一种梁场视频安全监控系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及视频处理技术领域，具体公开了一种梁场视频安全监控系统及方法，其中系统包括用于对梁场进行视频拍摄的摄像头，还包括：图像采集模块，用于从摄像头获取监控视频，将监控视频上传；图像预处理模块，用于从监控视频中提取视频帧，对视频帧进行预处理；图像分析模块，用于根据预设的规则将视频帧输入预置的AI模型中，进行分析和处理；警模块用于在AI模型输出的识别结果存在违规行为时，生成报警信息；数据存储模块，用于存储监控视频和识别结果；管理模块，用于根据用户的查询请求，匹配对应的监控视频、识别结果或报警信息并显示。采用本发明专利技术的技术方案能够准确发现不安全隐患，及时报警，降低成本，保障梁场安全运行。保障梁场安全运行。保障梁场安全运行。

【技术实现步骤摘要】
一种梁场视频安全监控系统及方法


[0001]本专利技术涉及视频处理
，特别涉及一种梁场视频安全监控系统及方法。

技术介绍

[0002]梁场是指专门用于制造和生产预制混凝土梁的工作场所或设施。在建筑和基础设施工程中，梁场通常是一个专门的生产区域，用于制造各种类型和尺寸的混凝土梁，以满足项目的需要。例如，在铁路施工中，通过梁场预制箱梁。箱梁的生产包括钢筋加工、钢筋绑扎、模板安装及打磨喷涂、混凝土浇筑及振捣整平、预应力张拉和压浆、梁端喷涂等流程。
[0003]由于梁场的生产制造活动工序多，流程复杂，存在较多的安全风险。例如在钢筋加工、混凝土浇筑等操作中，需要工人进行高空作业、使用大型机械设备以及与重物接触，存在一定的安全风险。同时，若工人未正确佩戴安全帽或出现不规范施工行为，也可能引发安全事故。因此，如何及时发现和识别违规行为，确保工人安全，成为一个需要解决的问题。
[0004]现有的梁场管理通常采用人工巡查、视频监控和抽样检查的方式，这种方式存在着人力成本高、效率低下、易发生疏漏的问题。而且，人工巡查无法实时监控整个梁场的每个角落，难以全面了解梁场的生产情况和安全状况，视频监控主要依赖于人工观察和判断，存在实时性差等问题。
[0005]为此，需要一种能够准确发现不安全隐患，及时报警，降低成本，保障梁场安全运行的梁场视频安全监控系统及方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的之一在于，提供了一种梁场视频安全监控系统，能够准确发现不安全隐患，及时报警，降低成本，保障梁场安全运行。
[0007]为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
[0008]一种梁场视频安全监控系统，包括用于对梁场进行视频拍摄的摄像头，还包括：
[0009]图像采集模块，用于从摄像头获取监控视频，将监控视频上传；
[0010]图像预处理模块，用于从监控视频中提取视频帧，对视频帧进行预处理；
[0011]图像分析模块，用于根据预设的规则将视频帧输入预置的AI模型中，进行分析和处理；
[0012]警模块用于在AI模型输出的识别结果存在违规行为时，生成报警信息；
[0013]数据存储模块，用于存储监控视频和识别结果；
[0014]管理模块，用于根据用户的查询请求，匹配对应的监控视频、识别结果或报警信息并显示。
[0015]基础方案原理及有益效果如下：
[0016]本方案通过摄像头和图像采集模块，能够实时获取梁场的监控视频，并经过图像预处理模块进行预处理。图像分析模块利用预置的AI模型，根据预设的规则对提取的视频帧进行分析和处理，能够准确识别违规行为和不安全隐患，如未佩戴安全帽、危险施工行为
等。
[0017]当图像分析模块通过AI模型输出的识别结果存在违规行为时，报警模块将生成报警信息，这种实时报警机制能够迅速提醒相关人员，使其能够及时采取措施，避免潜在的安全风险和事故发生。
[0018]传统的梁场管理方式主要依赖人工巡查和抽样检查，而该系统通过自动化的视频监控和图像分析，能够大大减少人力资源的投入和工作量。同时，系统的自动化特性还可提高监控效率，减少人为差错，从而降低管理成本。
[0019]本方案不仅可以及时发现不安全隐患，还能够将监控视频和识别结果存储于数据存储模块中，以供后续分析和回溯。管理模块可以根据用户的查询请求，匹配相应的监控视频、识别结果或报警信息进行显示，提供更好的管理和监控手段，从而保障梁场的安全运行。
[0020]综上，本方案能够准确发现不安全隐患、及时报警，降低成本，并有效保障梁场的安全运行，具有重要的实用价值和广泛的应用前景。
[0021]进一步，所述预处理包括去噪处理、图像增强、尺寸调整和光线校正中的一种或多种。
[0022]通过预处理能够提高视频帧的质量，有利于提高识别的准确性。
[0023]进一步，所述预设的规则包括监控方式，监控方式包括人员监控和施工监控；AI模型包括安全帽检测模型和施工分析模型；
[0024]图像分析模块还用于在预设的规则为人员监控时，将视频帧输入预置的安全帽检测模型，安全帽检测模型用于检测视频帧中的是否存在安全帽，输出安全帽位置以及佩戴状态的识别结果；
