通过可穿戴摄像设备进行实时燃气放散作业识别的方法技术

本发明专利技术涉及图像识别技术领域，提出通过可穿戴摄像设备进行实时燃气放散作业识别的方法，包括步骤：通过可穿戴摄像设备采集作业人员的第一视角作业视频；基于第一视角作业视频，使用

【技术实现步骤摘要】
通过可穿戴摄像设备进行实时燃气放散作业识别的方法


[0001]本专利技术涉及图像识别
，特别涉及通过可穿戴摄像设备进行实时燃气放散作业识别的方法
。

技术介绍

[0002]燃气作业行为识别是安全作业行为识别的新方向，通常通过可穿戴摄像设备对第一视角作业视频进行记录，在服务器端采用人工复验或者深度学习进行视频分析，从而完成作业行为的判定
。
目前，燃气作业行为识别已经在燃气公司入户安检方面得到了一定的应用，在监督人工安全
、
规范完成工作内容方面取得了良好的效果
。
比如，公开号为
CN116503957B
的专利公开了室内燃气作业行为识别方法为使用目标检测技术和跟踪技术，分析场景目标
、
作业仪器和人体关键点的轨迹，再与规定作业的目标相关轨迹进行相似度计算，从而判定当前作业人员是否完成了规定的作业行为
。
[0003]但现有技术的主要问题是实时性不足，仪器目标检测模型和人体关键点检测模型占用较大的存储空间和计算资源，比如专利
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
通过可穿戴摄像设备进行实时燃气放散作业识别的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，通过可穿戴摄像设备采集作业人员的第一视角作业视频；步骤2，基于第一视角作业视频，使用
YOLOv8n
模型对第一视角作业视频中的类窗体
、
放散导管和手中检测仪的识别；步骤3，对识别出来的类窗体
、
放散导管和手中检测仪进行目标间的空间关系分析，确定最大面积重叠区域；步骤4，根据最大面积重叠区域判定是否完成放散作业行为
。2.
根据权利要求1所述的通过可穿戴摄像设备进行实时燃气放散作业识别的方法，其特征在于：所述
YOLOv8n
模型的损失函数为：模型的损失函数为：模型的损失函数为：模型的损失函数为：模型的损失函数为：模型的损失函数为：模型的损失函数为：模型的损失函数为：其中，
L
MPDIoU
(B
p
,B
g
)
表示损失函数；
B
p
表示真实框，真实框的左上角坐标为
(x
g1
,y
g1
)
，右下角坐标为
(x
g2
,y
g2
)
；
B
g
表示预测框，预测框的左上角坐标为
(x
p1
,y
p1
)
，右下角坐标为
(x
p2
,y
p2
)
；
IoU
表示交并比，即预测框和真实框的重叠区域面积与并集区域面积的比值；
MPDIoU
是
IoU
的一种改进表征方式；
w、h
分别为输入图像的宽
、
高；
S
G
表示真实框的面积，
S
P
表示预测框的面积，
S
I
表示真实框和预测框重叠区域的面积；
d1表示真实框的左上角和预测框的左上角之间的距离，<...

【专利技术属性】
技术研发人员：鄢章发，王孜，朱炼，
申请(专利权)人：成都千嘉科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：