一种基于视频监控AI技术的人员安全行为监控与报警方法及系统与流程

本发明涉及视频监控，具体而言，涉及一种基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警方法及系统。

背景技术：

1、视频监控是一种高效的监控技术，具有实时性，可靠性，直观性等特点，使用方便，因而受到了各行各业的关注。然而传统的视频监控系统必须有专门的人员去实时监控视频、需要人员主动去判断视频是否有异常，并且不能对可能发生的危险提前预警，只能在危险发生后回看视频。人工智能(artificia li nte l l igence)，英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。

2、传统视频监控需要人员投入大量的时间去观看视频，并且大多时候是无效的视频，一方面浪费很多人力并且对危险的预警不好。在公共环境中因为人员众多，有的时候视频监控人员不能及时关注很多人员的情况，导致可能发生的危险没有及时的处理和预警导致事故的发生。传统的视频监控，在异常发生时不能做到第一时间处理，工作效率低。

3、目前，急需一种基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警方法及系统来解决现有技术中传统视频监控工作效率低，发现问题和处理问题不及时的技术问题。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明提出了一种基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警方法及系统来解决传统视频监控工作效率低，发现问题和处理问题不及时的问题。

2、一个方面，本发明提出了一种基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警方法，包括：

3、根据厂区内的危险情况和进出权限进行不同区域划分，将视频监控设备安装在厂区需要监控的区域，调整各视频监控设备，使其能够实现对厂区内不同区域的无死角拍摄监控；

4、将厂区内不同区域拍摄到的监控画面实时传输至监控中心；

5、通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面进行实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果；

6、对检测到的不安全行为实时进行报警处理。

7、进一步的，所述通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果之前，包括：

8、采集若干厂区人员在厂区内不同区域的行为图片，构建数据集，所述数据集中包括训练集、测试集和验证集；

9、将数据集内的图像信息数据逐次传入到所述yolov5模型内，实时更新所述yolov5模型参数，更新所述yolov5模型梯度，直到所述yolov5模型收敛，得到满足精度要求的所述yolov5模型；

10、通过所述yolov5模型对视频监控设备在厂区内不同区域采集的数据进行推理，检测判定厂区内人员的不安全行为。

11、进一步的，所述通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面进行实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果时，包括：

12、区域进出权限检测，根据区域权限，实时检测该区域是否有人员或物品进出；

13、安全帽检测，实时检测不同区域人员是否佩戴安全帽，若未佩戴安全帽则完成检测，并生成检测结果，若佩戴安全帽，则进行安全帽的佩戴是否标准检测，并生成检测结果；

14、制服检测，实时检测不同区域人员是否穿着制服，若未穿着制服则完成检测，并生成检测结果，若穿着制服，则进行制服穿着是否完整检测，并生成检测结果；

15、离岗睡岗检测，实时检测不同区域人员的在岗情况，若人员离岗则完成检测，并生成检测结果，若人员在岗则进行是否在岗睡觉检测，若人员超过预设时间未动，则完成检测，并生成检测结果；

16、吸烟检测，实时检测不同区域人员是否吸烟，若检测人员预设范围内有火光或烟雾，则完成检测，并生成检测结果。

17、进一步的，所述对检测到的不安全行为进行报警时，包括：

18、当危险区域有人员或物品进出、工作区域人员不佩戴安全帽、工作区域人员不穿着制服、工作区域人员穿着不完整制服、工作区域人员穿着不符合该区域的制服、工作区域人员在岗睡觉、工作区域人员擅自离岗和工作区域人员吸烟时，在监控中心的监控平台上生成待处理弹窗，并向该工作区域发出语音警告。

19、进一步的，所述采集若干厂区人员在厂区内不同区域的行为图片，构建数据集，所述数据集中包括训练集、测试集和验证集时，包括：

20、随机提高或降低视频监控设备采集到的厂区内人员行为图片的亮度、对比度和饱和度，随机旋转行为图片，构建数据集。

21、另一方面，本发明还提出了一种基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警系统，包括：

22、视频采集模块，用于根据厂区内的危险情况和进出权限进行不同区域划分，将视频监控设备安装在厂区需要监控的区域，调整各视频监控设备，使其能够实现对厂区内不同区域的无死角拍摄监控；

23、视频传输模块，用于将厂区内不同区域拍摄到的监控画面实时传输至监控中心；

24、视频检测模块，用于通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面进行实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果；

25、危险报警模块，用于对检测到的不安全行为实时进行报警处理。

26、进一步的，所述视频检测模块用于通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果之前，包括：

27、图片采集单元，用于采集若干厂区人员在厂区内不同区域的行为图片，构建数据集，所述数据集中包括训练集、测试集和验证集；

28、模型训练单元，用于将数据集内的图像信息数据逐次传入到所述yolov5模型内，实时更新所述yolov5模型参数，更新所述yolov5模型梯度，直到所述yolov5模型收敛，得到满足精度要求的所述yolov5模型；

