【摘 要】
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在工业生产中,标准的工作着装是安全工作生产的重要保障,在建筑工人、电力维修、交警等工作群体中显得尤为突出。为了降低工作中的安全隐患,目前,对工作人员的安全帽,工作服等着装检测,大多停留在领导抽查的状态,监管效力有限。为了降低人力成本,针对在电力场景下的实际应用,系统采用Alpha Pose网络模型来检测人体骨架,在确定人体骨架后,对如头部、身体、脚等部分进行分类处理。通过Alpha Pose网络模
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在工业生产中,标准的工作着装是安全工作生产的重要保障,在建筑工人、电力维修、交警等工作群体中显得尤为突出。为了降低工作中的安全隐患,目前,对工作人员的安全帽,工作服等着装检测,大多停留在领导抽查的状态,监管效力有限。为了降低人力成本,针对在电力场景下的实际应用,系统采用Alpha Pose网络模型来检测人体骨架,在确定人体骨架后,对如头部、身体、脚等部分进行分类处理。通过Alpha Pose网络模型,可以减少对人体躯干在视频中完整度的依赖,即使工作人员只有半个身体或者距离摄像头很远,也可以检测到人体的关键点,进而分析出人体骨架;在获取人体骨架后,分别对需要检测的人体部位进行分类处理,这样每一个检测区域相对独立,有较好的拓展性,能更好的适应工程中的实际应用。系统使用国家电网提供的电力场景视频、实验室自行拍摄的视频和公开数据集MSCOCO作为数据集,用MSCOCO数据集对Alpha Pose模型进行训练;然后通过Alpha Pose的输出结果定位需要检测的身体关键部位;在获取到头、身体、脚等部位后,通过针对性修改过得Res Net18网络,对身体关键部位的工作装穿着状态进行分类,判断视频中工作人员是否佩戴安全帽、是否穿着工作服、是否穿了绝缘靴;最后算法通过Flask框架部署在服务器,用户可以通过HTTP请求启动和停止服务。经过实际场景的测试,在阿里云服务器上可以达到16帧每秒,在实际使用中,工人安全帽、工作服、绝缘鞋的检测准确率都在95%以上。
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