CN108564010A - 一种安全帽佩戴的检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种安全帽佩戴的检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像；根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽；如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；否则，确定所述目标行人未佩戴安全帽。本发明中由安装在不同方位的至少两个图像采集设备采集图像，通过多个角度的图像，来检测目标行人是否佩戴了安全帽，解决了图像中待检测的目标行人被遮挡的问题，提高了检测结果的准确度。

Description

一种安全帽佩戴的检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及安全设施检测技术领域，尤其涉及一种安全帽佩戴的检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

安全帽是防物体打击和坠落时头部碰撞的头部装置，人员通过佩戴安全帽，用以防护头部，免受坠落的物体伤害。通过对安全帽的检测与跟踪实现对人员的定位和跟踪，在对安全帽进行检测与跟踪时，采用统计模式识别方法涉及分类器，用分类器进行安全帽检测，结合Kalman滤波和Mean-shift对安全帽进行追踪，但是上述只能针对佩戴了安全帽的人员进行定位和跟踪，并不能判断人员是否佩戴了安全帽。但由于经常存在人员没有按照规定佩戴安全帽的情况发生，对安全帽的佩戴情况进行实时的监控，并检测是否按照规定佩戴安全帽至关重要。

现有技术中安全帽佩戴的检测方法中，服务器获取现场视频图像，通过训练学习建立的人体位置检测模型，对所述现场视频图像进行检测得到人体位置，根据所述人体位置判断是否在安全帽佩戴区域；如果是，则通过训练学习建立的人头安全帽联合检测模型，对所述现场视频图像进行检测得到人头安全帽联合状态，根据人头未通过验证；如果佩戴安全帽，则通过训练学习建立的安全帽类型检测模型，对所述现场视频图像进行检测得到安全帽类型，判断安全帽类型是否符合规定，如果符合规定，则安全帽佩戴通过验证，否则，安全帽佩戴未通过验证。

当时由于实际施工环境复杂，如建筑工地、煤矿油田等施工环境，施工人员可能会被建筑物、施工设备等遮挡，增大了安全帽检测的难度，造成根据现场视频图像检测施工人员是否佩戴安全帽时，存在检测不准确的情况。

发明内容

本发明提供了一种安全帽佩戴的检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中安全帽佩戴检测不准确的问题。

本发明提供一种安全帽佩戴的检测方法，该方法包括：

获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像；

根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽；

如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；否则，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

进一步地，所述根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽包括：

根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；

在所述第一目标图像中，将检测到所述目标行人佩戴了安全帽的图像确定为第二目标图像；

判断所述第二目标图像的第二数量与所述第一目标图像的第一数量的比值是否大于预设的第一比值阈值，确定所述目标行人是否佩戴了安全帽。

进一步地，所述根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽包括：

根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；

在所述第一目标图像中，筛选出所述目标行人的图像质量满足预设要求的第三目标图像；

在所述第三目标图像中，检测所述目标行人是否佩戴了安全帽。

进一步地，在目标图像中，检测所述目标行人是否佩戴了安全帽包括：

根据所述目标行人所在区域，确定所述目标行人的头部区域的子图像；

将所述子图像输入到预先保存的分类器中，根据所述分类器的分类结果，确定所述头部区域的类别是否属于已佩戴安全帽类别；

如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽；或

在所述目标行人所在区域中如果检测到安全帽，则确定所述目标行人的头部区域，判断所述安全帽是否位于所述头部区域对应的预设区域范围内；

如果是，确定所述目标行人已佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

进一步地，所述根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像包括：

根据每张图像中行人所在区域，确定每个区域在预设的其对应的图像采集设备的图像平面坐标系中的平面坐标；

根据预先保存的图像采集设备的图像平面坐标系与施工场景的世界坐标系的映射关系，及每个区域的平面坐标，确定每个区域对应的行人在所述世界坐标系中的世界坐标；

将包含所述目标行人的图像确定为第一目标图像。

本发明提供一种安全帽佩戴的检测装置，该装置包括：

获取模块，用于获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像；

判断模块，用于根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽；

确定模块，用于当所述判断模块的判断结果为是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；当所述判断模块的判断结果为否，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