29、行为判定单元，用于通过所述yolov5模型对视频监控设备在厂区内不同区域采集的数据进行推理，检测判定厂区内人员的不安全行为。

30、进一步的，所述视频检测模块用于通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面进行实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果时，包括：

31、区域进出权限检测，根据区域权限，实时检测该区域是否有人员或物品进出；

32、安全帽检测，实时检测不同区域人员是否佩戴安全帽，若未佩戴安全帽则完成检测，并生成检测结果，若佩戴安全帽，则进行安全帽的佩戴是否标准检测，并生成检测结果；

33、制服检测，实时检测不同区域人员是否穿着制服，若未穿着制服则完成检测，并生成检测结果，若穿着制服，则进行制服穿着是否完整检测，并生成检测结果；

34、离岗睡岗检测，实时检测不同区域人员的在岗情况，若人员离岗则完成检测，并生成检测结果，若人员在岗则进行是否在岗睡觉检测，若人员超过预设时间未动，则完成检测，并生成检测结果；

35、吸烟检测，实时检测不同区域人员是否吸烟，若检测人员预设范围内有火光或烟雾，则完成检测，并生成检测结果。

36、进一步的，所述危险报警模块用于对检测到的不安全行为进行报警时，包括：

37、当危险区域有人员或物品进出、工作区域人员不佩戴安全帽、工作区域人员不穿着制服、工作区域人员穿着不完整制服、工作区域人员穿着不符合该区域的制服、工作区域人员在岗睡觉、工作区域人员擅自离岗和工作区域人员吸烟时，在监控中心的监控平台上生成待处理弹窗，并向该工作区域发出语音警告。

38、进一步的，所述图片采集单元用于采集若干厂区人员在厂区内不同区域的行为图片，构建数据集，所述数据集中包括训练集、测试集和验证集时，包括：

39、随机提高或降低视频监控设备采集到的厂区内人员行为图片的亮度、对比度和饱和度，随机旋转行为图片，构建数据集。

40、本发明的有益效果：首先根据厂区的危险情况和进出权限进行不同区域划分，能够对不同区域分别进行监控、检测，对不同区域采取不同的检测标准，工作效率高；通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面进行实时检测，能够自动检测到人员的不安全行为，不需要人工进行分辨，工作效率高；对检测到的人员不安全行为直接报警，提醒人员及时改正，解决问题及时。

技术特征：

1.一种基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警方法，其特征在于，所述通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果之前，包括：

3.根据权利要求1所述的基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警方法，其特征在于，所述通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面进行实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果时，包括：

4.根据权利要求1所述的基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警方法，其特征在于，所述对检测到的不安全行为进行报警时，包括：

5.根据权利要求2所述的基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警方法，其特征在于，所述采集若干厂区人员在厂区内不同区域的行为图片，构建数据集，所述数据集中包括训练集、测试集和验证集时，包括：

6.一种基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警系统，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警系统，其特征在于，所述视频检测模块用于通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果之前，包括：

8.根据权利要求6所述的基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警系统，其特征在于，所述视频检测模块用于通过训练好的yolov5模型对拍摄到的画面进行实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果时，包括：

9.根据权利要求6所述的基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警系统，其特征在于，所述危险报警模块用于对检测到的不安全行为进行报警时，包括：

10.根据权利要求7所述的基于视频监控ai技术的人员安全行为监控与报警系统，其特征在于，所述图片采集单元用于采集若干厂区人员在厂区内不同区域的行为图片，构建数据集，所述数据集中包括训练集、测试集和验证集时，包括：

技术总结
本发明提供了一种基于视频监控AI技术的人员安全行为监控与报警方法及系统，包括：根据厂区内的危险情况和进出权限进行不同区域划分，将视频监控设备安装在厂区需要监控的区域，调整各视频监控设备，使其能够实现对厂区内不同区域的无死角拍摄监控；将厂区内不同区域拍摄到的监控画面实时传输至监控中心；通过训练好的YOLOV5模型对拍摄到的画面进行实时检测，得到厂区内人员在不同区域的不安全行为检测结果；对检测到的不安全行为实时进行报警处理。对工厂区域划分，不同区域采取不同的检测标准，自动检测人员不安全行为，无需人工分辨，工作效率高；对检测到的人员不安全行为报警，提醒人员及时改正，解决问题及时。

技术研发人员：熊玳莹,刘旗,徐强,付意波,孙希夷,熊泗洲
受保护的技术使用者：上海微务智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23