一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法技术

本发明专利技术基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，包括：获取现场的油管排作业的监控视频V<subgt;i</subgt;；通过监控设备视频筛选含有油管排作业场景的图像I<subgt;i</subgt;；对获取的油管排作业图像进行标注，得到标注数据I<subgt;ann</subgt;，并划分为训练样本I<subgt;train</subgt;和验证样本I<subgt;valid</subgt;；构建神经网络模型，并通过训练样本I<subgt;train</subgt;和验证样本I<subgt;valid</subgt;进行训练，得到训练后的神经网络模型；获取实时的监控视频V<subgt;test</subgt;，并获取连续N帧待测油管排图像作为待测组I<subgt;test</subgt;；将同一待测组的待测油管排图像I<subgt;test</subgt;输入至目标检测模型中，通过非极大值抑制，得油管排及人员的坐标、类别和置信度；在单张图像的检测结果中，判断是否存在人员的检测结果。本发明专利技术对作业中人员是否站在油管排上实现实时检测，能够及时发现隐患，避免意外的发生。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标检测领域，特别涉及一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法

技术介绍

1、深度学习在当今发展迅速，目标检测作为计算机视觉中一个重要的分支领域，被广泛运用于诸多领域，如无人驾驶，交通管理，安全监测。在石油行业中，存在工人站在油管排上的情况，当吊车运输油管时，不容易注意到油管排上是否有人，引发人员安全危害。目前都是按照人为制定的操作规程肉眼来检查，尚未有出现能够实现实时监测效果的方法或设备。

技术实现思路

1、本专利技术实施例提供了一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

2、本专利技术实施例提供了一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，本专利技术通过使用目标检测方法，实现对在作业现场的工人是否站在油管排上，从而可能产生的安全隐患进行排查。同时在目标检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括

3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，其特征在于，所述步骤(4)包括

4.根据权利要求3所述一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，其特征在于，所述步骤(4-2)包括

5.根据权利要求1所述一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，其特征在于，所述步骤(6)包括

6.根据权利要求5所述一种基于深度学习的油管排上是否站人的检...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括

3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，其特征在于，所述步骤(4)包括

4.根据权利要求3所述一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，其特征在于，所述步骤(4-2)包括

5.根据权利要求1所述一种基于深度学习的油管排上是否站人的检测方法，其特征在于，所述步骤(6)包括

6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：王美，江少波，苏雪松，万国强，于示，薛娟，胡震亮，杨欣欣，刘佳，李慧颖，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：