进一步地，所述判断模块，具体用于根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；在所述第一目标图像中，将检测到所述目标行人佩戴了安全帽的图像确定为第二目标图像；判断所述第二目标图像的第二数量与所述第一目标图像的第一数量的比值是否大于预设的第一比值阈值，确定所述目标行人是否佩戴了安全帽。

进一步地，所述判断模块，具体用于根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；在所述第一目标图像中，筛选出所述目标行人的图像质量满足预设要求的第三目标图像；在所述第三目标图像中，检测所述目标行人是否佩戴了安全帽。

进一步地，所述判断模块，具体用于根据所述目标行人所在区域，确定所述目标行人的头部区域的子图像；将所述子图像输入到预先保存的分类器中，根据所述分类器的分类结果，确定所述头部区域的类别是否属于已佩戴安全帽类别；如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽；或在所述目标行人所在区域中如果检测到安全帽，则确定所述目标行人的头部区域，判断所述安全帽是否位于所述头部区域对应的预设区域范围内；如果是，确定所述目标行人已佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

进一步地，所述判断模块，具体用于根据每张图像中行人所在区域，确定每个区域在预设的其对应的图像采集设备的图像平面坐标系中的平面坐标；根据预先保存的图像采集设备的图像平面坐标系与施工场景的世界坐标系的映射关系，及每个区域的平面坐标，确定每个区域对应的行人在所述世界坐标系中的世界坐标；将包含所述目标行人的图像确定为第一目标图像。

本发明提供一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

所述存储器中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一项所述方法的步骤。

本发明提供一种计算机可读存储介质，其存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述任一项所述方法的步骤。

本发明提供了一种安全帽佩戴的检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像；根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽；如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；否则，确定所述目标行人未佩戴安全帽。本发明中由安装在不同方位的至少两个图像采集设备采集图像，通过多个角度的图像，来检测目标行人是否佩戴了安全帽，解决了图像中待检测的目标行人被遮挡的问题，提高了检测结果的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实例1提供的一种安全帽佩戴的检测过程示意图；

图2为本发明实施例2提供的一种安全帽佩戴的检测过程示意图；

图3为本发明实施例3提供的一种安全帽佩戴的检测过程示意图；

图4为本发明实施例4提供的一种安全帽检测方式示意图；

图5为本发明实施例4提供的另一种安全帽检测方式示意图；

图6为本发明实施例4提供的一种安全帽佩戴的检测过程示意图；

图7为本发明实施例4提供的另一种安全帽佩戴的检测过程示意图；

图8为本发明实施例6提供的一种电子设备的结构示意图；

图9为本发明实施例提供的一种安全帽佩戴的检测装置示意图。

具体实施方式

为了提高安全帽佩戴检测的准确度，本发明实施例提供了一种安全帽佩戴的检测方式、装置、电子设备及存储介质。

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

图1为本发明实施例提供的一种安全帽佩戴的检测过程示意图，该过程包括以下步骤：

S101：获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像。

本发明实施例提供的安全帽佩戴的检测方法应用于电子设备，电子设备可以为桌面计算机、便携式计算机、智能手机、平板电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，PDA)、服务器等电子设备。

电子设备能够获取图像采集设备采集的图像，图像采集设备可以为摄像机、摄影机等能够进行图像采集的设备，图像采集设备采集到的图像通常为二维图像。

图像采集设备可以在采集到图像后，将图像发送给电子设备，以使电子设备获取到图像采集设备采集的图像；或者电子设备可以主动向图像采集设备获取图像等。

本发明实施例中图像采集设备安装了至少两个，并且至少两个图像采集设备安装在不同方位，电子设备获取的图像为该至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像，由于该至少两个图像采集设备安装在不同方位，因此该至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像为不同角度的图像，更加有利于对施工人员安全帽的佩戴情况进行检测。

为了达到更优的图像采集效果，进一步提高施工人员安全帽佩戴的检测准确度，在不同方位安装该至少两个图像采集设备时，可以选取在图像采集范围内建筑物或施工设备等遮挡物少的对应位置进行安装。

施工场景中安装有至少两个图像采集设备，通常为了准确识别图像采集设备采集的图像，在安装图像采集设备后，会对图像采集设备进行标定，即对施工场景进行三维重建。

S102：根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽，如果是，进行S103，如果否，进行S104。

电子设备获取到至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像后，可以根据至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽。

