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公开(公告)号：CN117315778A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311219009.7
申请日：2023-09-20
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的危险动作识别方法，包括：步骤一、采用目标检测算法检测以分别识别人员和香烟；识别出人员后进入步骤二和步骤四，同时识别出人员和香烟后进入步骤五；步骤二、采用UNet图像分割算法检测是否包含危险区域；步骤三、根据检测结果，判断人员标签对应的边界框坐标是否被包含在危险区域内；步骤四、采用人体骨骼点检测算法进行检测，判断是否人员发生摔倒；步骤五、进一步进行人体部位的检测，识别该人员的脸部和手部；步骤六、判断香烟对应的边界框位置是否被包含在脸部或手部对应的边界框内部。本发明采用不同的模型进行检测，大大提高了相应标签检测的可靠性和准确性，同时对多种危险进行识别预警。
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公开(公告)号：CN117315582A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311264305.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
Abstract: 本发明公开了基于云边端三位一体的视觉识别分析方法，包括下列步骤：步骤一、将终端采集的图像信息发送到边缘端；步骤二、边缘端基于训练后的目标检测算法对图像进行识别，如果识别出人员则转到步骤三，否则停止本次处理；步骤三、基于目标检测算法识别图像，如果未识别出救生腰带或救生衣，则转到步骤四，否则停止本次处理；步骤四、判断检测结果是否有工作人员，如果有转到步骤五，否则停止本次处理；步骤五、基于步骤三和四的检测结果判断工作人员是否穿戴救生腰带或救生衣，若没有则将检测结果及相应图片数据回传至云端，否则停止本次处理。本发明的识别效果在实时性和准确率上表现较好，能够及时智能识别违规行为并自动语音告警。
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公开(公告)号：CN115761626A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211413606.9
申请日：2022-11-11
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
IPC: G06V20/52 , H04N7/18 , G08B3/10 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水泥发运安全识别的方法，涉及水泥行业安全风险实时监测与识别领域，将高清相机作为输入设备，利用其输出的图像数据，使用深度学习中的卷积神经网络YOLOv5算法模型，将模型部署到边缘计算盒子中，将前端相机输出的图片经过边缘计算盒子中的算法模型检测，得到初步的检测结果，再根据不同的检测场景，识别现场工作人员的安全设备穿戴情况，并发出告警信息再通过浏览器或移动端推送给安全管理人员，及时制止现场人员的不安全行为，本发明解决了原有的人员巡检和视频监控管控等存在工作强度大、监管死角多、时效性差等问题，有效减少了巡检人员的巡查时间，并能及时制止现场的不安全行为，系统告警准确率达到90％以上。
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