一种基于YOLO v5的安全帽佩戴识别方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114627256A(43)申请公布日2022.06.14(21)申请号202210247328.8B25J9/16(2006.01)(22)申请日2022.03.14B25J5/00(2006.01)G06V20/10(2022.01)(71)申请人山东管理学院G06V10/774(2022.01)地址250000山东省济南市长清区丁香路3500号(72)发明人武传艳肖群李凯业刘子豪李贞荧(74)专利代理机构济南圣达知识产权代理有限公司37221专利代理师黄海丽(51)Int.Cl.G06T17/05(2011.01)G06T1/20(2006.01)G06Q10/04(2012.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书1页说明书7页附图2页(54)发明名称一种基于YOLOv5的安全帽佩戴识别方法及系统(57)摘要本发明属于智能巡检领域，提供了一种基于YOLOv5的安全帽佩戴识别方法及系统。该方法包括，根据矿井下的环境地图进行三维建模，并设置自动巡检任务的路径规划；按照规划的路径实时获取待识别的图像；基于所述待识别的图像，采用YOLOv5视觉模型，得到检测结果，若检测结果为未佩戴安全帽，则启动报警器报警。CN114627256ACN114627256A权利要求书1/1页1.一种基于YOLOv5的安全帽佩戴识别方法，其特征在于，包括：根据矿井下的环境地图进行三维建模，并设置自动巡检任务的路径规划；按照规划的路径实时获取待识别的图像；基于所述待识别的图像，采用YOLOv5视觉模型，得到检测结果，若检测结果为未佩戴安全帽，则启动报警器报警。2.根据权利要求1所述的基于YOLOv5的安全帽佩戴识别方法，其特征在于，所述根据环境地图进行三维建模，并设置自动巡检任务的路径规划具体包括：搭载深度激光雷达，将采集到的深度信息运行SLAM算法，进行建模及路径规划。3.一种基于YOLOv5的安全帽佩戴识别系统，其特征在于，包括：路径规划模块，其被配置为：根据矿井下的环境地图进行三维建模，并设置自动巡检任务的路径规划；获取模块，其被配置为：按照规划的路径实时获取待识别的图像；识别模块，其被配置为：基于所述待识别的图像，采用YOLOv5视觉模型，得到检测结果，若检测结果为未佩戴安全帽，则启动报警器报警。4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑2中任一项所述的基于YOLOv5的安全帽佩戴识别方法中的步骤。5.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑2中任一项所述的基于YOLOv5的安全帽佩戴识别方法中的步骤。6.一种基于YOLOv5的智能巡检机器人，其特征在于，采用权利要求1‑2中任一项所述的基于YOLOv5的安全帽佩戴识别方法中的步骤，包括：主控芯片，以及均与主控芯片连接的摄像头、供电系统、通信系统、驱动系统和监测系统。7.根据权利要求6所述的基于YOLOv5的智能巡检机器人，其特征在于，所述驱动系统包括：电机，通过霍尔编码盘将采集到的电机实际转速反馈到主控芯片与设定转速做运算处理得到误差，得到误差后进行PID处理运算，根据运算结果以实现对电机转速的精准控制。8.根据权利要求6所述的基于YOLOv5的智能巡检机器人，其特征在于，所述驱动系统还包括：承重轮、主动轮在内的履带式驱动结构。9.根据权利要求6所述的基于YOLOv5的智能巡检机器人，其特征在于，所述机器人上电启动后，所述摄像头随之上电运行，并搜索接入设定局域网，待连接成功后，摄像头将把图像信息实时回传到PC端。10.根据权利要求6所述的基于YOLOv5的智能巡检机器人，其特征在于，所述机器人还包括温度传感器和湿度传感器。2CN114627256A说明书1/7页一种基于YOLOv5的安全帽佩戴识别方法及系统技术领域[0001]本发明属于智能巡检领域，尤其涉及一种基于YOLOv5的安全帽佩戴识别方法及系统。背景技术[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。[0003]在煤矿生产中，工人由于未佩戴安全帽而受伤的事故时有发生。长期以来，工人的安全保护意识薄弱，缺乏对安全帽正确佩戴的意识，增加了矿井作业的危险，因此提醒施工人员及时佩戴安全帽，提高矿井施工人员安全防护意识具有深远的意义。传统安全帽检测方法大多都是针对工地的，没有考虑矿井的应用环境，因此，将现有的安全帽检测方法应用在煤矿生产中并不适用，存在复杂环境条件下识别率较低，且消耗人力物力较大等问题。发明内容[0004]为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种基于YOL