【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于行人检测与跟踪，涉及一种电厂密闭空间人数统计方法。
技术介绍
1、吸收塔是火力发电厂中常用的烟气脱硫设备，通常包括吸收塔本体、循环泵、喷淋系统等组成部分。定期进行吸收塔检修是确保电厂设备正常运行、延长设备寿命、提高系统效率和确保安全性的重要电厂作业活动。
2、由于吸收塔是一种密闭空间，内部空气流动性差，造成吸收塔内部高温和高湿度的环境，以及可能存在残留的有害气体，如二氧化硫等。因此，为了确保吸收塔检修工作时工人的作业安全，目前电厂在吸收塔检修工作时大多采用限制吸收塔内部工作人员数量以及限制人员在吸收塔内作业的时间来确保人员的生命健康安全。具体实施时，一般采取由专人把守吸收塔出入口，对进入吸收塔的人员进行计数和计时的方式来进行。然而，采用人工把守的方式依赖于工作人员的精准计数和计时，存在把守人员疏忽、疲劳或错误计数的可能，从而导致不准确的人员进出记录。同时在繁忙的检修期间，吸收塔人员进出频繁，依赖人工把守也存在监控难度大、人力成本高等问题。
3、随着计算机视觉近几年的不断发展，基于机器视觉的人员检测与跟踪方法在工业领域应用广泛。传统的目标检测方法是对图像进行候选区域选择时采纳滑动窗口技术，进而对所选区域进行特征提取，最终使用分类器分类，包括sift、viola jones detectors、hog方法等，其中sift方法存在特征描述向量维度过高，匹配过程效率低的缺点；violajones detectors方法存在训练时间过长，抗干扰能力差的缺点；hog存在对光照敏感、难以处理遮挡情况的缺点
4、yolox是一种基于深度学习的目标检测算法，它对yolo(you only look once)目标检测系列的改进和扩展，通过优化网络结构和引入硬件加速，yolox算法达到了更高的准确性，尤其在多尺度和小目标检测方面表现更为出色，同时yolox通过优化网络结构和引入硬件加速，提高了推理速度，使其更适合实时目标检测应用。bytetrack是一种基于检测的多目标跟踪方法，通过分别处理检测中的高分值目标与低分值目标，进行多层级的匹配，bytetrack在多目标跟踪上取得了十分显著的效果，尤其在目标被遮挡或者在目标因为运动而导致模糊的情况下，bytetrack的提升非常明显。因此，基于yolox和bytetrack方法的优点，有必要设计一种电厂密闭空间人数统计方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种电厂密闭空间人数统计方法，解决了传统方法在密闭空间统计应用上存在的人员漏检和实时性差的问题。
2、本专利技术所采用的技术方案是，电厂密闭空间人数统计方法，包括以下步骤：
3、步骤1，对视频序列进行分帧处理获得视频帧；
4、步骤2，视频帧输入检测模块，获取人员检测信息；
5、步骤3，人员检测信息输入到跟踪模块，跟踪模块输出人员轨迹信息；
6、步骤4，根据人员轨迹信息，结合密闭空间进出口的区域坐标信息进行密闭空间人数统计。
7、本专利技术的特点还在于，
8、步骤1中视频序列为吸收塔进出口的监控实时视频流数据。
9、步骤2中检测模块为yolox检测器，yolox检测器包括主干网络、特征金字塔、yolox头部和预测端。
10、步骤2中人员检测信息包括人员的中心点坐标以及人员在图像中的位置大小。
11、步骤2具体为：将步骤1生成的连续视频帧输入到主干网络，得到不同尺度的特征图，特征金字塔融合不同尺度的特征图，将不同层级的特征图进行融合，获取语义信息，预测头部生成目标边界框和类别预测，使用一组预定义的锚框在每个特征图像素位置上生成候选边界框，预测每个锚框是否包含目标物体，以及目标物体的边界框坐标，对于每个特征图，通过解码边界框预测和类别预测，结合先验设定的阈值，过滤掉置信度低于阈值的边界框，同时，利用非极大抑制算法对重叠的边界框进行合并和筛选，得到最终的人员检测信息。
12、步骤3中跟踪模块为bytetrack。
13、步骤3具体为：将步骤2得到的人员检测信息输入到bytetrack，bytetrack根据检测框分配跟踪器，跟踪器对当前帧中所有检测框，根据置信度中间阈值分成高置信度检测框和低置信度检测框，对于高置信度的检测框，使用当前帧的检测框和上一帧的卡尔曼滤波预测结果，使用iou计算相似度，基于相似度采用匈牙利算法进行匹配，保留未匹配到轨迹的高置信度检测框和未匹配到检测框的上一帧存在的轨迹，对于低置信度的检测框，先与剩余的轨迹关联，同时保留仍然未匹配到检测框的轨迹，删除未匹配到轨迹的低置信度的检测框，认为这些低置信度的检测框不包含目标，对于未匹配到轨迹的高置信度检测框，作为新的轨迹保存。
14、步骤4具体为：根据步骤3输出的人员轨迹信息，结合密闭空间进出口的区域坐标信息进行密闭空间人数统计，判断当前帧画面与前五帧画面的人员跟踪结果相比，是否有新的人员轨迹出现，或者是否有人员轨迹消失，当有新的人员轨迹出现并且人员出现的位置在密闭空间进出口处时，认为有人员从密闭空间走出，密闭空间人员数量减1，当有人员轨迹消失并且人员消失的位置在密闭空间进出口处时，认为有人员进入密闭空间，密闭空间人员数量加1。
15、人数统计方法还包括：
16、在步骤4人数统计完毕后，根据步骤4统计人数与用户设定的阈值相比较，当统计人数大于用户设定的阈值时，发出警报提醒。
17、本专利技术的有益效果是：
18、本专利技术能够实时、准确的统计进出密闭空间的人员数量，并且在密闭空间内人员数量超过用户设定阈值时发出警报提醒。
