的情况的视频信息，处理模块根据该视频信息判断工人安全设备的佩戴是否合格，并将结果显示在显示模块上，合格的开启打卡闸机1打卡后通过，不合格的进行警报提示，在显示模块上显示原因并提示修正，达到禁止未完整佩戴安全设备及佩戴位置不正确的矿工进入矿井工作，预防安全事故的发生的效果。其中处理模块使用深度学习相关网络，如YOLO等，通过采集安全帽、毛巾、胶靴、自救器、矿灯、人体、人脸七种对象在不同角度及不同环境下的数据集，在标注完成后，构成使用的基本数据集。随机抽取其中的5%作为测试集，其它作为训练集，训练指定轮数后或准确率收敛后停止训练，将得到的结果作为权重文件参与检测任务，从而实现对安全帽、毛巾、胶靴、自救器、矿灯、人体、人脸的识别与检测。
[0027]进一步，摄像头包括相对设置的前置摄像头和后置摄像头，分别拍摄人物正面和采集人物背面。
[0028]如图2所示，本专利技术还提供一种基于视频数据的矿工下井作业智能安本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频数据的矿工下井作业智能安检方法，用于矿井进口至打卡闸机之间的上工通道内使用，其特征在于，包括：S1，设立人体、人脸和安全设备的位置关系的阈值范围；S2，获取视频图像信息，根据视频图像信息确认人体、人脸和安全设备的位置信息；S3，判断人体、人脸和安全设备之间的位置关系是否符合阈值范围，判断结果输出至打卡闸机；S4，打卡闸机展示S3的判断结果，若判断结果合格则打开；所述设立人体、人脸和安全设备的位置关系的阈值范围包括：建立人体模型，设置人体模型中的人脸区域；根据所述人体模型建立安全设备的佩戴位置区域；设置佩戴位置区域与人脸区域的相对位置的阈值范围。2.根据权利要求1所述的基于视频数据的矿工下井作业智能安检方法，其特征在于，所述安全设备包括安全帽、毛巾、胶靴、自救器、矿灯。3.根据权利要求1所述的基于视频数据的矿工下井作业智能安检方法，其特征在于，所述获取视频图像信息包括根据视频录像间隔的提取人物正面图片信息和采集人物背面图片信息。4.根据权利要求1所述的基于视频数据的矿工下井作业智能安检方法，其特征在于，所述根据视频图像信息确认人体、人脸和安全设备的位置信息包括：识别视频图像信息，获取人脸信息和人体模型；将人脸...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕军，左小龙，谢东繁，田宋虎，
申请(专利权)人：山东数升网络科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：