1.本發(fā)明涉及視覺算法領(lǐng)域，尤其是安全帶檢測方法。
背景技術(shù)：
2.在高空作業(yè)中，由于場景復(fù)雜，人多，出現(xiàn)安全帶檢測誤報的情況。為了去除不清晰圖片，進行圖像質(zhì)量分類，為了去除彎腰、側(cè)身，運用人物姿態(tài)估計。目前檢測中，使用較多的是性能和速度都領(lǐng)先的yolov5s。分割算法中，針對小目標，同時考慮到速度，使用fpnnetfpn的結(jié)構(gòu)較為簡單，可以概括為：特征提取，上采樣，特征融合，多尺度特征輸出。fpn的輸入為任意大小的圖片，輸出為各尺度的feature map。fpn的整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為自底向上和自頂向下兩個部分。自底向上是特征提取過程，也就是encoder部分，自頂向下將最深層的特征通過層層的上采樣，采樣至與自底向上輸出對應(yīng)的分辨率大小，與之融合后輸出feature map。現(xiàn)有技術(shù)存在誤報和效率低下的缺點。
3.因此需要有一種可靠的、高效的安全帶檢測方法，解決模糊不清楚且人物出現(xiàn)遮擋側(cè)身等情況下的安全帶檢測問題。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
4.本發(fā)明的目的在于解決在高空作業(yè)中，由于場景復(fù)雜，人多，或者針對模糊不清楚且人物出現(xiàn)遮擋側(cè)身等情況，出現(xiàn)安全帶檢測誤報的問題。
5.為了實現(xiàn)這一目的本發(fā)明提供了一種安全帶檢測方法，針對模糊不清楚且人物出現(xiàn)遮擋側(cè)身等情況，進行魯棒性的安全帶檢測。通過視頻流獲得圖片，通過檢測網(wǎng)絡(luò)分割出目標物，再經(jīng)過分類器，把不清晰或者遮擋等進行過濾，再經(jīng)過分割網(wǎng)絡(luò)，進行細粒度分類，進而通過合理的邏輯判斷(是否需要高掛低用)來確定是否正確佩戴安全帶。安全帶高掛低用是指將安全帶掛在高于人站立的地方，人員工作的地方要低于安全帶掛的位置。按這樣的系掛方法，一旦墜落事故發(fā)生，安全帶、安全繩和金屬配件的聯(lián)合力量可將人員拉住，使實際沖擊距離減小或使之不墜落掉下。
6.首先獲取視頻幀，然后進行目標檢測(人)，然后進入分類器，分類器步驟之后進入定義清晰步驟;定義清晰包括正樣本和負樣本;正樣本包括上半身無遮擋，清晰的人正、反面和上半身有遮擋，安全帶全部清晰的人正、反面等情況中的一種或數(shù)種;負樣本包括：側(cè)身;彎腰、下蹲;上半身全部遮擋或者全部不清晰的人正、反面;安全帶大部分遮擋或者大部分不清晰的人正、反面;上半身有遮擋，安全帶少部分遮擋或者少部分不清晰的人正、反面等情況中的一種或數(shù)種。
7.如果不是定義清晰，則返回第一步重新獲取視頻幀;如果是定義清晰，則將樣本分割成人、安全帶或安全繩。
8.分割網(wǎng)絡(luò)步驟之后，再判斷是否檢測到安全帶或安全繩。如果檢測到安全帶或者安全繩，則進一步判斷是否為高掛低用。如果是高掛低用，則返回第一步重新獲取視頻幀，如果不是高掛低用，則進入上半身安全帶附近連通域步驟。
9.進入到上半身安全帶附近連通域步驟之后，接著判斷連通域是否都為人的像素點，如果不是，則返回第一步重新獲取視頻幀，如果是則進行安全帶報警，然后返回第一步重新獲取視頻幀。
10.進一步的，本發(fā)明的安全帶檢測方法，還可以再目標檢測步驟之后，直接進入分割網(wǎng)絡(luò)，將樣本分割成人、安全帶或安全繩。
11.分割網(wǎng)絡(luò)步驟之后，對檢測到的安全帶或安全繩進行判斷，如果是則進行高掛低用的判斷步驟，如果不是，則進入分類器;如果是高掛低用則返回第一步，重新獲取視頻幀，如果不是高掛低用則進入分類器。
12.分類器步驟之后，判斷是否上半身是工服，如果不是則轉(zhuǎn)入第一步，重新獲取視頻幀;如果是則進行安全帶報警，然后轉(zhuǎn)入第一步，重新獲取視頻幀。
