【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器学习领域，特别涉及一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法。
技术介绍
1、在现代工业环境中，叉车是一种广泛使用的搬运设备；叉车的操作涉及诸如装载、转向、停车等多种复杂动作，这些操作需要操作员具备高度的技能与安全意识；为了确保叉车的安全使用，特别是在工业现场，监控和评估叉车操作员的实际操作能力成为一项关键任务；传统的叉车操作监控方式主要依赖于现场监督或录像回放，这些方法不仅劳动强度高，且难以实时准确评估操作员的操作安全性；此外，随着机器学习技术的发展，基于图像处理和目标检测的智能监控系统为叉车操作的监控提供了新的解决方案；通过高效的图像处理算法，能够准确识别叉车操作行为及其潜在的安全隐患。
2、近年来，基于深度学习的图像处理技术在工业应用中得到了广泛应用；特别是生成对抗网络和目标检测算法的迅速发展，使得高分辨率图像的生成和实时目标检测成为可能；例如，超分辨率生成对抗网络可以通过对抗训练生成清晰的高分辨率图像，为后续的图像分析提供更高的精度；实时检测变换器结合多尺度特征和自注意力机制，能够精确识别叉车及其操作环境中的关键目标；同时，通过无标签自监督学习的模型，能够对叉车操作进行分类，特别是在安全性评估方面，该方法能够准确判断操作是否符合安全标准；结合这些技术，能够实现对叉车操作的实时监控与评估，从而为叉车的安全操作提供技术保障。
3、在工业生产和物流搬运中，叉车操作员的技能和安全意识至关重要，因此叉车资格考试是评估操作员能力的标准方式之一；引入自动化和智能化的评估系统成为近年来的研究重点；
技术实现思路
1、本专利技术提出的一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法，旨在通过图像处理和深度学习技术，实现对叉车司机操作行为的实时监控与精准评估。
2、本专利技术提出的一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法，具体包括以下步骤：
3、s1、采集并制作包含叉车操作场景的监控图像数据集，涵盖所有叉车操作行为及环境信息，如装载、转向、停车，确保数据集中的操作行为分类明确且标注完整，作为后续模型训练的基础；
4、s2、设计并使用srgan模块提升监控图像的分辨率，通过生成器和判别器的对抗学习，生成高分辨率图像，确保后续检测模块能在清晰的图像上进行准确处理；
5、s3、设计rt-detr模块，利用高分辨率图像进行叉车及周围环境的实时检测，结合多尺度特征和注意力机制，精准识别叉车位置及操作行为，生成相应的边界框和类别信息；
6、s4、基于检测结果，设计dinov2模块对叉车操作的安全性进行分类，准确判断操作是否符合安全标准，通过自监督学习模型有效完成安全或不安全操作的分类；
7、s5、对被判定为不安全的操作行为进行细分类，设计dinat模块精准识别不安全操作的具体类型，如设备碰撞或操作违规，确保对不安全操作的细节进行明确分类；
8、s6、整合srgan、rt-detr、dinov2、dinat模块，设计基于级联学习的完整检测框架，确保从图像分辨率提升、目标检测、安全分类到动作细分类的全流程高效处理；
9、s7、将设计的级联学习检测框架应用于叉车司机实操考试，实时检测并评估司机操作行为，准确分析其安全状态及不安全操作类型，提供精确的考试评估结果。
10、优选的，在步骤s2中提到的srgan模块设计为超分辨率生成对抗网络，具体功能为分辨率增强的实现；具体操作为：
11、首先，通过以下损失函数进行建模：
12、lsrgan＝lcontent+λladv+ηlperceptual；
13、其中，lcontent为内容损失，ladv为对抗损失，lperceptual为感知损失；
14、本专利技术中，内容损失lcontent使用均方误差来衡量超分辨率图像与高分辨率真实图像之间的差异，具体公式设计为：
15、
16、其中，g(xi)为生成器产生的超分辨率图像，yi为对应的真实高分辨率图像，n为训练样本数量；
17、本专利技术中，对抗损失ladv用于衡量生成器与判别器的对抗训练，判别器尝试区分生成图像和真实图像，而生成器试图欺骗判别器；具体公式设计为：
