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监控视角下施工违规行为检测方法研究

监控视角下施工违规行为检测方法研究

作者：陈国荣华中科技大学

学位级别：硕士

工业环境中出现的违规行为可能会导致巨大的经济损失,甚至危及生命,坚守操作准则主要依靠工人的自觉性和管理人员的监督,但人工监督效率低下、容易遗漏且无法对每一个员工24小时实时监控。因而采用监控设备实现违规行为的智能化检测具... 详细信息

工业环境中出现的违规行为可能会导致巨大的经济损失,甚至危及生命,坚守操作准则主要依靠工人的自觉性和管理人员的监督,但人工监督效率低下、容易遗漏且无法对每一个员工24小时实时监控。因而采用监控设备实现违规行为的智能化检测具有非常重要的意义。然而目前尚无监控视角下施工违规行为公开数据集,可用的训练数据较少,无法涵盖视频监控中存在的如光照、视角和场景变化带来的问题;另一方面,一些违规行为依赖人、物与施工场景之间的相互关系,如是否在焊接时佩戴护目镜,目前已有的行为检测方法有时难以检出。针对这些问题,本文展开了一系列面向监控视角的施工违规行为检测方法的研究。基于对模型复杂度和模型速度的综合考量,本文将重点研究目标检测方法在监控视角下的施工违规行为检测中的应用。首先,针对目前并无相关公开数据集问题,本文构建了一个基于监控视角的施工违规行为检测数据集VOMP。通过人工观测监控视频、手工截取违规行为视频段、人工标注违规行为,生成违规行为数据集图片及标注,并整理成标准目标检测格式。通过对比监控视角下的施工违规行为检测数据集与典型目标检测数据集的差异,分析了监控视角下的施工违规行为检测数据集的特点及难点,并对比了主流目标检测算法在该数据集上的实验效果。其次,针对监控视角下的施工违规行为检测数据集样本数量少、样本类别不平衡问题严重的特点,本文提出了面向违规行为检测的配对相似度数据增强方法,通过计算图片相似度进行图片配对,若配对成功则计算黏贴置信度图,随机选择置信度较高的区域交换两张图的前景与背景,生成新样本。为了弱化黏贴时的边缘效应,本文进一步使用生成对抗网络对黏贴后的图像进行渲染,生成尽量逼真的合成图像。面向违规行为检测的配对相似度数据增强方法增加了样本多样性,在VOMP数据集上显著提高了模型精度。最后,一些违规行为中常常存在人、操作物与施工场景之间的相互关系,为有效检测出此类行为,需要上下文信息,同时为了满足实际应用中对速度的要求,本文提出了基于上下文信息的高效违规行为检测方法。通过增加上下文信息支路改进传统单阶段网络,该分支仅在训练时使用,因此不损害网络测试速度,在VOMP数据集上显著提升了模型精度。

关键词：违规行为检测数据增强图像合成上下文信息

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电力作业违规行为的图像识别技术研究

电力作业违规行为的图像识别技术研究

作者：向昕玥湖南大学

学位级别：硕士

电力行业保障国民生活以及国家安全,然而电力作业常处于高空、高压等危险环境,极易发生安全事故,导致人员伤亡以及财产损失。目前,电力作业违规行为检测多聚焦于利用图像识别算法对单一电力作业场景或单一的风险类型进行检测,缺少同时... 详细信息