[0025]图像分析模块还用于在预设的规则为施工监控时，将视频帧输入预置的施工分析模型，施工分析模型用于检测视频帧中的是否存在违规施工行为，输出违规施工行为名称的识别结果；违规施工行为包括物料违规堆放、施工区域未封闭。
[0026]能够对人员是否佩戴安全帽进行检测，还能够对物料违规堆放、施工区域未封闭等违规施工行为进行检测。
[0027]进一步，所述AI模型还包括行为识别模型；图像分析模块还用于在预设的规则为人员监控时，将视频帧输入预置的行为识别模型；
[0028]行为识别模型用于检测视频帧中的人员的行为，对人员的行为进行分类，输出分类后的人员行为的识别结果；人员的行为分类包括高空作业和预设不规范操作。
[0029]能够对人员的行为进行识别，便于及时发现存在安全风险的行为。
[0030]进一步，所述摄像头的数量为若干个，位于梁场的不同位置；
[0031]图像采集模块还用于标记监控视频对应的摄像头位置信息；
[0032]预设的规则还包括摄像头位置信息对应的监控方式。
[0033]可以根据不同的摄像头位置选择不同的监控方式，例如主要用于物料堆放的区域，只进行施工监控，可以降低图像分析模块的数据处理量，节约算力。
[0034]进一步，所述AI模型还包括人脸识别模型；
[0035]图像分析模块还用于在预设的规则为人员监控时，将视频帧输入预置的人脸识别模型，人脸识别模型用于对视频帧中的人员进行人脸识别，输出人员身份的识别结果；
[0036]图像分析模块还用于将同一视频帧的人员身份识别结果，与安全帽位置以及佩戴状态的识别结果，人员行为识别结果进行关联。
[0037]可以得知行为对应的具体人员，方便进行管理。
[0038]进一步，所述报警模块还用于根据违规行为类型对报警信息分类；还用于接收处置结果，根据处置结果将对应报警信息标记为已处理报警信息。
[0039]方便区分报警信息的类型，未处理和已处理的报警信息。
[0040]进一步，所述管理模块还用于按照人员姓名统计对应的报警信息，判断各人员第一预设时间内对应报警信息的数量是否大于阈值，如果大于阈值，将对应人员标记为重点关注人员；
[0041]管理模块还用于根据预设的人员资料筛选出实际工作时间小于预设工作时间的人员，将对应人员标记为重点关注人员；将重点关注人员加入重点关注名单。
[0042]本专利技术的目的之二在于，提供一种梁场视频安全监控方法，包括如下内容：
[0043]S1、通过摄像头对梁场进行视频拍摄；
[0044]S2、从摄像头获取监控视频，将监控视频上传；
[0045]S3、从监控视频中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种梁场视频安全监控系统，包括用于对梁场进行视频拍摄的摄像头，其特征在于，还包括：图像采集模块，用于从摄像头获取监控视频，将监控视频上传；图像预处理模块，用于从监控视频中提取视频帧，对视频帧进行预处理；图像分析模块，用于根据预设的规则将视频帧输入预置的AI模型中，进行分析和处理；警模块用于在AI模型输出的识别结果存在违规行为时，生成报警信息；数据存储模块，用于存储监控视频和识别结果；管理模块，用于根据用户的查询请求，匹配对应的监控视频、识别结果或报警信息并显示。2.根据权利要求1所述的梁场视频安全监控系统，其特征在于：所述预处理包括去噪处理、图像增强、尺寸调整和光线校正中的一种或多种。3.根据权利要求2所述的梁场视频安全监控系统，其特征在于：所述预设的规则包括监控方式，监控方式包括人员监控和施工监控；AI模型包括安全帽检测模型和施工分析模型；图像分析模块还用于在预设的规则为人员监控时，将视频帧输入预置的安全帽检测模型，安全帽检测模型用于检测视频帧中的是否存在安全帽，输出安全帽位置以及佩戴状态的识别结果；图像分析模块还用于在预设的规则为施工监控时，将视频帧输入预置的施工分析模型，施工分析模型用于检测视频帧中的是否存在违规施工行为，输出违规施工行为名称的识别结果；违规施工行为包括物料违规堆放、施工区域未封闭。4.根据权利要求3所述的梁场视频安全监控系统，其特征在于：所述AI模型还包括行为识别模型；图像分析模块还用于在预设的规则为人员监控时，将视频帧输入预置的行为识别模型；行为识别模型用于检测视频帧中的人员的行为，对人员的行为进行分类，输出分类后的人员行为的识别结果；人员的行为分类包括高空作业和预设不规范操作。5.根据权利要求4所述的梁场视频安全监控系统，其特征在于：所述摄像头的数量为若干个，位于梁场的不同位置；图像采集模块还用于标记监控视频对应的摄像头位置信息；预设的规则还包括摄像头位置信息对应的监控方式。6.根据权利要求5所述的梁场视频安全监控系统，其特征在于：所述AI模型还包括人脸识别模型；图像分析模块还用于在预设的规则为人员监控时，将视频帧输入预置的人脸识别模型，人脸识别模型用于对视频帧中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：付位勇，任彪，王亚雷，秦中杰，田德彬，沈莘林，戴雷，瞿江龙，吴海航，
申请(专利权)人：中铁八局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：