19、与现有技术相比，本专利技术电厂密闭空间人数统计方法，在人员检测上，yolox通过引入更深的特征金字塔结构和使用更多的特征图来进行目标检测，能够更好地捕捉不同尺度的目标，并减少对小目标的漏检，从而提高了检测精度。同时在保证检测精度的情况下，yolox通过减少网络中的计算量和引入更高效的模块，实现了实时的目标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤1中视频序列为吸收塔进出口的监控实时视频流数据。
3.根据权利要求1所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤2中检测模块包括YOLOX检测器，YOLOX检测器包括主干网络、特征金字塔、YOLOX头部和预测端。
4.根据权利要求3所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤2中人员检测信息包括人员的中心点坐标以及人员在图像中的位置大小。
5.根据权利要求4所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤2具体为：将步骤1生成的连续视频帧输入到主干网络，得到不同尺度的特征图，特征金字塔融合不同尺度的特征图，将不同层级的特征图进行融合，获取语义信息，预测头部生成目标边界框和类别预测，使用一组预定义的锚框在每个特征图像素位置上生成候选边界框，预测每个锚框是否包含目标物体，以及目标物体的边界框坐标，对于每个特征图，通过解码边界框预测和类别预测，结合先验设定的阈值，过滤掉置信度低于阈值的边界框，
6.根据权利要求1所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤3中跟踪模块包括ByteTrack。
7.根据权利要求6所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤3具体为：将步骤2得到的人员检测信息输入到ByteTrack，ByteTrack根据检测框分配跟踪器，跟踪器对当前帧中所有检测框，根据置信度中间阈值分成高置信度检测框和低置信度检测框，对于高置信度的检测框，使用当前帧的检测框和上一帧的卡尔曼滤波预测结果，使用IOU计算相似度，基于相似度采用匈牙利算法进行匹配，保留未匹配到轨迹的高置信度检测框和未匹配到检测框的上一帧存在的轨迹，对于低置信度的检测框，先与剩余的轨迹关联，同时保留仍然未匹配到检测框的轨迹，删除未匹配到轨迹的低置信度的检测框，认为这些低置信度的检测框不包含目标，对于未匹配到轨迹的高置信度检测框，作为新的轨迹保存。
8.根据权利要求1所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤4具体为：根据步骤3输出的人员轨迹信息，结合密闭空间进出口的区域坐标信息进行密闭空间人数统计，判断当前帧画面与前五帧画面的人员跟踪结果相比，是否有新的人员轨迹出现，或者是否有人员轨迹消失，当有新的人员轨迹出现并且人员出现的位置在密闭空间进出口处时，认为有人员从密闭空间走出，密闭空间人员数量减1，当有人员轨迹消失并且人员消失的位置在密闭空间进出口处时，认为有人员进入密闭空间，密闭空间人员数量加1。
9.根据权利要求1所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述人数统计方法还包括：
...【技术特征摘要】
1.电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤1中视频序列为吸收塔进出口的监控实时视频流数据。
3.根据权利要求1所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤2中检测模块包括yolox检测器，yolox检测器包括主干网络、特征金字塔、yolox头部和预测端。
4.根据权利要求3所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤2中人员检测信息包括人员的中心点坐标以及人员在图像中的位置大小。
5.根据权利要求4所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤2具体为：将步骤1生成的连续视频帧输入到主干网络，得到不同尺度的特征图，特征金字塔融合不同尺度的特征图，将不同层级的特征图进行融合，获取语义信息，预测头部生成目标边界框和类别预测，使用一组预定义的锚框在每个特征图像素位置上生成候选边界框，预测每个锚框是否包含目标物体，以及目标物体的边界框坐标，对于每个特征图，通过解码边界框预测和类别预测，结合先验设定的阈值，过滤掉置信度低于阈值的边界框，同时，利用非极大抑制算法对重叠的边界框进行合并和筛选，得到最终的人员检测信息。
6.根据权利要求1所述的电厂密闭空间人数统计方法，其特征在于，所述步骤3中跟踪模块包括bytetrack。
7.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘锐，陈涛，刘赟，白西让，李聃，井晗，曹欣然，杜奕辰，
申请(专利权)人：中国大唐集团科学技术研究总院有限公司西北电力试验研究院，
类型：发明
国别省市：
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