【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习，具体涉及一种管廊下未戴安全帽检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在管廊工作过程中，安全帽的佩戴是工作人员安全的保障，由于工作人员的安全意识不强，为了舒服在作业区域不佩戴安全帽，一旦由物体坠落击中头部，头部缺乏防护造成人员受伤，严重的甚至造成死亡，因此在管廊施工时佩戴安全帽成为硬性要求，但是由于管廊施工作业点众多，安全管理人员不能全时段全作业点覆盖式监督工作人员佩戴安全帽的情况，大量增加安全管理人员也会大大增加项目成本，为了解决这些问题，市面上出现各种智能安全帽检测系统，方便安全人员对项目施工的安全把控。
2、但是相关的安全帽检测系统在管廊场景的实际运转过程中由于管廊作业中视频采集不清晰造成误报的频率始终居高不下，影响系统的正常运行。
技术实现思路
1、鉴于以上所述相关技术的缺点，本申请提供一种管廊下未戴安全帽检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关安全帽检测技术中误报率较高的技术问题。
2、本申请提供了一种管廊下未戴安全帽检测方法，所述管廊下未戴安全帽检测方法包括：获取管廊目标区域的多张管廊图像，所述管廊图像包括多个时刻下采集的所述管廊目标区域的监控视频；对所述管廊图像进行图像增强，得到多张待检测图像；将所述待检测图像输入预设检测识别模型中，得到所述待检测图像的人头识别结果和安全帽识别结果，所述人头识别结果包括识别到人头和未识别到人头，所述安全帽识别结果为识别到安全帽和未识别到安全帽；将所述人头识别结果为识别到人头且
3、于本申请的一实施例中，若所述人头识别结果为未识别到人头，则所述待检测图像的安全帽检测结果为未检测到人头；若所述人头识别结果为识别到人头且所述安全帽识别结果为识别到安全帽，则所述待检测图像的安全帽检测结果为已佩戴安全帽。
4、于本申请的一实施例中，若所述多张待检测图像中存在一张所述安全帽检测结果为已佩戴安全帽，则所述管廊目标区域的所述安全帽检测结果为已佩戴安全帽；若所述多张待检测图像的所述安全帽检测结果都为未佩戴安全帽，则所述管廊目标区域的所述安全帽检测结果为未佩戴安全帽。
5、于本申请的一实施例中，根据所述待比对图像的安全帽检测结果，将所述比对图像中的标定框按照置信度从高到低排序；选出置信度最高的所述标定框为目标标定框，并删除与所述目标标定框重叠率超过预设重叠阈值的所述标定框。
6、于本申请的一实施例中，对所述管廊图像进行裁剪，保留所述管廊图像的人像区域；对裁剪后所述管廊图像进行图像对比度调整，增强所述管廊图像的明暗差异以得到所述待检测图像。
7、于本申请的一实施例中，接收所述管廊目标区域的监控视频，并通过解码视频帧将所述监控视频解码为原始像素图像；对所述原始像素图像进行等比例缩放到预设缩放宽高，将缩放后的所述原始像素图像作为所述管廊图像。
8、于本申请的一实施例中，若所述管廊目标区域的所述安全帽检测结果为未佩戴安全帽，则发送警报消息至管廊管理平台；记录所述管廊目标区域的位置信息及所述安全帽检测结果为未佩戴安全帽时的时间信息。
9、本申请的实施例还提供一种管廊下未戴安全帽检测装置，所述装置包括图像采集模块，用于获取管廊目标区域的多张管廊图像，所述管廊图像包括多个时刻下采集的所述管廊目标区域的监控视频；图像增强模块，用于对所述管廊图像进行图像增强，得到多张待检测图像；图像识别模块，用于将所述待检测图像输入预设检测识别模型中，得到所述待检测图像的人头识别结果和安全帽识别结果，所述人头识别结果包括识别到人头和未识别到人头，所述安全帽识别结果为识别到安全帽和未识别到安全帽；识别结果模块，用于将所述人头识别结果为识别到人头且所述安全帽识别结果为未识别到安全帽的所述待检测图像作为待比对图像；图像比对模块，用于将所述待比对图像中的人头区域坐标与预设识别区域坐标进行比对，若所述人头区域坐标与所述预设识别区域坐标存在交集，则所述待比对图像的安全帽检测结果为未佩戴安全帽。
10、本申请的实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上述各实施例中所述的管廊下未戴安全帽检测方法。
11、本申请的实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上述各实施例中所述的管廊下未戴安全帽检测方法。
12、本专利技术的有益效果：本专利技术的实施例提供了一种管廊下未戴安全帽检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取管廊目标区域的多张管廊图像，管廊图像包括多个时刻下采集的管廊目标区域的监控视频，对管廊图像进行图像增强，得到多张待检测图像将待检测图像输入预设检测识别模型中，通过多张图像进行检测得到多个检测结果，以免单张图像检测出错导致误报，得到待检测图像的人头识别结果和安全帽识别结果，将人头识别结果为识别到人头且安全帽识别结果为未识别到安全帽的待检测图像作为待比对图像，将待比对图像中的人头区域坐标与预设识别区域坐标进行比对，若人头区域坐标与预设识别区域坐标存在交集，则待比对图像的安全帽检测结果为未佩戴安全帽，将预设区域与待比对图像的人头区域进行比对，确定人头是在预设位置，以免检测到其他疑似人头的物体导致误报，通过该方法解决相关安全帽检测技术中误报率较高的技术问题，避免警报资源的浪费。
13、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
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1.一种管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，将所述待检测图像输入预设检测识别模型中，得到所述待检测图像的人头识别结果和安全帽识别结果之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，将所述待比对图像中的人头区域坐标与预设识别区域坐标进行比对，若所述人头区域坐标与所述预设识别区域坐标存在交集，则待比对图像的未戴安全帽检测结果为未佩戴安全帽之后，还包括：
4.根据权利要求1-3任一所述的管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，将所述待比对图像中的人头区域坐标与预设识别区域坐标进行比对，若所述人头区域坐标与所述预设识别区域坐标存在交集，则所述待比对图像的安全帽检测结果为未佩戴安全帽，之后还包括：
5.根据权利要求1-3任一所述的管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，对所述管廊图像进行图像增强，得到多张待检测图像包括：
6.根据权利要求1-3任一所述的管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，获取管廊目标区域的多张管廊图像之前，
7.根据权利要求3所述的管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，若所述多张待检测图像的所述安全帽检测结果都为未佩戴安全帽，则所述管廊目标区域的所述安全帽检测结果为未佩戴安全帽之后，还包括：
8.一种管廊下未戴安全帽检测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的管廊下未戴安全帽检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，将所述待检测图像输入预设检测识别模型中，得到所述待检测图像的人头识别结果和安全帽识别结果之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，将所述待比对图像中的人头区域坐标与预设识别区域坐标进行比对，若所述人头区域坐标与所述预设识别区域坐标存在交集，则待比对图像的未戴安全帽检测结果为未佩戴安全帽之后，还包括：
4.根据权利要求1-3任一所述的管廊下未戴安全帽检测方法，其特征在于，将所述待比对图像中的人头区域坐标与预设识别区域坐标进行比对，若所述人头区域坐标与所述预设识别区域坐标存在交集，则所述待比对图像的安全帽检测结果为未佩戴安全帽，之后还包括：
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺平，刘明，李杰，梁霞，
申请(专利权)人：中冶赛迪信息技术重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：
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