目标行人可以为图像中出现的任意行人，也可以是监控人员选择的行人，目标行人的数量可以为一个或多个，当然为了实现检测的准确性，较佳地，可以将图像中出现的每个行人均作为目标行人。如果目标行人为多个，在判断目标行人是否佩戴了安全帽时，是针对每一目标行人确定的，判断每一目标行人是否佩戴了安全帽的过程相同。

电子设备根据至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽可以是电子设备检测每张图像中的同一目标行人是否佩戴了安全帽，根据每张图像中的检测结果，确定该目标行人是否佩戴了安全帽，也可以是在至少两张图像中选取一张图像，检测选取的该一张图像中的目标行人是否佩戴了安全帽，从而确定目标行人是否佩戴了安全帽等，如果是在至少两张图像中选取一张图像，电子设备可以是在至少两张图像中任意选取一张图像，较佳地，电子设备可以根据预先保存的快照优选规则，在至少两张图像中选取图像质量较好的优选快照图像。

电子设备根据目标行人佩戴安全帽的判断结果不同，进行不同的步骤。

S103：确定所述目标行人佩戴了安全帽。

如果电子设备根据至少两张图像，确定目标行人佩戴了安全帽，则可以认为当前目标行人佩戴安全帽的情况正常，无需进行额外提醒。

当电子设备确定目标行人佩戴了安全帽，可以针对目标行人，进行下一轮安全帽佩戴情况的确定过程。

S104：确定所述目标行人未佩戴安全帽。

如果电子设备根据至少两张图像，确定目标行人未佩戴安全帽，则可以认为当前目标行人佩戴安全帽的情况异常，为了保证目标行人的安全，可以对该目标行人进行告警，以通知该目标行人及时佩戴安全帽。

对该目标行人进行告警可以是对目标行人所在区域进行广播等。

当电子设备确定目标行人未佩戴安全帽，可以针对目标行人，进行下一轮安全帽佩戴情况的确定过程。

本发明实施例提供的安全帽佩戴的检测方法适用于各种复杂的有遮挡的场景下目标的检测，复杂的有遮挡的场景如建筑施工、交通运输、矿山隧道等。

本发明实施例中由安装在不同方位的至少两个图像采集设备采集图像，通过多个角度的图像，来检测目标行人是否佩戴了安全帽，解决了图像中待检测的目标行人被遮挡的问题，提高了检测结果的准确度。

实施例2：

为了进一步提高检测结果的准确度，在上述实施例的基础上，本发明实施例中，所述根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽包括：

根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；

在所述第一目标图像中，将检测到所述目标行人佩戴了安全帽的图像确定为第二目标图像；

判断所述第二目标图像的第二数量与所述第一目标图像的第一数量的比值是否大于预设的第一比值阈值，确定所述目标行人是否佩戴了安全帽。

根据包含目标行人的目标图像，和检测到目标行人佩戴了安全帽的目标图像，确定目标行人是否佩戴了安全帽，可以实现根据多张图像判断目标行人是否佩戴了安全帽，从而进一步提高了检测的准确度。

电子设备获取了不同方位的对应至少两张图像，首先对不同方位的至少两张图像进行行人检测，行人检测可以理解为检测每张图像中行人所在区域，即在每张图像中检测出现的行人，行人检测方法可以是基于机器学习的方法如Adaboost、SVM等，也可以是基于深度学习的方法如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等。

电子设备通过检测出的每张图像的行人，来识别目标行人，根据识别到的目标行人检测每张图像中的目标行人是否佩戴了安全帽，再根据每张图像中的检测结果，确定目标行人是否佩戴了安全帽。

具体地，电子设备根据识别到的目标行人，确定包含目标行人的第一目标图像，在第一目标图像中检测有哪些第一目标图像中的目标行人佩戴了安全帽，将佩戴了安全帽的目标行人所在的图像确定为第二目标图像。

电子设备根据第一目标图像的第一数量和第二目标图像的第二数量，判断第二目标图像的第二数量与第一目标图像的第一数量的比值是否大于第一比值阈值，如果是，确定目标行人佩戴了安全帽，如果否，确定目标行人未佩戴安全帽。由于是根据包含目标行人的第一目标图像的第一数量，和检测到目标行人佩戴了安全帽的第二目标图像的第二数量，来确定目标行人是否佩戴了安全帽，可以理解为对目标行人的多张目标图像分别进行安全帽检测，根据多张目标图像中目标行人的安全帽检测结果进行了置信度投票，根据投票结果决定该目标行人是否佩戴了安全帽。

