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    基于目標(biāo)檢測算法的安全帽佩戴智能識別

    2021-04-20 12:37:26孫利波張明
    水泥技術(shù) 2021年2期
    關(guān)鍵詞:候選框智能算法安全帽

    孫利波,張明

    1 引言

    建設(shè)工程項目安全生產(chǎn)管理條例中明確規(guī)定,所有進(jìn)場作業(yè)人員必須按規(guī)定佩戴安全帽,但個別人員安全意識淡薄,對安全帽佩戴不夠重視,給項目施工帶來了非常大的安全隱患,因此,檢查現(xiàn)場作業(yè)人員是否按規(guī)定佩戴安全帽是安全管理工作的一項重要內(nèi)容。在項目施工現(xiàn)場一般是通過管理人員巡檢以及查看現(xiàn)場視頻來檢查作業(yè)人員是否按規(guī)定佩戴安全帽。這些檢查方法雖有一定的安全管理效果,但也存在工作效率較低、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確的問題。

    隨著人工智能算法的發(fā)展,圖像分類[1]、目標(biāo)識別[2]、圖片分隔和檢測[3]等計算機(jī)技術(shù)被運用到施工現(xiàn)場復(fù)雜場景的安全管理工作中,取得了良好的效果。

    基于目標(biāo)檢測智能算法識別作業(yè)人員是否佩戴安全帽的方法,能夠自動檢測現(xiàn)場視頻或圖片,實時輸出違規(guī)操作的數(shù)據(jù)報告,解決了人為巡檢時效性差、數(shù)據(jù)不精確的問題,同時節(jié)約了人力資源,減少了項目人力成本支出。

    2 目標(biāo)檢測智能算法

    2.1 算法原理

    目標(biāo)檢測算法是計算機(jī)技術(shù)在視覺領(lǐng)域應(yīng)用的一個分支,該算法可對圖像內(nèi)的物體生成候選框,并對該候選框內(nèi)的物體進(jìn)行分類識別。

    基于目標(biāo)檢測算法識別圖像時,首先將圖像送入到訓(xùn)練好的模型中,然后對輸入圖像進(jìn)行運算處理,生成候選框,同時對候選框內(nèi)的物體進(jìn)行分類,最后用NMS算法去除冗余的候選框。識別流程如圖1所示。

    圖1 目標(biāo)檢測流程

    常用的目標(biāo)檢測算法模型有基于區(qū)域的R系列模型和基于回歸的模型。

    R系列模型的特點是:用端到端的卷積網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行識別檢測,保證一定的精度,但其實時性和檢測速度有待提高。回歸模型的特點是:將檢測任務(wù)轉(zhuǎn)換為回歸問題,提高了檢測速度,可滿足實時性的需求。本文采用回歸模型下的YOLOV3算法來進(jìn)行目標(biāo)檢測。

    2.2 YOLOV3算法

    YOLO算法是一種端到端的目標(biāo)檢測模型[4],2016年由Remdon等人提出。在YOLO算法的實際應(yīng)用過程中,基于YOLO算法的改進(jìn)算法YOLO 9000和YOLOV3[5]開始被廣泛使用。YOLOV3算法在識別的準(zhǔn)確率和檢測速度上較之前的算法有很大提升,其采用的Darknrt-53基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較之前的算法也大不相同,如圖2所示。

    當(dāng)進(jìn)行邊框預(yù)測時,YOLOV3候選框的初始尺寸采用k-means聚類的方式來實現(xiàn),可以預(yù)測出候選框中心點相對于網(wǎng)格單元左上角的相對坐標(biāo)(tx,ty,tw,th,t0),并通過坐標(biāo)偏移公式計算得到候選框的位置、大小和置信度,見公式(1)~(5)。

    式中:

    tx、ty——目標(biāo)中心點的坐標(biāo)

    σ——激活函數(shù),用于將中心點坐標(biāo)歸一化

    cx、cy——物體中心點所在網(wǎng)格的左上角坐標(biāo)

    bx、by——預(yù)測候選框的坐標(biāo)

    pw、ph——標(biāo)注候選框的寬和高

    tw、th——候選框?qū)捄透叩钠屏?/p>

    bw、bh——預(yù)測候選框的寬度和高度

    相比于原始YOLO算法,YOLOV3從多個尺度檢測目標(biāo),解決了原始YOLO算法對小物體檢測效果不佳的問題。同時,YOLOV3算法在目標(biāo)分類上使用邏輯分類器代替softmax函數(shù),可同時為一個目標(biāo)預(yù)測多個類別,提高了預(yù)測精度。

