一种基于视频AI监测人体静电释放的方法及系统与流程

本发明涉及视频监测，尤其涉及一种基于视频ai监测人体静电释放的方法及系统。

背景技术：

1、在危化品加工区域，例如民爆加工区、化工作业区等，人员进入必须进行静电释放，否则容易因静电导致起火、爆炸等危险事故。当前对人员进入作业区内的静电释放的无有效管控。人员可能因为疏忽，或者遗忘导致未释放静电。因此，针对上述场景下的人体静电释放的监测非常有必要。

2、现有技术中，针对静电释放的监测系统通常集成工作量大，现场布线施工难度大，成本较高，若信号出现故障，则无法工作。且无法有效区分多人作业时人员是否释放静电，也无法区分人员进入或离开时的静电释放要求。

技术实现思路

1、针对上述技术中存在的不足之处，本发明提供一种基于视频ai监测人体静电释放的方法，至少包括以下步骤：

2、将视频监测画面设定监测区域，监测区域划分至少包括作业区、静电释放区和进入区；

3、监测并跟踪进入监测区域的一个或者多个目标对象，识别目标对象是否跨越作业区，若是，则回溯进入作业区的目标对象的历史画面，获取并判定目标对象是否为进入作业区方向；

4、获取进入作业区方向的目标对象在静电释放区的图像，判定手部是否触摸静电杆，若否，则将目标对象未触摸静电杆的图像上报。

5、在本实施例中，所述监测区域包括第一划分线和第二划分线，所述第一划分线划分所述静电释放区和进入区，所述第二划分线划分静电释放区和作业区，所述静电释放区还包括静电杆识别区。

6、在本实施例中，在监测并跟踪进入监测区域的一个或者多个目标对象的步骤中，利用算法训练目标对象检测模型，识别目标对象得到目标对象的检测框、多人跟踪id、位置信息与类型。

7、在本实施例中，在回溯进入作业区的目标对象的历史画面，获取并判定目标对象是否为进入作业区方向的步骤中，首先判断所述目标对象是否先跨域第一划分线，若是，则判断目标对象为进入作业区方向，若否，则获取并识别所述目标对象跨越所述作业区时的面部朝向和肢体朝向画面。

8、在本实施例中，在获取并识别所述目标对象跨越所述作业区时的面部朝向和肢体朝向画面的步骤中，获取目标对象跨越所述第二划分线时的2~5帧的视频流画面，将静电释放区方向设定为第一方向，将作业区方向设定为第二方向，当所述目标对象的面部朝向和肢体朝向位于第二方向内时，则判断为所述目标对象为进入作业区方向。

9、在本实施例中，在获取进入作业区方向的目标对象在静电释放区的图像，判定手部是否触摸静电杆的步骤中，获取目标对象的人体姿态的图像，给予合理标注以构建数据集合，并使用数据增强技术进行样本扩充，使用预训练模型，调整至合适的参数并进行模型训练，得到的权重模型即为所需目标检测模型。

10、在本实施例中，将每个目标对象的双手均设定为第一人体关键点和第二人体关键点，使用人体关键点检测工具检测每个目标对象的人体关键点，从而实现多个人的人体关键点检测；判定每个目标对象的第一人体关键点和第二人体关键点任一是否与所述静电杆识别区重合并停留，若是，则判定为已触摸静电杆。

11、在本实施例中，在监测并跟踪进入监测区域的一个或者多个目标对象的步骤中，识别视频流中的人体的识别时间间隔为0.1s或0.2识别一次，并对目标进行跟踪标识id信息。

12、一种基于视频ai监测人体静电释放的系统，包括：处理器、存储器及通信总线；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器执行所述计算机可读程序时实现所述的一种基于视频ai监测人体静电释放的方法中的步骤。

13、本发明的有益效果是：与现有技术相比，本发明提供一种基于视频ai监测人体静电释放的方法及系统，至少包括以下步骤：将视频监测画面设定监测区域，监测区域划分至少包括作业区、静电释放区和进入区；监测并跟踪进入监测区域的一个或者多个目标对象，识别目标对象是否跨越作业区，若是，则回溯进入作业区的目标对象的历史画面，获取并判定目标对象是否为进入作业区方向；获取进入作业区方向的目标对象在静电释放区的图像，判定手部是否触摸静电杆，若否，则将目标对象未触摸静电杆的图像上报。借助该算法可以实时地计算监测区域内的人员进入时是否有释放静电的行为，为现场提供可靠准确的人员静电释放动作的监测数据，帮助现场人员及时释放静电，有助于主管部门对违规行为进行及时纠正查处，保持人员静电释放确实执行到位，维持现场安全运营。

