【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理，具體涉及一種木工機床安全監測方法、系統、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著社會的發展，人們的生活水平不斷提高，對家具等木制品的要求越來越高。現如今，在進行木材加工時經常會用到木工機床，木工機床通過切割鋸片裝置對木材進行削切，以加工出需要的木材。
2、然而，現有的木工機床常常發生操作人員的安全事故，常見于木工機床上的切割鋸片裝置對操作人員的手部造成傷害，因此，急需一種能在木工機床上進行安全監測并對在面對緊急危險情況時能快速急停的方法，此外，該方法必須具備監測精度高、響應速度快的特點。
技術實現思路
1、針對上述存在的技術不足，本專利技術的目的是提供一種木工機床安全監測方法、系統、設備及存儲介質，旨在解決現有的木工機床常常發生操作人員的安全事故，常見于木工機床上的切割鋸片裝置對操作人員的手部造成傷害，急需一種能在木工機床上進行安全監測并在面對緊急危險情況時能快速急停的方法，此外，還存在監測精度不夠高、響應速度不夠快的問題。
2、鑒于上述問題，本申請提供了一種木工機床安全監測方法、系統、設備及存儲介質。
3、本申請公開的第一個方面，提供了一種木工機床安全監測方法，所述方法包括以下步驟：
4、步驟1：通過在木工機床的切割鋸片上方安裝的攝像頭，獲取實時視頻，生成第一視頻流；
5、步驟2：對第一視頻流進行抽幀處理，生成第二視頻流；
6、步驟3：將第二視頻流逐幀輸入完成訓練的yolov3模型，對操作
7、步驟4：實時監測第一位置檢測框與第二位置檢測框之間的距離，根據距離判斷當前是否存在危險情況或者緊急危險情況，控制發出危險操作警告或者控制木工機床急停。
8、優選地，所述步驟2具體包括以下步驟：
9、步驟2.1：獲取第一視頻流，判斷第一視頻流的幀率；
10、步驟2.2：如果第一視頻流的幀率小于等于15fps，則不進行任何操作，直接將第一視頻流轉換為第二視頻流；
11、步驟2.3：如果第一視頻流的幀率大于15fps小于等于24fps，則每三幀抽取其中兩幀，將抽取出來的視頻幀重新組合輸出，生成第二視頻流；
12、步驟2.4：如果第一視頻流的幀率大于24fps小于等于30fps，則每兩幀抽取其中一幀，將抽取出來的視頻幀重新組合輸出，生成第二視頻流；
13、步驟2.5：如果第一視頻流的幀率大于30fps小于等于60fps，則每三幀抽取其中一幀，將抽取出來的視頻幀重新組合輸出，生成第二視頻流。
14、優選地，步驟3當中所述yolov3模型的結構為：
15、對輸入圖像執行裁剪、壓縮或者補充，使圖像的維度為416×416×3，生成初始圖像；
16、對初始圖像執行卷積計算，生成維度為416×416×32的第一特征圖；
17、將第一特征圖輸入第一殘差網絡單元，生成維度為208×208×64的第二特征圖；
18、將第二特征圖輸入第二殘差網絡單元，生成維度為104×104×128的第三特征圖；
19、將第三特征圖輸入第三殘差網絡單元，生成維度為52×52×256的第四特征圖；
20、將第四特征圖輸入第四殘差網絡單元，生成維度為26×26×512的第五特征圖；
21、將第五特征圖輸入第五殘差網絡單元，生成維度為13×13×1024的第六特征圖，其中，所述第一至第五殘差網絡單元均包括三次卷積計算和殘差連接相加計算；
22、對第六特征圖執行卷積計算和上采樣計算，生成維度為26×26×256的第七特征圖，并與第五特征圖進行拼接后執行五次卷積計算，生成維度為26×26×256第八特征圖；
23、對第八特征圖執行卷積計算和上采樣計算，生成維度為52×52×128的第九特征圖，并與第四特征圖進行拼接后執行五次卷積計算，生成維度為52×52×128第十特征圖；
24、對第十特征圖執行卷積計算后再執行一次卷積核為1×1的卷積計算，生成維度為52×52×(3×(5+2))的檢測結果，其中，(3×(5+2))當中的3表示3個先驗框，每個先驗框由5+2個維度表示，5個維度分別用來表示5個參數，分別為先驗框中心點的橫坐標、先驗框中心點的縱坐標、先驗框的寬、先驗框的高和置信度，2個維度用來表示2個類別，(1,0)表示操作人員手部，(0,1)表示切割鋸片；
