一种工作服穿戴状态识别方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及图像处理，具体涉及一种工作服穿戴状态识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、综合管廊建设工程项目具有极高的重要性，其对于城市基础设施的完善、城市化进程的推进以及社区居民生活质量的提升都起着关键的作用。然而，这一工程项目从工程实施的过程中，到工程完工后的运营阶段，都可能存在一定的安全风险。因此，在管廊作业环境中，严格按照相关规定穿戴符合安全作业要求的工作服就显得尤为重要。在实际阶段项目施作过程中，由于作业人员的安全意识不强，为了舒服、简单在作业区域不穿工作服，一旦由物体坠落击中身体要害部位，缺乏防护造成人员受伤，严重的甚至造成死亡，因此施工环境中穿工作服成为了硬性要求。

2、然而，但由于施工作业点众多，安全管理人员不能全时段全作业点覆盖式监督，大量增加安全管理人员会大大增加项目成本，为解决此问题，市面上出现各种智能的工作服检测系统，方便安全管理人员对项目施作的安全把控，但是在实际运转过程中由于视频采集不清晰造成误报的频率始终居高不下，其工作服穿戴状态的识别的准确率较低。

技术实现思路

1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种工作服穿戴状态识别方法、装置、设备及存储介质，以解决上述工作服穿戴状态的识别的准确率较低的技术问题。

2、本发明提供的一种工作服穿戴状态识别方法，所述方法包括：获取多个初始视频流，并将所述多个初始视频流转换为初始图像；对所述初始图像进行图片尺寸处理，以得到满足目标尺寸要求的待识别图像；将所述待识别图像输入至预设图像处理模型，对所述待识别图像进行工作服识别和人体识别，以得到所述待识别图像中多个目标对象的工作服穿戴状态；基于预设图像处理模型的识别结果，对所述待识别图像中工作服穿戴状态为未穿戴的对象进行标记；计算被标记的对象在所述初始图像中的位置，并输出识别结果。

3、于本发明的一实施例中，计算被标注的对象在所述初始图像中的位置之后，还包括：获取多个连续图像，所述连续图像为同一视频流对应的多个初始图像；对多个连续图像中的待检测对象进行标注，得到各待检测对象的图像检测框；将各连续图像中检测到的目标检测框进行关联，以基于所述目标检测框对所述目标对象进行跟踪，得到所述目标对象的运动轨迹，所述目标检测框为目标对象在所述连续图像中的图像检测框。

4、于本发明的一实施例中，基于所述目标检测框对所述目标对象进行跟踪之后，还包括：基于跟踪结果确定所述目标对象在各连续图像中的位置；将所述目标对象在第一图像中的位置信息确定为标准位置，所述第一图像为所述多个连续图像中的时间顺序最先的图像；比较所述目标对象在任一连续图像中的单项位置和所述标准位置，得到位置距离；将所述位置距离小于预设距离范围的候选图像为重复图像，筛除所述重复图像。

5、于本发明的一实施例中，筛除所述重复图像之后，还包括：将筛除重复图像之后的全部连续图像确定为候选识别图像，并基于所述运动轨迹对所述候选识别图像进行排序；取任意两张候选识别图像为一组目标识别图像，若所述目标对象在所述目标识别图像的任一图像中的工作服穿戴状态为已穿戴，则判定所述目标对象的工作服穿戴状态为已穿戴。

6、于本发明的一实施例中，将所述待识别图像输入至预设图像处理模型之前，还包括：获取预处理图像，并将所述预处理图像和预设图像进行比较，基于比较结果对所述预处理图像进行标注；基于标注后的预处理图像生成候选图像数据集，并基于所述候选图像数据集对初始图像识别模型进行训练，以得到训练后的工作服穿戴状态识别模型；将所述待识别图像输入所述工作服穿戴状态识别模型，得到所述待识别图像对应的各人员的工作服穿戴状态。

7、于本发明的一实施例中，将所述预处理图像和预设图像进行比较，基于比较结果对所述预处理图像进行标注，包括：将所述预处理图像中的任一人员图像确定为目标图像，采集所述目标图像的服装特征信息，并基于所述服装特征信息生成服装特征值；将所述服装特征值与预设特征值作比较，若所述服装特征值与预设特征值的差值小于或等于预设阈值，则判定所述目标图像所对应的人员的工作服穿戴状态为已穿戴，若所述服装特征值与预设特征值的差值大于预设阈值，则判定所述目标图像所对应的人员的工作服穿戴状态为未穿戴；遍历所述预处理图像中的全部人员图像，以得到所述预处理图像中各人员图像所对应人员的工作服穿戴状态，并基于得到的各人员工作服穿戴状态对所述预处理图像进行标注。