第一比值阈值预先保存在电子设备中，第一比值阈值为不小于0且不大于1的数量，即第一比值阈值在0到1之间，例如第一比值阈值可以为0.5或0.8等。

下面以一个具体的实施例对本发明实施例进行说明，如图2的过程所示：

S201：获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像。

S202：根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像。

S203：在所述第一目标图像中，将检测到所述目标行人佩戴了安全帽的图像确定为第二目标图像。

S204：判断所述第二目标图像的第二数量与所述第一目标图像的第一数量的比值是否大于预设的第一比值阈值；如果是，进行S205；如果否，进行S206。

S205：确定目标行人佩戴了安全帽，返回S201。

S206：确定目标行人未佩戴安全帽，进行报警，返回S201。

由于本发明实施例中根据包含目标行人的目标图像，和检测到目标行人佩戴了安全帽的目标图像，确定目标行人是否佩戴了安全帽，因此可以实现根据多张图像判断目标行人是否佩戴了安全帽，从而进一步提高了检测的准确度。

实施例3：

为了进一步提高检测结果的准确度，在上述各实施例的基础上，本发明实施例中，所述根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽包括：

根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；

在所述第一目标图像中，筛选出所述目标行人的图像质量满足预设要求的第三目标图像；

在所述第三目标图像中，检测所述目标行人是否佩戴了安全帽。

在包含目标行人的目标图像中筛选图像质量满足预设要求的目标图像，因此可以实现根据筛选出的优选快照图像，确定目标行人是否佩戴了安全帽，从而进一步提高了检测的准确度。

电子设备获取了不同方位的对应至少两张图像，对不同方位的至少两张图像进行行人检测，行人检测可以理解为检测每张图像中行人所在区域，即在每张图像中检测出现的行人，行人检测方法可以是基于机器学习的方法如Adaboost、SVM等，也可以是基于深度学习的方法如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等。本发明实施例中所使用的行人检测方法与上述实施例中使用的行人检测方法可以相同或不同。

电子设备通过检测出的每张图像的行人，来识别目标行人，根据识别到的目标行人在至少两张图像中选取一张图像，检测选取的该一张图像中的目标行人是否佩戴了安全帽，来确定目标行人是否佩戴了安全帽。

具体地，电子设备根据识别到的目标行人，确定包含目标行人的第一目标图像，在第一目标图像中，筛选出目标行人的图像质量满足预设要求的第三目标图像，筛选出第三目标图像可以理解为在第一目标图像中进行快照优选，由于筛选出的第三目标图像中目标行人的图像质量较好，因此根据第三目标图像确定目标行人是否佩戴了安全帽的准确度更高。第三目标图像的数量可以为一个或多个，通常选取一张第三目标图像就可以满足安全帽佩戴的检测。

图像质量的预设要求预先保存在电子设备中，图像质量的预设要求可以是清晰度高、噪声小、边缘明显、面积大等，满足其中一项或多项的图像可以作为第三目标图像。

电子设备在第三目标图像中，检测目标行人是否佩戴了安全帽，如果在第三目标图像中检测到目标行人佩戴了安全帽，则确定目标行人佩戴了安全帽，如果在第三目标图像中检测到的目标行人未佩戴安全帽，则确定目标行人未佩戴安全帽。

下面以一个具体的实施例对本发明实施例进行说明，如图3的过程所示：

S301：获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像。

S302：根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像。

S303：在所述第一目标图像中，筛选出所述目标行人的图像质量满足预设要求的第三目标图像。

S304：在所述第三目标图像中，检测所述目标行人是否佩戴了安全帽；如果是，进行S305；如果否，进行S306。

S305：确定目标行人佩戴了安全帽，返回S301。

S306：确定目标行人未佩戴安全帽，进行报警，返回S301。

由于本发明实施例中在包含目标行人的目标图像中筛选图像质量满足预设要求的目标图像，根据筛选出的优选快照图像，确定目标行人是否佩戴了安全帽，从而进一步提高了检测的准确度。

实施例4：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例中，在目标图像中，检测所述目标行人是否佩戴了安全帽包括：

