一种园区安全生产监控方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种园区安全生产监控方法，首先获取监控图像，所述监控图像为多个点位的不同监控图像，然后，基于所述监控图像识别人员行为，其中，所述人员行为包括安全行为

【技术实现步骤摘要】
一种园区安全生产监控方法及相关装置


[0001]本专利技术涉及监控
，尤其涉及一种园区安全生产监控方法及相关装置
。

技术介绍

[0002]园区安全生产监控是为了确保园区内的安全生产环境，防止事故和灾害发生而采取的一系列监控措施
。
目前对园区的安全监控一般通过图像监控并由人工进行识别的方式进行，效率较低且容易遗漏危险行为，安全性较低
。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种园区安全生产监控方法及相关装置，旨在解决或者部分解决上述
技术介绍
中存在的问题
。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种园区安全生产监控方法，所述方法包括：获取监控图像，所述监控图像为多个点位的不同监控图像；基于所述监控图像识别人员行为，其中，所述人员行为包括安全行为
、
风险行为与危险行为；基于所述人员行为对所述监控图像进行评分；将所述评分结果导入人工智能模型并进行迭代计算；根据计算结果确定非安全区域，其中，所述非安全区域为事故易发生区域
。
[0006]可以理解的，将第一监控摄像机定位在所需的监控位置上
。
连接第一监控摄像机与监控中心或网络设备
。
启动监控软件，选择第一监控摄像机，并获取其图像
。
在监控软件中查看第一监控图像，确定初始监控位置
。
[0007]结合第一方面，在一些实施方式中，获取监控图像，所述监控图像为多个点位的不同监控图像，包括：获取第一监控图像，根据所述第一监控图像确定初始监控位置，其中，所述第一监控图像为第一监控摄像机所拍摄的图像；根据所述第一监控位置控制第二监控摄像机，以使第二监控图像与所述第一监控图像中的画面无重叠，其中，所述第二监控图像为所述第二监控摄像机所拍摄的图像
。
[0008]可以理解的，将第二监控摄像机其定位在所需的监控位置上，确保与第一监控摄像机的画面无重叠
。
连接第二监控摄像机与监控中心或网络设备
。
在监控软件中，选择第二监控摄像机，并通过控制界面对其进行控制
。
调整第二监控摄像机的方向
、
焦距等参数，以使其捕捉到所需的监控区域，并确保与第一监控图像中的画面无重叠
。
[0009]结合第一方面，在一些实施方式中，基于所述监控图像识别人员行为，其中，所述人员行为包括安全行为
、
风险行为与危险行为，包括：分割所述监控图像为多个子图像；基于所述子图像的排列方式确定人员轮廓，对所述人员轮廓进行标记与高亮处理；根据所述人员轮廓的运动状态确定人员行为
。
[0010]结合第一方面，在一些实施方式中，基于所述人员行为对所述监控图像进行评分，包括：获取所述监控图像中的所有所述人员行为；对一个所述人员行为进行标记并对其进行评分，其中，所述安全行为为
‑1分，所述风险行为为1分，所述危险行为为1分；根据所述监
控图像中每一个所述人员行为计算所述监控图像的评分
。
[0011]结合第一方面，在一些实施方式中，将所述评分结果导入人工智能模型并进行迭代计算，包括：将所述监控图像的评分导入所述人工智能模型，根据所述人工智能模型确定所述监控图像对应区域的评分分布
。
[0012]可以理解的，可以理解的，遍历所有标记和评分过的人员行为，将它们的评分进行累加
。
根据累加得到的分数，可以得到监控图像的评分
。
这个评分可以用来表示该图像中的人员行为整体上是安全的
、
风险的还是危险的
。
以上步骤可以实现对监控图像中人员行为的标记和评分，以及计算整个图像的评分
。
这样可以辅助监控系统对人员行为进行实时监测和分析，并及时发现潜在的安全问题
。
[0013]结合第一方面，在一些实施方式中，所述根据计算结果确定非安全区域，其中，所述非安全区域为事故易发生区域，包括：根据所述评分分布划分多个区域，其中，所述多个区域包括高频分评率区域
、
中评分评率区域与低评分频率区域；根据划分结果，确定非安全区域，其中，所述非安全区域为高评分区域
。
[0014]第二方面，本专利技术提出了一种园区安全生产监控装置，所述装置包括：
[0015]第一获取模块，所述第一获取模块用于获取监控图像，所述监控图像为多个点位的不同监控图像；第一识别模块，所述第一识别模块用于基于所述监控图像识别人员行为，其中，所述人员行为包括安全行为
、