技术特征：

1.一种基于视频ai监测人体静电释放的方法，其特征在于，至少包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于视频ai监测人体静电释放的方法，其特征在于，所述监测区域包括第一划分线和第二划分线，所述第一划分线划分所述静电释放区和进入区，所述第二划分线划分静电释放区和作业区，所述静电释放区还包括静电杆识别区。

3.根据权利要求2所述的一种基于视频ai监测人体静电释放的方法，其特征在于，在监测并跟踪进入监测区域的一个或者多个目标对象的步骤中，利用算法训练目标对象检测模型，识别目标对象得到目标对象的检测框、多人跟踪id、位置信息与类型。

4.根据权利要求3所述的一种基于视频ai监测人体静电释放的方法，其特征在于，在回溯进入作业区的目标对象的历史画面，获取并判定目标对象是否为进入作业区方向的步骤中，首先判断所述目标对象是否先跨域第一划分线，若是，则判断目标对象为进入作业区方向，若否，则获取并识别所述目标对象跨越所述作业区时的面部朝向和肢体朝向画面。

5.根据权利要求4所述的一种基于视频ai监测人体静电释放的方法，其特征在于，在获取并识别所述目标对象跨越所述作业区时的面部朝向和肢体朝向画面的步骤中，获取目标对象跨越所述第二划分线时的2~5帧的视频流画面，将静电释放区方向设定为第一方向，将作业区方向设定为第二方向，当所述目标对象的面部朝向和肢体朝向位于第二方向内时，则判断为所述目标对象为进入作业区方向。

6.根据权利要求2所述的一种基于视频ai监测人体静电释放的方法，其特征在于，在获取进入作业区方向的目标对象在静电释放区的图像，判定手部是否触摸静电杆的步骤中，获取目标对象的人体姿态的图像，给予合理标注以构建数据集合，并使用数据增强技术进行样本扩充，使用预训练模型，调整至合适的参数并进行模型训练，得到的权重模型即为所需目标检测模型。

7.根据权利要求6所述的一种基于视频ai监测人体静电释放的方法，其特征在于，将每个目标对象的双手均设定为第一人体关键点和第二人体关键点，使用人体关键点检测工具检测每个目标对象的人体关键点，从而实现多个人的人体关键点检测；判定每个目标对象的第一人体关键点和第二人体关键点任一是否与所述静电杆识别区重合并停留，若是，则判定为已触摸静电杆。

8.根据权利要求1-7任意一项所述的一种基于视频ai监测人体静电释放的方法，其特征在于，在监测并跟踪进入监测区域的一个或者多个目标对象的步骤中，识别视频流中的人体的识别时间间隔为0.1s或0.2识别一次，并对目标进行跟踪标识id信息。

9.一种基于视频ai监测人体静电释放的系统，其特征在于，包括：处理器、存储器及通信总线；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-8任意一项所述的一种基于视频ai监测人体静电释放的方法中的步骤。

技术总结本发明提供一种基于视频AI监测人体静电释放的方法及系统，将视频监测画面设定监测区域，监测区域划分至少包括作业区、静电释放区和进入区；监测并跟踪进入监测区域的一个或者多个目标对象，识别目标对象是否跨越作业区，若是，则回溯进入作业区的目标对象的历史画面，获取并判定目标对象是否为进入作业区方向；获取进入作业区方向的目标对象在静电释放区的图像，判定手部是否触摸静电杆，若否，则将目标对象未触摸静电杆的图像上报。该方法可以实时地监测区域内的人员是否有释放静电的行为，提供可靠准确的人员静电释放动作的监测数据，帮助现场人员及时释放静电，主管部门对违规行为进行及时纠正查处，保证人员静电释放执行到位。技术研发人员：袁振华,唐向军,陈仕鹏,叶青林受保护的技术使用者：开蓝科技（深圳）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/26