13.本發(fā)明的有益效果是解決遮擋，不清晰等客觀問題，降低了誤報率;同時由于過濾掉遮擋，不清晰圖片，不用花費時間在人眼都無法判斷的圖片上，也進一步提高了項目效率。
14.為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。
附圖說明
15.為了更清楚地說明本發(fā)明具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施方式，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
16.圖1為本發(fā)明的安全帶檢測方法的流程圖。
17.圖2為本發(fā)明的另一種安全帶檢測方法的流程圖。
具體實施方式
18.下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整的描述。顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設(shè)計。因此，以下對在附圖中提供的本發(fā)明的實施例的詳細描述并非旨在限制要求保護的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實施例?；诒景l(fā)明的實施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
19.下面對本發(fā)明做進一步的詳細說明，以令本領(lǐng)域技術(shù)人員參照說明文字能夠據(jù)以實施。
20.首先請參照圖1.圖1為本發(fā)明的安全帶檢測方法的流程圖。在圖1中，首先獲取視頻幀，然后進行目標檢測，檢測目標是否為人。然后程序進入分類器，進行定義清晰判斷。如果是定義清晰，則程序進入分割步驟，將目標分割成人、安全帶和安全繩;如果不是定義清晰，則返回程序開始，重新獲取視頻幀。將目標進行分割后，判斷檢測到的是否為安全帶或安全繩，如果是安全帶或安全繩，則進一步判斷是否為高掛低用;如果不是安全帶或安全繩，則進入上半身安全帶附近連通域。如果是高掛低用，則返回程序開始重新獲取視頻幀，
如果不是高掛低用，則進入上半身安全帶附近連通域。進入上半身安全帶附近連通域后開始判斷是否連通域都為人的像素點，如果不是，則返回程序開始重新獲取視頻幀;如果是，則進行安全帶報警，并返回程序開始重新獲取視頻幀。
21.圖1中的定義清晰分為正樣本和負樣本。其中的正樣本又分為兩種情況：(1)上半身無遮擋，清晰的人正、反面;(2)上半身有遮擋，安全帶全部清晰的人正、反面。其中的負樣本又分為五種情況：(1)側(cè)身;(2)彎腰，下蹲;(3)上半身全部遮擋或者全部不清晰的人正、反面;(4)安全帶大部分遮擋或者大部分不清晰的人正、反面;(5)上半身有遮擋，安全帶少部分遮擋或者少部分不清晰的人正、反面。
22.接下來請參照圖2.圖2為本發(fā)明的另一種安全帶檢測方法的流程圖。在圖2中與圖1中實施例不同的是，在圖2的實施例中，程序開始獲取視頻幀，然后以人為對象進行目標檢測，檢測到目標人后直接進行分割，將目標分割成人、安全帶和安全繩。然后判斷檢測到的是否為安全帶和安全繩，如果是安全帶或安全繩，則進一步判斷是否為高掛低用;如果不是安全帶或安全繩，則程序進入分類器。如果判斷為高掛低用，則返回程序開始重新獲取視頻幀;如果不是高掛低用，則進入分類器。進入分類器后，判斷是否上半身是工服，如果上半身不是工服，則返回程序開始重新獲取視頻流;如果上半身是工服，則發(fā)出安全帶報警并返回程序開始重新獲取視頻流。
23.盡管本發(fā)明的實施方案已公開如上，但其并不僅僅限于說明書和實施方式中所列運用。它完全可以被適用于各種適合本發(fā)明的領(lǐng)域。對于熟悉本領(lǐng)域的人員而言可以容易實現(xiàn)另外的修改。因此在不背離權(quán)利要求及等同范圍所限定的一般概念下，本發(fā)明并不限于特定的細節(jié)和這里展示和描述的圖例。