25、對檢測結果執行解碼操作，生成分別框選操作人員手部以及切割鋸片的第一位置檢測框(x1,y1,w1,h1)和第二位置檢測框(x2,y2,w2,h2)。
26、優選地，步驟3當中所述yolov3模型的訓練步驟包括：
27、采集1500張包含操作人員手部以及切割鋸片的圖像，并將所有圖像的分辨率裁剪為416×416，生成圖像集；
28、對圖像集當中的所有圖像分別執行旋轉180°和水平翻轉，將圖像集當中的圖像數量擴充兩倍，生成擴充圖像集；
29、使用labelimg對圖像集當中的所有圖像進行操作人員手部以及切割鋸片的標注，生成圖像數據集；
30、將圖像數據集按照8:2的比例劃分訓練集和測試集；
31、使用訓練集和測試集執行yolov3模型的訓練和測試。
32、優選的，所述步驟4具體包括以下步驟：
33、步驟4.1：當監測到第一位置檢測框與第二位置檢測框之間的距離小于等于第一閾值大于第二閾值時，判定當前存在危險情況，觸發危險情況信號，發出危險操作警告，其中，第一位置檢測框與第二位置檢測框之間的距離為，第一閾值為[(w1+w2)/2+(h1+h2)/2]×1.5，第二閾值為(w1+w2)/2+(h1+h2)/2，第二閾值小于第一閾值；
34、步驟4.2：當監測到第一位置檢測框與第二位置檢測框之間的距離小于等于第二閾值時，判定當前存在緊急危險情況，觸發急停信號，控制木工機床急停。
35、本申請公開的第二個方面，提供了一種木工機床安全監測系統，所述系統用于上述一種木工機床安全監測方法，所述系統包括：
36、第一視頻流模塊，所述第一視頻流模塊用于通過在木工機床的切割鋸片上方安裝的攝像頭，獲取實時視頻，生成第一視頻流；
37、第二視頻流模塊，所述第二視頻流模塊用于對第一視頻流進行抽幀處理，生成第二視頻流；
38、目標檢測模塊，所述目標本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種木工機床安全監測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種木工機床安全監測方法，其特征在于，所述步驟2具體包括以下步驟：
3.如權利要求1所述的一種木工機床安全監測方法，其特征在于，步驟3當中所述YOLOv3模型的結構為：
4.如權利要求1所述的一種木工機床安全監測方法，其特征在于，步驟3當中所述YOLOv3模型的訓練步驟包括：
5.如權利要求1所述的一種木工機床安全監測方法，其特征在于，所述步驟4具體包括以下步驟：
6.一種木工機床安全監測系統，所述系統包括：
7.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至5中任一項所述的一種木工機床安全監測方法的步驟。
8.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至5中任一項所述的一種木工機床安全監測方法的步驟。
9.一種計算機程序產品，包括計算機程序或指令，其特征在于，該計算
...【技術特征摘要】
1.一種木工機床安全監測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種木工機床安全監測方法，其特征在于，所述步驟2具體包括以下步驟：
3.如權利要求1所述的一種木工機床安全監測方法，其特征在于，步驟3當中所述yolov3模型的結構為：
4.如權利要求1所述的一種木工機床安全監測方法，其特征在于，步驟3當中所述yolov3模型的訓練步驟包括：
5.如權利要求1所述的一種木工機床安全監測方法，其特征在于，所述步驟4具體包括以下步驟：
6.一種木工機床安全監測系...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陸衛斌，
申請(專利權)人：徐州豐展機械有限公司，
類型：發明
國別省市：
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