根据所述目标行人所在区域，确定所述目标行人的头部区域的子图像；

将所述子图像输入到预先保存的分类器中，根据所述分类器的分类结果，确定所述头部区域的类别是否属于已佩戴安全帽类别；

如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽；或

在所述目标行人所在区域中如果检测到安全帽，则确定所述目标行人的头部区域，判断所述安全帽是否位于所述头部区域对应的预设区域范围内；

如果是，确定所述目标行人已佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

电子设备可以通过先检测行人头部区域，再检测安全帽，或者可以通过先检测安全帽，再检测行人头部区域，以实现对目标行人安全帽佩戴情况的检测。

电子设备在目标图像中，检测目标行人是否佩戴了安全帽时，可以采用以下至少两种方案的任一种方式进行检测：方案一、先检测行人头部区域，再检测安全帽；方案二、先检测安全帽，再检测行人头部区域。

如果电子设备在目标图像中，检测目标行人是否佩戴了安全帽时，采用方案一即先检测行人头部区域，再检测安全帽的方式，则电子设备先根据目标行人所在区域，检测行人头部区域，确定目标行人的头部区域的子图像，再将该子图像输入到预先保存的分类器中，根据分类器的分类结果，来确定头部区域的类型是否属于已佩戴安全帽类别，从而确定目标行人是否佩戴了安全帽。

预先保存的分类器可以为安全帽分类器。

具体地如图4所示，电子设备先检测行人头部区域，将行人头部区域的子图像输入到安全帽分类器中。

如果电子设备根据分类器的分类结果，确定头部区域的类型属于已佩戴安全帽类别，则确定目标行人佩戴了安全帽；如果电子设备根据分类器的分类结果，确定头部区域的类别不属于已佩戴安全帽类别，则确定目标行人未佩戴安全帽。

电子设备进行行人头部区域检测的方法，可以是基于机器学习的方法如Adaboost、SVM等，也可以是基于深度学习的方法如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等。

电子设备通过分类器将检测到的头部区域进行分类的分类方法，可以是基于机器学习的方法如SVM、朴素贝叶斯、决策树、Logistic Regression等，也可以是基于深度学习的方法如CNN分类等。

如果电子设备在目标图像中，检测目标行人是否佩戴了安全帽时，采用方案二即先检测安全帽，再检测行人头部区域的方式，则电子设备先在目标行人区域内检测安全帽，如果没有检测到安全帽，则确定目标行人未佩戴安全帽，当检测到安全帽时，确定目标行人的头部区域，判断该安全帽是否位于头部区域对应的预设区域范围内，从而确定目标行人是否佩戴了安全帽。

具体地如图5所示，电子设备先检测安全帽，判别检测到的安全帽是否在目标行人的头部。

预设区域范围预先保存在电子设备中。当安全帽位于头部区域对应的预设区域范围内，则可以认为安全帽在目标行人的头部附近，确定目标行人佩戴了安全帽，当安全帽不位于头部区域对应的预设区域范围内，则可以认为安全帽不在目标行人的头部附近，确定目标行人未佩戴安全帽。

以图6为例对本发明实施例进行说明，包括以下步骤：

S601：三维重建。

S602：不同方位摄像头获取若干视频帧图像。

在此步骤中，获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像。

S603：行人检测器。

在此步骤中，根据至少两张图像，检测每张图像中行人所在区域。

S604：利用三维重构获取空间位置相同的行人。

在此步骤中，根据每张图像中行人所在区域，确定目标行人，并确定包含目标行人的第一目标图像。

S605：安全帽检测模块。

在此步骤中，由于在获取视频帧后进行了行人检测，因此安全帽检测模块可以根据方案一先检测行人头部区域，再检测安全帽，或方案二先检测安全帽，再检测行人头部区域的任一种方式，检测目标行人是否佩戴了安全帽。

将检测到目标行人佩戴了安全帽的图像确定为第二目标图像。

S606：置信度投票。

在此步骤中，判断第二目标图像的第二数量与第一目标图像的第一数量的比值是否大于第一比值阈值；如果是，确定目标行人佩戴了安全帽，返回S602，进行下一轮检测；如果否，确定目标行人未佩戴安全帽，进行报警，返回S602，进行下一轮检测。