电力行业保障国民生活以及国家安全,然而电力作业常处于高空、高压等危险环境,极易发生安全事故,导致人员伤亡以及财产损失。目前,电力作业违规行为检测多聚焦于利用图像识别算法对单一电力作业场景或单一的风险类型进行检测,缺少同时检测多类电力作业风险的工作。针对上述问题,本文基于图像识别技术,对多类型电力作业违规行为检测进行了研究,具体所做工作如下:1.针对多类有特殊物体能作为场景识别特征的电力作业类型,设计了一种基于物体识别的电力作业违规行为检测方法:首先利用K-means++算法对电力作业现场的目标尺寸进行聚类,然后利用YOLO v4网络检测特定物体以判断电力作业类型;并定义Do I(Degree of Intersection)指标判断防护装备是否正确穿戴,最后构建安全性函数判断是否存在违规作业行为。经过“吸烟”、“电焊作业”数据集验证,该算法在RTX TITAN显卡上检测速度为37fps,检测准确率为94.39%。2.针对多类具有明显作业姿态的电力作业类型,本文设计了一种基于人员姿态识别的电力作业违规行为检测方法:采用Open Pose网络提取电力作业人员人体关键点坐标,转化为人体骨架图传输至GCN(Graph Convolutional Networks)图卷积神经网络对作业类型进行判断,同时引入注意力机制,根据不同肢体对姿态分类的重要性自主学习权重。计算需要穿戴的防护装备与人体部位的距离,结合姿态分类结果构建逻辑判断函数检测电力作业中的违规行为。经过“吸烟”、“登高作业”、“跨越防护栏”数据集验证,该算法在RTX TITAN的服务器上检测速度为11fps,检测准确率为94.42%。3.针对同时对含有物体特征、姿态特征的电力作业类型进行风险检测,且解决部分电力作业场景既不存在特殊物体、也无特殊姿态的问题,构造了一种基于融合物体和姿态特征的电力作业违规行为检测模型。模型分为两个分支:目标检测分支利用YOLO v4算法提取物体信息,姿态估计分支利用Open Pose-GCN网络提取作业人员的姿态信息,结合两分支输出,构建物体与姿态融合特征,再利用OS-ELM(Online Sequential Extreme Learning Machine)网络检测是否存在违规行为。根据7类电力作业数据集验证,该模型对电力作业违规行为的检测适用范围更广,且检测准确率更高,达到97.31%。4.设计并开发了一套应用于变电站电力作业风险图像识别的软件系统,对界面进行展示,并进行了功能、性能测试。验证了本文提出的电力作业违规行为的检测方法合理可行,系统很好地实现了人机交互,并在广西电网的变电站中成功应用。

关键词：电力作业违规行为检测目标检测姿态估计特征融合

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基于智能安全头盔的违规行为自动识别

基于智能安全头盔的违规行为自动识别

作者：钱照国西南交通大学

学位级别：硕士

随着人工智能领域的发展,智慧工地的建设进程得到进一步推进。为了对施工现场作业者的相关违规行为做出自动检测,防止因人工巡视出现监管不力的情况,本文采用深度学习的方式实现相关人员违规行为的自动监控。由于施工现场摄像头位置固定... 详细信息

随着人工智能领域的发展,智慧工地的建设进程得到进一步推进。为了对施工现场作业者的相关违规行为做出自动检测,防止因人工巡视出现监管不力的情况,本文采用深度学习的方式实现相关人员违规行为的自动监控。由于施工现场摄像头位置固定,存在视觉盲区,而智能安全头盔能随人员移动,能实现有针对性的数据采集工作。因此本文从智能安全头盔采集的施工现场数据出发,对现场作业人员未佩戴安全帽以及高空脚手架工作者违规佩戴安全带这两种违规行为采用深度学习的方式进行自动识别。本文对违规行为的识别围绕人体关键点进行,相关难点以及工作内容如下:(1)研究了人体关键点及倾斜目标框检测算法。为了利用人体关键点进行后续违规行为的识别,本文采用基于中心点的自下而上的算法模型Center Net对关键点进行识别。与此同时,为了适应智能安全头盔不同的水平拍摄角度,实现脚手架区域的旋转目标框定位,本文对Center Net的预测分支进行改动,构建了R-Center Net网络模型以定位不同水平角度的脚手架区域。在以上两种算法模型的基础上,利用不同的主干网络进行了对比实验,选择了最适合本课题的算法模型;(2)研究了基于人体关键点的安全帽佩戴检测以及攀爬行为识别的算法。安全帽佩戴检测并没有基于传统的目标框标注进行,而是利用关键点定位头部区域后,根据PCA+SVM算法进行结果预测。通过定位缩小识别范围后,结果表明该方式有良好的识别效果以及检测速度。攀爬行为识别主要是针对人员目标框与脚手架底部区域有交集的情况,为了克服数据前后帧背景变化较大的影响,实验对比了人员在不同姿态下部分关键点的运动轨迹,以获得攀爬行为的最佳CSR阈值范围。实验表明该方式有良好的识别效果,同时有效利用了人体关键点,免除了进行额外图像处理的时间;(3)研究了安全带挂绳的识别算法。当安全带处于低挂高用的违规佩戴状态时,作业人员的膝盖以下部位会出现安全带挂绳。因此,为了实现小目标的识别,本文利用Deep Lab V3+算法模型,采取语义分割的方式对定位后的安全带挂绳区域进行检测。为了提升识别效果,为后续违规行为的报警操作提供数据支撑。本文在原始模型的基础上增加了特征融合机制以及改进后的CBAM-f注意力模块,消融实验结果表明改进后的模型Deep Lab V3+-AC相较于原始模型在m IOU和F1分数上分别提升了3.5%和2.7%,并且得到了最佳识别效果。通过以上工作内容,为相关违规行为的识别提供了一种新颖、可行的借鉴思路,也对该方向的后续深入研究有一定的参考意义。