    3 智能算法在安全帽佩戴管理中的應(yīng)用

    我們采用前后端分離的方式檢測工人是否佩戴安全帽。前端通過搭建智能算法平臺展示違規(guī)數(shù)據(jù)。后端通過將目標(biāo)檢測算法訓(xùn)練模型嵌入到攝像頭,利用攝像頭檢測工人是否佩戴安全帽。

    圖2 YOLOV3基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    某公司項目現(xiàn)場安裝有攝像頭,能夠?qū)崟r回傳視頻文件,同時在總部布署了攝像頭后臺管理系統(tǒng),能實時獲取項目現(xiàn)場視頻和圖片??偛繖C(jī)房配置了專門的深度學(xué)習(xí)服務(wù)器,用于訓(xùn)練模型和算法分析,同時,建有安全管理平臺,用于展示算法輸出結(jié)果。安全管理人員和項目現(xiàn)場管理人員可通過查看安全管理平臺實時狀況,掌握現(xiàn)場安全帽佩戴情況?,F(xiàn)場安全帽佩戴情況檢測流程如圖3所示。

    YOLOV3檢測安全帽模塊圖如圖4所示。在前端展示中,主要使用Web開發(fā)框架搭建智能算法平臺,通過開發(fā)語言、數(shù)據(jù)庫、瀏覽器腳本等,將檢測到的違規(guī)數(shù)據(jù)通過圖表、報告等在平臺展示。在后端算法中,首先將訓(xùn)練集圖片進(jìn)行標(biāo)注,并用python語言編寫腳本代碼,劃分?jǐn)?shù)據(jù)集;然后用調(diào)試好的YOLOV3算法訓(xùn)練模型,對模型性能進(jìn)行評估微調(diào);最后上線投入使用。

    目標(biāo)檢測算法實施步驟如下:

    (1)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集

    為提升目標(biāo)算法的準(zhǔn)確度,收集項目現(xiàn)場1 000張圖片并進(jìn)行標(biāo)注,將標(biāo)注的文件保存在服務(wù)器文件夾中。

    圖3 現(xiàn)場安全帽佩戴情況檢測流程

    (2)建立算法模型

    基于標(biāo)注的文件,設(shè)置算法相關(guān)權(quán)重系數(shù)和目標(biāo)檢測圖片的輸出。通過調(diào)整相關(guān)參數(shù),提高算法計算結(jié)果的準(zhǔn)確度,其中需調(diào)整的參數(shù)包括:根據(jù)不同場景下的不同類別修改模型類別個數(shù),并在測試時設(shè)置閾值,將得分較低的候選框過濾掉,避免誤報。

    圖4 YOLOV3檢測安全帽模塊圖

    圖5 YOLOV3檢測效果

    圖6 前端統(tǒng)計分析

    (3)輸出圖片和數(shù)據(jù)

    基于已經(jīng)訓(xùn)練好的算法,對接收到的視頻或圖片進(jìn)行計算,并將數(shù)據(jù)存入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中,圖片存儲在之前設(shè)置的文件夾或OSS文件服務(wù)器上。

    (4)展示前端數(shù)據(jù)

    用Web平臺展示違規(guī)數(shù)據(jù)、圖片、視頻等,并集成到安全管理平臺上,安全管理人員可通過平臺預(yù)警信息及時處理相關(guān)事務(wù)。YOLOV3檢測效果如圖5所示,前端統(tǒng)計分析如圖6所示。

    4 結(jié)語

    針對工程項目現(xiàn)場智能識別作業(yè)人員是否佩戴安全帽的問題,本文提出了采取回歸網(wǎng)絡(luò)模型YOLOV3算法進(jìn)行目標(biāo)檢測的方法,并將后端YOLOV3算法與前端展示相統(tǒng)一,應(yīng)用于工程項目安全管理領(lǐng)域中,為發(fā)現(xiàn)和消除現(xiàn)場安全隱患提供了便利,對未來智能算法在安全領(lǐng)域中的應(yīng)用具有一定的理論和實踐意義。

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