【技術實現步驟摘要】
本申請涉及安全監測，尤其是絕緣手套佩戴檢測方法、系統、設備及存儲介質。
技術介紹
1、絕緣手套是用于電氣工作場所的個人防護裝備，它能夠提供絕緣保護，防止工作人員觸電。在高壓帶電作業區中，要求作業人員需要遵守安全準則，正確佩戴絕緣手套。為了提高作業人員的安全意識，降低出現事故的可能性，當前存在有絕緣手套佩戴的檢測需求。目前，對于高壓帶電作業區的絕緣手套檢測任務而言，主要的方式還是依賴人力巡檢完成，一般是派遣安全員在重點區域進行巡查監督。然而派遣安全員巡檢的方式需要花費大量的人力，高危區域的巡檢工作本身也伴隨著一定安全風險，并且存在著監管的盲區，無法做到對安全風險的及時排查，因此人力巡檢具有監管成本高和監管效率低下等諸多弊端。
2、相關技術中，隨著視頻監控技術的發展，通過網絡攝像頭進行監管的方式有效地解決了人力巡檢中的視角盲區和人力資源消耗較高等問題。但是，這種方式仍然需要安排監督人員在監控畫面前進行監督，監督人員的精力會隨著時間的推移逐漸下降，且難以時刻緊盯監控畫面，因此監管效率不高這一痛點問題依舊難以解決，如何高效地對帶電作業區域進行絕緣手套檢測已經成為安全風險監管迫在眉睫的問題。
3、綜上，相關技術存在的問題亟需得到解決。
技術實現思路
1、本申請的目的在于至少一定程度上解決相關技術中存在的技術問題之一。
2、為此，本申請實施例的一個目的在于提供絕緣手套佩戴檢測方法、系統、設備及存儲介質。
3、為了達到上述技術目的，本申請實施例所采
4、一方面，本申請實施例提供了絕緣手套佩戴檢測方法，所述方法包括：
5、獲取帶電作業場景下的原始圖像數據；所述原始圖像數據中包括目標對象；
6、對所述原始圖像數據進行預處理，得到目標圖像數據；
7、將所述目標圖像數據輸入到訓練好的絕緣手套佩戴檢測模型中，通過所述絕緣手套佩戴檢測模型對所述原始圖像數據中的目標對象是否佩戴有絕緣手套進行檢測，得到目標檢測結果；所述目標檢測結果用于表征所述原始圖像數據中的目標對象佩戴有絕緣手套或者所述原始圖像數據中的目標對象沒有佩戴絕緣手套；
8、其中，所述絕緣手套佩戴檢測模型包括特征提取網絡、特征融合網絡和預測網絡。
9、另外，根據本申請上述實施例的絕緣手套佩戴檢測方法，還可以具有以下附加的技術特征：
10、進一步地，在本申請的一個實施例中，所述對所述原始圖像數據進行預處理，得到目標圖像數據，包括：
11、對所述原始圖像數據進行去噪處理和對比度增強處理，得到目標圖像數據。
12、進一步地，在本申請的一個實施例中，對所述原始圖像數據進行對比度增強處理，包括：
13、將所述原始圖像數據轉換為hsv數據；
14、通過亮度平均值法對所述hsv數據進行光亮度計算，得到所述原始圖像數據對應的第一光亮度；
15、若所述第一光亮度低于預設的光亮度閾值，對所述原始圖像數據進行不同程度的曝光度調節，得到圖像曝光數據集；所述圖像曝光數據集中包括對所述原始圖像數據進行不同程度的曝光度調節后得到的若干圖像數據；
16、對所述圖像曝光數據集中的圖像數據進行加權融合，得到目標圖像數據。
17、進一步地，在本申請的一個實施例中，所述特征提取網絡包括依次連接的focus模塊、若干第一組合結構體和第二組合結構體；所述第一組合結構體中包括第一卷積模塊和級聯空間金字塔定位模塊，所述級聯空間金字塔定位模塊中攜帶有scam注意力機制；所述第二組合結構體中包括第二卷積模塊和多尺度多頭自注意力模塊。
18、進一步地，在本申請的一個實施例中，所述特征融合網絡采用bifpn網絡。
19、進一步地，在本申請的一個實施例中，所述絕緣手套佩戴檢測模型，通過以下步驟訓練得到：
20、獲取批量的樣本圖像數據和標簽數據；所述樣本圖像數據中包括樣本對象，所述標簽數據用于記錄所述樣本圖像數據中的樣本對象是否佩戴有絕緣手套的真實結果；
21、將所述樣本圖像數據輸入到初始化的絕緣手套佩戴檢測模型中，通過所述絕緣手套佩戴檢測模型對所述樣本圖像數據中的樣本對象是否佩戴有絕緣手套進行檢測，得到第一檢測結果；
22、根據所述第一檢測結果和所述標簽數據，確定訓練的損失值；
23、根據所述損失值，對所述絕緣手套佩戴檢測模型的參數進行更新，得到訓練好的絕緣手套佩戴檢測模型。
24、進一步地，在本申請的一個實施例中，所述第一檢測結果包括類別概率結果、邊界框得分和置信度數據；所述根據所述第一檢測結果和所述標簽數據，確定訓練的損失值，包括：
25、根據所述類別概率結果和所述標簽數據，確定第一損失值；
26、根據所述邊界框得分和所述標簽數據，通過diou函數確定第二損失值；
27、根據所述置信度數據和所述標簽數據，確定第三損失值；
28、對所述第一損失值、所述第二損失值和所述第三損失值進行加權，得到訓練的損失值。
29、另一方面，本申請實施例提供絕緣手套佩戴檢測系統，所述系統包括：