当电子设备采用方案一检测目标行人是否佩戴了安全帽时，可以在获取至少两张图像后，还可以不进行行人检测，即在三维重构后在摄像机原图中直接检测头部区域，判断不同摄像机中的头部是否佩戴安全帽并根据三维重建的空间坐标匹配位置，判断同一位置的人是否戴安全帽。具体过程如图7所示：

S701：三维重建。

S702：不同方位摄像头获取若干视频帧图像。

在此步骤中，获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像。

S703：安全帽检测模块。

在此步骤中，由于在获取视频帧后没有进行行人检测，直接进行了安全帽检测，因此较佳地安全帽检测模块根据方案一先检测行人头部区域，再检测安全帽的方式，检测目标行人是否佩戴了安全帽。

S704：利用三维重构获取空间位置相同的行人。

在此步骤中，根据每张图像中行人所在区域，确定目标行人，并确定包含目标行人的第一目标图像。

S705：判断相同位置的人是否佩戴了安全帽；如果是，返回S702，如果否，进行报警，返回S702。

将相同位置的人确定为同一目标行人，当确定相同位置的人佩戴了安全帽，则确定目标行人佩戴了安全帽，返回S702，进行下一轮检测；当确定相同位置的人未佩戴安全帽，则确定目标行人未佩戴安全帽，进行报警，返回S702，进行下一轮检测。

判断相同位置的人是否佩戴了安全帽，可以是检测到目标行人佩戴了安全帽的图像确定为第二目标图像，判断第二目标图像的第二数量与第一目标图像的第一数量的比值是否大于第一比值阈值，确定目标行人是否佩戴了安全帽，也可以是在第一目标图像中，筛选出目标行人的图像质量满足预设要求的第三目标图像，在第三目标图像中，检测目标行人是否佩戴了安全帽。

由于本发明实施例中电子设备可以通过先检测行人头部区域，再检测安全帽，或者可以通过先检测安全帽，再检测行人头部区域，从而实现了对目标行人安全帽佩戴情况的检测，也使检测的方式更加灵活。

实施例5：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例中，所述根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像包括：

根据每张图像中行人所在区域，确定每个区域在预设的其对应的图像采集设备的图像平面坐标系中的平面坐标；

根据预先保存的图像采集设备的图像平面坐标系与施工场景的世界坐标系的映射关系，及每个区域的平面坐标，确定每个区域对应的行人在所述世界坐标系中的世界坐标；

将包含所述目标行人的图像确定为第一目标图像。

图像采集设备获取了若干不同方位的二维图像，对不同方位的二维图像进行行人检测，根据检测到的行人在三维场景中的空间坐标判断不同方位的图像中的人是否为同一个人，从而确定包含同一目标行人的图像。

电子设备中保存有每个图像采集设备的图像平面坐标系，以及施工场景的世界坐标系，以及每个图像平面坐标系与世界坐标系的映射关系。

每个图像采集设备的图像平面坐标系，以及施工场景的世界坐标系可以根据实际需求预设的坐标系。

电子设备根据获取到的每个图像采集设备采集的图像，可以确定每个图像在其对应的图像采集设备的图像平面坐标系中的平面坐标，因此电子设备根据每个图像中检测到的行人，确定行人所在区域在其对应的图像采集设备的图像平面坐标系中的平面坐标。

电子设备确定每个区域的平面坐标后，根据每个区域对应的图像采集设备的图像平面坐标系与世界坐标系的映射关系，确定每个区域对应的行人在世界坐标系中的世界坐标，从而根据行人的世界坐标，确定是否为同一目标行人。

根据行人的世界坐标，确定是否为同一目标行人时，可以是将每个区域对应的行人的世界坐标相同的，确定为同一目标行人，将同一目标行人对应的区域所在的图像即包含该同一目标行人的图像确定为第一目标图像。

电子设备保存每个图像平面坐标系与世界坐标系的映射关系，其实是对图像采集设备进行标定，和对施工场景的三维重建。

以图像采集设备为摄像机为例，保存每个图像平面坐标系与世界坐标系的映射关系具体包括：在不同方位安装好摄像机后，对摄像机标定，建立有效的成像模型，即确定图像平面坐标系以及摄像机坐标系、世界坐标系之间的关系，从而求取摄像机内部参数和外部参数，建立二维的图像平面坐标系到三维的世界坐标系的映射关系，其中对摄像机标定可以使用传统的摄像机标定方法或摄像机自标定方法等；