风险行为与危险行为；第一评分模块，所述第一评分模块用于基于所述人员行为对所述监控图像进行评分；第一计算模块，所述第一计算模块用于将所述评分结果导入人工智能模型并进行迭代计算；第一确定模块，所述第一确定模块用于根据计算结果确定非安全区域，其中，所述非安全区域为事故易发生区域
。
[0016]结合第二方面，在一些实施方式中，所述第一获取模块包括：
[0017]第二获取模块，所述第二获取模块用于获取第一监控图像，根据所述第一监控图像确定初始监控位置，其中，所述第一监控图像为第一监控摄像机所拍摄的图像；第一控制模块，所述第一控制模块用于根据所述第一监控位置控制第二监控摄像机，以使第二监控图像与所述第一监控图像中的画面无重叠，其中，所述第二监控图像为所述第二监控摄像机所拍摄的图像
。
[0018]结合第二方面，在一些实施方式中，所述第一识别模块，包括：第一分割模块，所述第一分割模块用于分割所述监控图像为多个子图像；第二确定模块，所述第二确定模块用于基于所述子图像的排列方式确定人员轮廓，对所述人员轮廓进行标记与高亮处理；第三确定模块，所述第三确定模块用于根据所述人员轮廓的运动状态确定人员行为
。
[0019]本专利技术实施例第三方面提出一种电子设备，包括处理器
、
通信接口
、
存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
[0020]存储器，用于存放计算机程序；
[0021]处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现本专利技术实施例第一方面提出方法步骤
。
[0022]本专利技术实施例第四方面提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例第一方面提出方法
。
[0023]本专利技术实施例包括以下优点：
[0024]本专利技术提出的一种园区安全生产监控方法，首先获取监控图像，所述监控图像为
多个点位的不同监控图像，然后，基于所述监控图像识别人员行为，其中，所述人员行为包括安全行为
、
风险行为与危险行为，然后，基于所述人员行为对所述监控图像进行评分，之后，将所述评分结果导入人工智能模型并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种园区安全生产监控方法，其特征在于，所述方法包括：获取监控图像，所述监控图像为多个点位的不同监控图像；基于所述监控图像识别人员行为，其中，所述人员行为包括安全行为
、
风险行为与危险行为；基于所述人员行为对所述监控图像进行评分；将所述评分结果导入人工智能模型并进行迭代计算；根据计算结果确定非安全区域，其中，所述非安全区域为事故易发生区域
。2.
根据权利要求1所述的一种园区安全生产监控方法，其特征在于，获取监控图像，所述监控图像为多个点位的不同监控图像，包括：获取第一监控图像，根据所述第一监控图像确定初始监控位置，其中，所述第一监控图像为第一监控摄像机所拍摄的图像；根据所述第一监控位置控制第二监控摄像机，以使第二监控图像与所述第一监控图像中的画面无重叠，其中，所述第二监控图像为所述第二监控摄像机所拍摄的图像
。3.
根据权利要求2所述的一种园区安全生产监控方法，其特征在于，基于所述监控图像识别人员行为，其中，所述人员行为包括安全行为
、
风险行为与危险行为，包括：分割所述监控图像为多个子图像；基于所述子图像的排列方式确定人员轮廓，对所述人员轮廓进行标记与高亮处理；根据所述人员轮廓的运动状态确定人员行为
。4.
根据权利要求3所述的一种园区安全生产监控方法，其特征在于，基于所述人员行为对所述监控图像进行评分，包括：获取所述监控图像中的所有所述人员行为；对一个所述人员行为进行标记并对其进行评分，其中，所述安全行为为
‑1分，所述风险行为为1分，所述危险行为为1分；根据所述监控图像中每一个所述人员行为计算所述监控图像的评分
。5.
根据权利要求4所述的一种园区安全生产监控方法，其特征在于，将所述评分结果导入人工智能模型并进行迭代计算，包括：将所述监控图像的评分导入所述人工智能模型，根据所述人工智能模型确定所述监控图像对应区域的评分分布
。6.
根据权利要求5所述的一种园区安全生产监控方法，其特征在于，所述根据计算结果确定非安全区域，其中，所述非安全区域为事故易发生区域，包括：根据所述评分分布划分多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：高胜，胡杨雄风，赵超，
申请(专利权)人：瀚能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：