30、獲取單元，用于獲取帶電作業場景下的原始圖像數據；所述原始圖像數據中包括目標對象；
31、處理單元，用于對所述原始圖像數據進行預處理，得到目標圖像數據；
32、預測單元，用于將所述目標圖像數據輸入到訓練好的絕緣手套佩戴檢測模型中，通過所述絕緣手套佩戴檢測模型對所述原始圖像數據中的目標對象是否佩戴有絕緣手套進行檢測，得到目標檢測結果；所述目標檢測結果用于表征所述原始圖像數據中的目標對象佩戴有絕緣手套或者所述原始圖像數據中的目標對象沒有佩戴絕緣手套；
33、其中，所述絕緣手套佩戴檢測模型包括特征提取網絡、特征融合網絡和預測網絡。
34、另一方面，本申請實施例提供了一種電子設備，包括：
35、至少一個處理器；
36、至少一個存儲器，用于存儲至少一個程序；
37、當所述至少一個程序被所述至少一個處理器執行時，使得所述至少一個處理器實現上述的絕緣手套佩戴檢測方法。
38、另一方面，本申請實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其中存儲有處理器可執行的程序，上述處理器可執行的程序在由處理器執行時用于實現上述的絕緣手套佩戴檢測方法。
39、本申請的優點和有益效果將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本申請的實踐了解到：
40、本申請實施例所公開的絕緣手套佩戴檢測方法、系統、設備及存儲介質，獲取帶電作業場景下的原始圖像數據；所述原始圖像數據中包括目標對象；對所述原始圖像數據進行預處理，得到目標圖像數據；將所述目標圖像數據輸入到訓練好的絕緣手套佩戴檢測模型中，通過所述絕緣手套佩戴檢測模型對所述原始圖像數據中的目標對象是否佩戴有絕緣手套進行檢測，得到目標檢本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，所述對所述原始圖像數據進行預處理，得到目標圖像數據，包括：
3.根據權利要求2所述的一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，對所述原始圖像數據進行對比度增強處理，包括：
4.根據權利要求1所述的一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，所述特征提取網絡包括依次連接的Focus模塊、若干第一組合結構體和第二組合結構體；所述第一組合結構體中包括第一卷積模塊和級聯空間金字塔定位模塊，所述級聯空間金字塔定位模塊中攜帶有SCAM注意力機制；所述第二組合結構體中包括第二卷積模塊和多尺度多頭自注意力模塊。
5.根據權利要求1所述的一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，所述特征融合網絡采用BiFPN網絡。
6.根據權利要求1所述的一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，所述絕緣手套佩戴檢測模型，通過以下步驟訓練得到：
7.根據權利要求6所述的一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，所述第一檢測結果包括類別概率結果、邊
8.一種絕緣手套佩戴檢測系統，其特征在于，所述系統包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其中存儲有處理器可執行的程序，其特征在于：所述處理器可執行的程序在由處理器執行時用于實現如權利要求1-7中任一項所述的一種絕緣手套佩戴檢測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，所述對所述原始圖像數據進行預處理，得到目標圖像數據，包括：
3.根據權利要求2所述的一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，對所述原始圖像數據進行對比度增強處理，包括：
4.根據權利要求1所述的一種絕緣手套佩戴檢測方法，其特征在于，所述特征提取網絡包括依次連接的focus模塊、若干第一組合結構體和第二組合結構體；所述第一組合結構體中包括第一卷積模塊和級聯空間金字塔定位模塊，所述級聯空間金字塔定位模塊中攜帶有scam注意力機制；所述第二組合結構體中包括第二卷積模塊和多尺度多頭自注意力模塊。
5.根據權利要求1所述的一種絕緣手...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王濤，
申請(專利權)人：天翼物聯科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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