关键词：违规行为检测目标检测语义分割特征融合机制

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网络拓扑发现与节点状态监测系统研究

网络拓扑发现与节点状态监测系统研究

作者：李艳长安大学

学位级别：硕士

随着网络应用的普及，网络系统的安全性、可靠性问题日益突出，已引起全社会的广泛关注。有效地实行网络节点的状态监测不但有利于优化网络资源配置，而且使网络管理人员能够实时掌握网络体系各个方面的运行状态和违规行为，对于网络系... 详细信息

随着网络应用的普及，网络系统的安全性、可靠性问题日益突出，已引起全社会的广泛关注。有效地实行网络节点的状态监测不但有利于优化网络资源配置，而且使网络管理人员能够实时掌握网络体系各个方面的运行状态和违规行为，对于网络系统的安全可靠运行具有重大的意义。本文从当前网络环境的基本特征出发，深入分析了现阶段网络监测手段的不足之处，明确了新一代网络监测平台的客观需求，并设计实现了网络拓扑发现与节点状态监测系统（Network Topology Discovery And Monitor System），以下简称NTMS系统。本文从ICMP、SNMP等网络基本监测技术入手，重点研究了网络拓扑发现与节点状态监测的关键技术，包括网络拓扑的分析计算、节点身份的辨识、节点运行状态的获取、节点违规行为的检测;以对网络节点整体和实时变化的监测为目标，提出了主动轮询和被动监听两种工作模型;接着以实现功能、优化性能的原则对系统的各个模块进行了设计，并提出了多级多域的管理模式。基于以上工作，围绕系统的高效性、跨平台性、健壮性和易实现性，本文设计实践了NTMS系统，并在真实的网络环境中进行了测试。测试结果表明，系统的功能、性能均达到设计要求。

关键词：拓扑发现网络节点状态监测违规行为检测多级多域

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网络节点状态监测系统的研究与实现

网络节点状态监测系统的研究与实现

作者：庞振源长安大学

学位级别：硕士

随着网络应用的普及，网络系统的安全性、可靠性问题日益突出，已逐渐成为管理者、使用者所关注的焦点。有效的监测手段是实现科学管理的必要前提，不但有利于优化网络资源配置，而且使管理人员能够实时掌握网络体系各个方面的运行状态... 详细信息

随着网络应用的普及，网络系统的安全性、可靠性问题日益突出，已逐渐成为管理者、使用者所关注的焦点。有效的监测手段是实现科学管理的必要前提，不但有利于优化网络资源配置，而且使管理人员能够实时掌握网络体系各个方面的运行状态和违规行为，对于网络系统的安全可靠运行具有重大的意义。本文从当前网络环境的基本特征出发，深入分析了现阶段网络监测手段的不足之处，明确了新一代网络监测平台的客观需求，并设计实现了网络节点状态监测系统。本文从ICMP、SNMP等网络基本监测技术入手，重点研究了节点状态监测的关键技术，包括节点身份的辨识、节点运行状态的获取、网络拓扑的计算、节点状态的比对分析和终端违规行为的检测;以对网络节点整体和实时变化的监测为目标，提出了主动轮询和被动监听两种工作模型;接着以实现功能、优化性能的原则对系统的各个模块进行了设计。基于以上工作，围绕系统的高效性、跨平台性、健壮性和易实现性，本文开发实现了网络节点状态监测系统，并在真实的网络环境中进行了测试。测试结果表明，系统的功能、性能均符合要求。

关键词：网络监测节点状态拓扑发现违规行为检测