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一种面向罐车入罐作业人员安全的智能视觉监测预警方法 

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申请/专利权人:南京市锅炉压力容器检验研究院;南京理工大学;南京金创有色金属科技发展有限公司

摘要:本发明公开了一种面向罐车入罐作业人员安全的智能视觉监测预警方法,解决进入罐车作业人员的安全监管问题。本方法包括:采用训练好的深度学习模型进行目标检测,识别人孔和现场人员;采用深度学习姿态估计,识别人员入罐和出罐动作;结合人员与人孔的相对位置以及人员动作,判断人员入罐还是出罐;设置计时器,从人员入罐开始计时,到人员出罐停止计时,判断人员入罐作业期间是否缺少罐外监护人员,处于罐内时间是否超出安全时长。上述监测过程中出现异常发出报警。本发明从罐外人员监护和罐内滞留时间限制两个方面进行监测预警,有效消除安全隐患,进而降低进入罐体作业误操作的风险,可以有效提高入罐作业人员的安全监管水平。

主权项:1.一种面向罐车入罐作业人员安全的智能视觉监测预警方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:在明暗条件不同的环境下采集作业现场监控视频,按照5:1比例截取包含人孔和人员的图像以及普通场景图像,并利用生成式对抗网络扩充数据集;S2:以8:2:1比例划分厂区图像数据集,得到训练集、验证集和测试集,然后进行标注和打标签;S3:采用“迁移学习”方法和自适应学习率算法训练目标检测模型,实现对人孔和人员检测;S4:运行姿态估计模型,提取人员关键点,计算关键点向量之间的夹角,识别出入罐体的相关动作,包括下蹲和弯腰;S5:根据人员与人孔的相对位置、人员相关动作以及人员消失或出现,判断人员实际动作是入罐还是出罐。

全文数据:

权利要求:

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