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申请/专利权人：北京城市轨道交通咨询有限公司;北京市轨道交通建设管理有限公司

摘要：本申请提供了一种动火作业违规检测方法及装置，获取动火现场的实时作业图像；在目标检测模型的特征提取网络中，通过在携带有宽度注意力权重和高度注意力权重的方向特征图上进行特征提取，得到所述实时作业图像的目标特征图；在所述目标检测模型的目标识别网络中，通过识别所述目标特征图，对所述实时作业图像中与动火作业相关的目标对象进行标注，得到标注有目标检测结果的标注作业图像；基于所述标注作业图像中已标注出的目标检测结果，结合预设动火作业规则，确定所述动火现场中是否存在违规作业行为。这样，便可以实时地实现动火现场中是否存在违规作业行为的检测，以保证检测结果的实时性，提高预警的时效性。

主权项：1.一种动火作业违规检测方法，其特征在于，所述违规检测方法包括：获取动火现场的实时作业图像；在目标检测模型的特征提取网络中，通过在携带有宽度注意力权重和高度注意力权重的方向特征图上进行特征提取，得到所述实时作业图像的目标特征图；其中，所述方向特征图是利用坐标感知注意力模块，通过对所述实时作业图像的高度特征和宽度特征进行提取所得到的；在所述目标检测模型的目标识别网络中，通过识别所述目标特征图，对所述实时作业图像中与动火作业相关的目标对象进行标注，得到标注有目标检测结果的标注作业图像；确实所述标注作业图像中已标注出的目标检测结果中是否存在动火火焰；若是，基于所述动火火焰的火焰检测框和所述动火现场的历史作业信息，在所述标注作业图像中标定出先验动火区域；基于所述动火火焰的火焰检测框，在所述标注作业图像中通过调整所述先验动火区域，确定出动火作业规范区域；确定所述目标检测结果中是否存在动火作业人员；若存在，确定所述目标检测结果中是否存在作业辅助对象；若存在，基于所述作业辅助对象与所述动火作业规范区域之间的位置关系，确定所述动火现场中是否存在违规作业行为；通过以下步骤提取得到所述方向特征图：在所述目标检测模型的特征提取网络中，利用Focus结构对所述实时作业图像进行切片操作，得到所述实时作业图像的第一特征图；利用卷积模块在所述第一特征图中进行卷积运算，通过在高度维度和宽度维度上对所述第一特征图进行降维处理，得到第二特征图；利用C3模块对所述第二特征图进行下采样处理，通过在高度维度和宽度维度上对所述第二特征图进行降维处理，得到所述实时作业图像的原始输入特征图；利用所述坐标感知注意力模块，分别在高度维度和宽度维度上对所述原始输入特征图进行全局平均池化处理，映射得到所述原始输入特征图在宽度方向上的初始宽度特征图和高度方向上的初始高度特征图；将所述初始高度特征图和所述初始宽度特征图，通过堆叠操作映射合并为拼接特征图；对所述拼接特征图进行二维卷积处理，得到所述原始输入特征图的初始过渡特征图；对所述初始过渡特征图进行批量归一化处理及非线性处理，提取得到所述原始输入特征的过渡特征图；从所述过渡特征图分离出过渡高度特征图和过渡宽度特征图；分别对所述过渡高度特征图和所述过渡宽度特征图进行转置及激活函数处理，确定所述原始输入特征图在宽度方向上的宽度注意力权重以及在高度方向上的高度注意力权重；利用所述宽度注意力权重和所述高度注意力权重，在所述原始输入特征图上进行乘法加权处理，计算得到所述实时作业图像的方向特征图；其中，特征提取网络中还包括SPPF模块，SPPF模块是将输入特征图经过三次最大池化处理之后，与每一次得到的最大池化处理结果进行拼接。

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