一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法技术

本发明专利技术在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，包括：获取工地作业现场的监控视频V<subgt;i</subgt;；通过监控设备视频筛选作业人员场景图像I<subgt;i</subgt;；将人员场景图像I<subgt;i</subgt;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;；将训练样本I<subgt;train</subgt;和验证样本I<subgt;valid</subgt;对神经网络模型进行训练，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帧待测作业现场图像作为待测组I<subgt;test</subgt;；对待测组I<subgt;test</subgt;进行测试，得出每幅测试图像中的工地作业人员的位置信息以及类别信息；将提取作业人员的目标框输入人体姿态估计算法，从而获取目标的姿态信息p；结果整合与报警判定。本发明专利技术能够对作业中作业人员是否有安全隐患实现实时检测，能够及时发现人员不安全行为并发出预警，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，特别涉及一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法

技术介绍

1、目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展，并被不断应用于工业界，学术界等。对于油田作业场景下的特殊姿态识别是一个新的挑战，主要困难点在于，单独的目标检测器对于姿态识别分类误报率较高，油田作业场景复杂，施工姿态为特殊姿态，先验知识较少，因此对于油田作业场景下的特殊姿态识别是一个新的挑战，现目前，还没有能够实现将目标检测与人体姿态估计相结合，从而在作业现场对作业人员进行检测的方法。

2、传统的检测方法通常只判断单一图像，容易产生误报漏报行为，为了能够更加准确地实现石油作业现场人体姿势识别保证作业的安全进行的安防需求，基于多特征目标检测的技术实现是十分重要的。同时摄像头拍摄的视频在经过一系列的图像处理手段之后，不同倍数的下采样特征图会不同程度地损失信息；当摄像头距离工人过远时，目标检测就会变小，针对小目标的检测也变得困难。

3、目前迫切需求对于在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，其特征在于，包括步骤(4)包括

3.根据权利要求2所述一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，其特征在于，所述目标检测模型YOLOv5包括骨干网络、特征金字塔网络、网络头三部分自适应空间特征融合板块ASFF。

4.根据权利要求2所述一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，其特征在于，所述步骤(4-2)包括

5.根据权利要求1所述一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，其特征在于，

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【技术特征摘要】

1.一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，其特征在于，包括步骤(4)包括

3.根据权利要求2所述一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，其特征在于，所述目标检测模型yolov5包括骨干网络、特征金字塔网络、网络头三部分自适应空间特征融合板块asff。

4.根据权利要求2所述一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，其特征在于，所述步骤(4-2)包括

5.根据权利要求1所述一种在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，其特征在于，

6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：王美，王逸飞，薛娟，杨欣欣，王凯月，李慧颖，延伟，
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：