技術(shù)特征：
1.安全帶檢測方法，包括以下步驟：首先通過視頻流獲得圖片，通過檢測網(wǎng)絡(luò)分割出目標物，再經(jīng)過分類器，把不清晰或者遮擋情況等進行過濾，再經(jīng)過分割網(wǎng)絡(luò)，進行細粒度分類，進而通過判斷是否屬于高掛低用來確定是否正確佩戴安全帶。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的安全帶檢測方法，其特征在于，在所述的分類器步驟之后，還包括定義清晰步驟;定義清晰包括正樣本和負樣本;正樣本包括上半身無遮擋，清晰的人正、反面和上半身有遮擋，安全帶全部清晰的人正、反面等情況中的一種或數(shù)種;負樣本包括：側(cè)身;彎腰、下蹲;上半身全部遮擋或者全部不清晰的人正、反面;安全帶大部分遮擋或者大部分不清晰的人正、反面;上半身有遮擋，安全帶少部分遮擋或者少部分不清晰的人正、反面等情況中的一種或數(shù)種。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的安全帶檢測方法，其特征在于，所述分割網(wǎng)絡(luò)將樣本分割成人、安全帶和安全繩，在所述的分割網(wǎng)絡(luò)步驟之后，還包括判斷是否檢測到安全帶或安全繩。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的安全帶檢測方法，其特征在于，所述的檢測到安全帶、安全繩步驟之后，還包括判斷是否屬于高掛低用，如果是則返回獲取視頻幀步驟;如果不是，則進入到上半身安全帶附近連通域。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的安全帶檢測方法，其特征在于，所述的上半身安全帶附近連通域步驟之后，還包括判斷連通域是否都為人的像素點，如果不是，則返回第一步，重新獲取視頻幀;如果是，則進行安全帶報警，然后返回第一步，重新獲取視頻幀。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的安全帶檢測方法，其特征在于，所述的目標檢測步驟之后，直接進入分割網(wǎng)絡(luò)，將樣本分割成人、安全帶或安全繩。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的安全帶檢測方法，其特征在于，所述的分割網(wǎng)絡(luò)步驟之后，對檢測到的安全帶或安全繩進行判斷，如果是則進行高掛低用的判斷步驟，如果不是，則進入分類器;如果是高掛低用則返回第一步，重新獲取視頻幀，如果不是高掛低用則進入分類器。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的安全帶檢測方法，其特征在于，所述的分類器步驟之后，判斷是否上半身是工服，如果不是則轉(zhuǎn)入第一步，重新獲取視頻幀;如果是則進行安全帶報警，然后轉(zhuǎn)入第一步，重新獲取視頻幀。
技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了安全帶檢測方法，首先通過視頻流獲得圖片，然后通過檢測網(wǎng)絡(luò)分割出目標物，再經(jīng)過分類器，把不清晰或者遮擋的情況等進行過濾，再經(jīng)過分割網(wǎng)絡(luò)，進行細粒度分類，進而通過合理的邏輯判斷(是否屬于高掛低用)來確定是否正確佩戴安全帶。本發(fā)明可以提供一種可靠的、高效的安全帶檢測方法，可以解決遮擋，不清晰等客觀問題，降低了誤報率;同時由于過濾掉遮擋，不清晰圖片，不用花費時間在人眼都無法判斷的圖片上，也進一步提高了項目效率。也進一步提高了項目效率。也進一步提高了項目效率。
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