基于图像识别的安全帽佩戴预警方法和系统.pdf
鸿朗****ka
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基于图像识别的安全帽佩戴预警方法和系统.pdf
本发明公开了一种基于图像识别的安全帽佩戴预警方法,包括:实时获取来自监控摄像头的视频流,提取所述视频流中的视频帧;对所述视频帧通过进行过滤;识别过滤后的所述视频帧中是否佩戴安全帽,如果没有佩戴,则产生预警信号。本发明通过在作业区域设置摄像机,摄像机与远程管理模块相连接,摄像机自动识别当前作业人员安全帽佩戴情况,当识别到未佩戴安全帽行为时,向远程管理模块发出信号,远程管理人员得到提示,远程管理模块处理后发送预警信息给控制模块,控制模块连接对应语音设备,直接播放预警语音。由此可为自动实现安全帽的佩戴识别与预警
一种基于图像识别技术的安全帽佩戴识别方法和装置.pdf
本发明公开了一种基于图像识别技术的安全帽佩戴识别方法和装置,该方法为:实时采集视频数据;其中,视频数据中包括施工区域的施工人员图像;将视频数据输入至采用openpose网络的人体检测模型,以识别出施工人员图像中的人体图像;将人体图像输入至深度神经检测图像SSD网络模型,生成类别为施工人员的施工人员头部图像检测框;将施工人员头部图像检测框中的施工人员头部图像输入至训练好的ResNet网络模型,以生成施工人员是否佩戴安全帽的检测结果。由此本发明具备较高的环境适应性和检测准确率,能够以较快的速度和较高的识别率进
安全帽、安全预警方法和系统.pdf
本发明提供了一种安全帽、安全预警方法和系统。该安全预警方法包括:扫描预置于第一场景区域的场景标签产生的标签信号;当扫描到所述标签信号时,解析所述标签信号中用于标识场景安全级别的安全码;根据所述安全码确定是否需要进行安全预警;以及在需要进行安全预警时,输出预警提示信息。通过该方法,能够提升安全帽在房建等具有遮蔽场景下的安全预警能力。
一种基于深度学习的安全帽佩戴监测方法及系统.pdf
本发明提供一种基于深度学习的安全帽佩戴监测方法及系统,该方法包括如下步骤:输入视频流,从视频流中抽取视频帧;对抽取的视频帧进行预处理,形成头肩特征图,检测出人员的头肩位置,并进行头肩区域外扩,形成头肩及外扩区域视频帧;对头肩及外扩区域视频帧进行预处理,形成安全帽特征图,检测出人员是否佩戴安全帽;对未佩戴安全帽的行为进行预警。本发明将检测之后的头肩区域进行二次属性分析,采用人员的头肩检测和基于头肩的安全帽检测方案,目标漏检测少、精度高、速度快,利用深度学习的特征提取优势,提升安全帽的检测精度和速度,能够快速
图像识别、工人安全帽佩戴识别方法、装置及可读介质.pdf
本申请提供一种图像识别、工人安全帽佩戴识别方法、装置及可读介质,其方法包括:获取待识别图像;将所述待识别图像输入到图像识别模型,得到识别结果;其中,所述图像识别模型的激活函数为线性函数,并且所述线性函数包括多个可调节的权重系数,本申请通过将线性函数作为图像识别模型的激活函数,同时设置多个可调节的线性函数的权重系数,进而保证了激活函数的拟合性,另一方面降低了模型计算量,达到模型压缩的目的,从而可以在边缘终端中运行。