18、
19、其中，为数学期望符号，表示对所有输入样本xi的期望值，d(·)为判别器的计算流程，其他参数与上文同义；
20、本专利技术中，感知损失lperceptual，使用vgg网络提取的高层特征，确保图像的感知质量；具体公式设计为：
21、
22、其中，φ(·)为vgg模型的特征映射函数，其他参数与上文同义。
23、优选的，在步骤s3中提到的rt-detr模块设计为多头自注意力机制进行目标检测，具体功能为实现实时目标检测，其总的目标是最小化分类损失和边界框回归损失；具体公式为：
24、lrt-detr＝lclass+αlbbox+βliou；
25、其中，lclass为目标分类损失，lbbox为边界框回归损失，liou为iou损失；
26、本专利技术中，目标分类损失lclass使用交叉熵损失计算检测到的物体类别与真实类别的差异；具体公式设计为：
27、
28、其中，yc为真实类别标签，pc为预测类别概率，c为叉车司机实操考试状态类别总数；本专利技术中，边界框回归损失lbbox使用l1损失来表示；具体公式设计为：
29、
30、其中，bi为预测的边界框位置，为真实边界框位置；
31、本专利技术中，iou损失liou使用广义iou算法；具体公式设计为：
32、
33、其中，bp为预测边界框，bt为真实边界框，area为几何区域的面积大小计算。
34、优选的，在步骤s4中提到的dinov2模块设计为无标签自蒸馏操作，具体功能为实现叉车操作员当前状态安全或不安全的分类；具体公式设计为：
35、
36、其中，和为模型对同一图像的两种不同视角的特征表示，n为样本数量；
37、本专利技术中，为了分类安全状态，设计dinov2模块最终通过以下公式分类损失进行优化：
38、
39、其中，yc为真实的是状态标签，pc为模型预测的概率，c表示总的状态标签数量，本专利技术中包括安全和不安全两个大类。
40、优选的，在步骤s5中提到的dinat模块设计基于扩展邻域注意力机制，专本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法，其特征在于，步骤S2中的SR GAN模块设计为超分辨率生成对抗网络，具体功能为分辨率增强的实现；具体操作为：
3.根据权利要求1所述的一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法，其特征在于，步骤S3中的RT-DETR模块设计为多头自注意力机制进行目标检测，具体功能为实现实时目标检测，其总的目标是最小化分类损失和边界框回归损失；具体公式为：
4.根据权利要求1所述的一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法，其特征在于，步骤S4中的DINOv2模块设计为无标签自蒸馏操作，具体功能为实现叉车操作员当前状态安全或不安全的分类；具体公式设计为：
5.根据权利要求1所述的一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法，其特征在于，步骤S5中的DiNAT模块设计基于扩展邻域注意力机制，专注于局部区域的细节特征；模块的损失函数包括类别分类损失和具体操作类型的回归损失，具体功能为进行操作状态类型细分类；具体公式为：>...
【技术特征摘要】
1.一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法，其特征在于，步骤s2中的sr gan模块设计为超分辨率生成对抗网络，具体功能为分辨率增强的实现；具体操作为：
3.根据权利要求1所述的一种叉车司机实操考试安全监控图像处理方法，其特征在于，步骤s3中的rt-detr模块设计为多头自注意力机制进行目标检测，具体功能为实现实时目标检测，其总的目标是最小化分类损失和边界框回归损失；具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：申伟，曾汉生，张金才，陈荣华，蒋静，陈滔，郭靖，孙儒中，黄敬猛，
申请(专利权)人：江苏省特种设备安全监督检验研究院，
类型：发明
国别省市：
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