8、于本发明的一实施例中，计算所述被标记的对象在所述初始图像中的位置，并输出识别结果之后，还包括：将工作服穿戴状态为未穿戴的人员确定为目标人员，获取所述目标人员的目标位置信息；基于所述目标位置信息向所述目标人员发出安全警示。

9、本申请提供一种工作服穿戴状态识别装置，所述装置包括：数据获取模块，用于获取多个初始视频流，并将所述多个初始视频流转换为初始图像；图像处理模块，用于对所述初始图像进行图片尺寸处理，以得到满足目标尺寸要求的待识别图像；图像识别模块，用于将所述待识别图像输入至预设图像处理模型，对所述待识别图像进行工作服识别和人体识别，以得到所述待识别图像中多个目标对象的工作服穿戴状态；信息标注模块，用于基于预设图像处理模型的识别结果，对所述待识别图像中工作服穿戴状态为未穿戴的对象进行标注；穿戴状态识别模块，用于计算被标注的对象在所述初始图像中的位置，并输出识别结果。

10、本申请提供一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上所述的工作服穿戴状态识别方法。

11、本申请提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述的工作服穿戴状态识别方法。

12、本发明的有益效果：本发明中的一种工作服穿戴状态识别方法、装置、设备及存储介质，其方法包括获取初始视频流并将其转换为初始图像，对初始图像进行图片尺寸处理，以得到满足目标尺寸要求的待识别图像，将待识别图像输入至预设图像处理模型得到待识别图像中多个目标对象的工作服穿戴状态，基于识别结果对待识别图像中工作服穿戴状态为未穿戴的对象进行标记，计算被标记的对象在初始图像中的位置，并输出识别结果；基于管廊内原始视频采集装置的基础上，通过将监控视频信息转换为图像信息，进而基于图像识别模型确定管廊内工作人员的工作服穿戴状态，提升了相关人员工作服穿戴状态识别准确度，进而增强了对管廊内工作的安全监控力度，也提升了管廊内作业的安全性。

13、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

技术特征：

1.一种工作服穿戴状态识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的工作服穿戴状态识别方法，其特征在于，计算被标注的对象在所述初始图像中的位置之后，还包括：

3.根据权利要求2所述的工作服穿戴状态识别方法，其特征在于，基于所述目标检测框对所述目标对象进行跟踪之后，还包括：

4.根据权利要求3所述的工作服穿戴状态识别方法，其特征在于，筛除所述重复图像之后，还包括：

5.根据权利要求1所述的工作服穿戴状态识别方法，其特征在于，将所述待识别图像输入至预设图像处理模型之前，还包括：

6.根据权利要求1所述的工作服穿戴状态识别方法，其特征在于，将所述预处理图像和预设图像进行比较，基于比较结果对所述预处理图像进行标注，包括：

7.根据权利要求1-6任一项所述的工作服穿戴状态识别方法，其特征在于，计算所述被标记的对象在所述初始图像中的位置，并输出识别结果之后，还包括：

8.一种工作服穿戴状态识别装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的工作服穿戴状态识别方法。

技术总结
本发明提供一种工作服穿戴状态识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取初始视频流并将其转换为初始图像，对初始图像进行图片尺寸处理，以得到满足目标尺寸要求的待识别图像，将待识别图像输入至预设图像处理模型得到待识别图像中多个目标对象的工作服穿戴状态，基于识别结果对待识别图像中工作服穿戴状态为未穿戴的对象进行标记，计算被标记的对象在初始图像中的位置，并输出识别结果；基于管廊内原始视频采集装置的基础上，通过将监控视频流转换为图像信息，进而基于图像识别模型确定管廊内工作人员的工作服穿戴状态，提升了相关人员工作服穿戴状态识别准确度，进而增强了对管廊内工作的安全监控力度，提升了管廊内作业的安全性。

技术研发人员：贺平,刘明,李杰
受保护的技术使用者：中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/24