一种实验室物资的损害报警方法与系统

本发明属于物资管理，具体涉及一种实验室物资的损害报警方法与系统。

背景技术：

1、实验室物资管理是人们比较头疼的问题。面对每天都要重复进行的出入库工作，及对设备的使用情况、维修情况、人为破坏情况等及时监督，在使用过程中，由于不确定因素，导致设备损坏，很难做到及时追踪，如果不能对设备进行科学管理，将会导致运营成本增加，运转效率低下，服务质量难以保证等问题。

2、由于实验室物资的种类繁多，数量庞大，且使用频率高，因此物资管理难度较大。传统的物资管理方式往往存在很多问题，例如无法在物资被损害前进行提前预警等。

3、在这种情况下，利用现代技术手段对实验室物资进行科学管理显得尤为重要。然而，物资在使用过程中有可能造成破坏，目前现有的技术手段中虽然存在物资管理系统可以追踪物资的使用情况和维修情况，但对于物资的损害没有提前预警的机制。

4、总之，现有技术不能对物资的损害情况做到及时发现和预警。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种实验室物资的损害报警方法与系统。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种实验室物资的损害报警方法与系统，包括：

4、获取实验室图像数据；

5、根据实验室图像数据，检测出实验室图像中人员，并判断人员是否产生损害实验室物资的动作；

6、检测实验室图像中是否存在移动物体，如果存在移动物体，检测移动物体周围是否存在烟色区域；

7、如果存在烟色区域，计算实验室图像中阴影区域的平均色彩矢量；计算移动物体周围区域像素的平均色彩矢量与阴影区域的平均色彩矢量的颜色距离，当颜色距离小于阈值时，判断烟色区域为乌云形成的阴影区域；当颜色距离大于阈值时，判断烟色区域不为乌云形成的阴影区域；

8、检测移动物体所在区域中随时间连续变换的像素区域的最上面的像素的行值；如果当前的图像帧中最上面的像素的行值比前一帧的大，则移动物体为乌云；

9、当实验室中人员产生危害实验室物资的动作时，或当烟色区域不为乌云形成的阴影区域且移动物体不为乌云时，发出报警。

10、进一步，所述姿态识别算法为shm算法。

11、进一步，所述深度学习目标检测算法为faster r-cnn网络。

12、进一步，所述检测图像中的移动物体；包括：

13、获取背景图像中位置x处像素的像素强度值b(x，n)；

14、检测第n帧时刻图像中位置x处像素的像素强度值i(x，n)；

15、检测第n+1帧时刻图像中位置x处像素的像素强度值b(x，n+1)；

16、如果b(x，n+1)相对于b(x，n)发生变化，则判断图像中存在移动的物体。

17、进一步，所述检测移动物体周围是否存在烟色区域；包括：

18、设定实验室图像的像素的亮度值阈值和色度值阈值；

19、检测移动物体周围的亮度值和色度值，当亮度值高于阈值且色度值低于阈值时判断存在烟色区域。

20、进一步，平均色彩矢量的计算为：

21、

22、其中，ci-；s(n)表示的第n帧的i图像中地区的平均色彩矢量，s(n)表示的在第n帧图像i中缓慢移动的区域；ri，gi、bi为为像素点的rgb值，a为该区域图像像素点的总数。

23、进一步，所述第n+1帧时刻中位置x处像素的像素强度值b(x，n+1)为：

24、

25、其中，i(x，n)指的是第n帧图像i中x处像素的强度值，a是(0,1)之间的一个常数。

26、一种实验室物资报警系统，其特征在于，包括：

27、信息采集模块，用于获取获取实验室的图像数据；

28、检测模块，用于利用深度学习目标检测算法检测出实验室图像中人员的位置后，利用姿态识别算法识别实验室中人员的违规动作；

29、还用于检测实验室图像中是否存在的移动物体，如果存在移动物体，检测移动物体周围是否存在烟色区域；如果存在烟色区域，计算图像中阴影区域的平均色彩矢量；计算移动物体周围区域像素的平均色彩矢量与阴影区域的平均色彩矢量的颜色距离，当颜色距离小于阈值时，判断烟色区域为乌云形成的阴影区域；当颜色距离大于阈值时，判断烟色区域不为乌云形成的阴影区域；检测移动物体是否为乌云；如果烟色区域不为乌云形成的阴影区域且移动物体不为乌云，发出报警；

30、报警模块，用于当实验室中人员产生危害实验室物资的动作，发出报警；当实验室中存在移动物体，并且移动物体产生的烟色区域不为乌云形成的阴影区域并且移动物体不为乌云，发出报警。

31、本发明提供的一种实验室物资的损害报警方法与系统具有以下有益效果：

32、本发明将实验室物资的损害诱因分为人为破坏诱因和火灾诱因，并分别通过两种算法对两种设备损坏的情况进行提前预警。深度学习目标检测算法能够在图像中选中人所在的区域，以便将人的动作图像输入到姿态识别算法中，利用姿态识别算法判断人是否产生损害实验室物资的动作。利用烟火检测识别算法识别实验室中的着火区域；当实验室中存在着火区域时，发出报警。

33、其中，在识别实验室中的着火区域时，通过判定画面中的移动物体来找到火源，通过检测烟色区域来判断火源是否产生了烟雾。同时，考虑到空气中漂浮的烟云也存在缓慢移动外加产生烟色区域的情况，通过计算移动物体周围区域像素的平均色彩矢量与阴影区域的平均色彩矢量的颜色距离来判定烟色区域到底是火焰的烟雾还是烟云的阴影；能够防止误判情况的产生。

技术特征：

1.一种实验室物资的损害报警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种实验室物资的损害报警方法，其特征在于，所述姿态识别算法为shm算法。

3.根据权利要求1所述的一种实验室物资的损害报警方法，其特征在于，所述深度学习目标检测算法为faster r-cnn网络。

4.根据权利要求1所述的一种实验室物资的损害报警方法，其特征在于，所述检测图像中的移动物体；包括：

5.根据权利要求1所述的一种实验室物资的损害报警方法，其特征在于，所述检测移动物体周围是否存在烟色区域；包括：

6.根据权利要求1所述的一种实验室物资的损害报警方法，其特征在于，平均色彩矢量的计算为：

7.根据权利要求4所述的一种实验室物资的损害报警方法，其特征在于，所述第n+1帧时刻中位置x处像素的像素强度值b(x，n+1)为：

8.一种实验室物资报警系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明提供了一种实验室物资的损害报警方法与系统，属于物资管理技术领域，包括：获取实验室的图像数据；利用深度学习目标检测算法检测出实验室图像中人员的位置后，利用姿态识别算法识别实验室中人员的违规动作；利用烟火检测识别算法识别实验室中的着火区域；当实验室中人员产生危害实验室物资的动作，或实验室中存在着火区域时，发出报警。该方法能够对实验室中物资受到损害的情况进行及时发现和预警，保护实验室物资。

技术研发人员：李新春,崔利杰,张亮,谢小月,吴童
受保护的技术使用者：中国人民解放军空军工程大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24