在摄像机的标定过程中通常从摄像机的视频流获取二维图像即视频帧图像，一般不同方位的每个摄像机获取两幅或两幅以上的图像，对二维图像进行特征提取，提取关键点、兴趣点等特征。获取特征点以后进行特征点匹配以发现两幅图像中相近的部分，即利用提取的特征建立图像对之间的对应关系，也就是找到空间中的一点在不同图像对应的投影点，最后利用匹配结果，结合摄像机标定的内部参数和外部参数，通过匹配点得到三维空间中点的坐标，即从图像平面坐标系的某个像素点，逆映射成世界坐标系中的空间点，就恢复出三维场景信息，确定图像平面坐标系与世界坐标系的映射关系。

提取的特征可以是特征点、特征线或区域，以特征点为匹配基元，特征点提取算法可利用基于模板的方法、基于边缘的方法以及基于图像亮度对比关系的方法等。基于模板的特征点检测算法需要设计复杂的模板，对复杂图像不适用，因此可以对较简单的图像应用该算法；基于边缘的特征点检测算法对边缘检测的依赖性很大，因此可以对边缘清晰的图像应用该方法；基于亮度变化的特征点检测方法较为常用，常见的有Harris、SUSAN、SIFT算法，在选取特征提取方法时可以根据实际采集到的图像以及每种方法的适用场景进行选取。匹配方法可以利用基于灰度的匹配方法、基于特征的匹配方法等方法。

在电子设备确定目标行人未佩戴安全帽时，可以根据三维重构确定的施工人员的位置，利用区域广播等方式提醒工施工人员佩戴安全帽。

由于本发明实施例中图像采集设备获取了若干不同方位的二维图像，对不同方位的二维图像进行行人检测，根据检测到的行人在三维场景中的空间坐标判断不同方位的图像中的人是否为同一个人，从而确定包含同一目标行人的图像。

实施例6：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图8所示，包括：处理器801、通信接口802、存储器803和通信总线804，其中，处理器801，通信接口802，存储器803通过通信总线804完成相互间的通信；

所述存储器803中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器801执行时，使得所述处理器801执行如下步骤：

获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像；

根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽；

如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；否则，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

本发明实施例提供的电子设备具体可以为桌面计算机、便携式计算机、智能手机、平板电脑、个人数字助理、服务器等电子设备。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口802用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字指令处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路、现场可编程门陈列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

在本发明实施例中，由安装在不同方位的至少两个图像采集设备采集图像，通过多个角度的图像，来检测目标行人是否佩戴了安全帽，解决了图像中待检测的目标行人被遮挡的问题，提高了检测结果的准确度。

实施例7：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种计算机存储可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行时实现如下步骤：

获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像；

根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽；

如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；否则，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

上述计算机可读存储介质可以是电子设备中的处理器能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等、光学存储器如CD、DVD、BD、HVD等、以及半导体存储器如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NANDFLASH)、固态硬盘(SSD)等。

在本发明实施例中由安装在不同方位的至少两个图像采集设备采集图像，通过多个角度的图像，来检测目标行人是否佩戴了安全帽，解决了图像中待检测的目标行人被遮挡的问题，提高了检测结果的准确度。

图9为本发明实施例提供的一种安全帽佩戴的检测装置示意图，该装置包括：

获取模块91，用于获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像；

判断模块92，用于根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽；

确定模块93，用于当所述判断模块92的判断结果为是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；当所述判断模块92的判断结果为否，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

所述判断模块92，具体用于根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；在所述第一目标图像中，将检测到所述目标行人佩戴了安全帽的图像确定为第二目标图像；判断所述第二目标图像的第二数量与所述第一目标图像的第一数量的比值是否大于预设的第一比值阈值，确定所述目标行人是否佩戴了安全帽。

所述判断模块92，具体用于根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；在所述第一目标图像中，筛选出所述目标行人的图像质量满足预设要求的第三目标图像；在所述第三目标图像中，检测所述目标行人是否佩戴了安全帽。

所述判断模块92，具体用于根据所述目标行人所在区域，确定所述目标行人的头部区域的子图像；将所述子图像输入到预先保存的分类器中，根据所述分类器的分类结果，确定所述头部区域的类别是否属于已佩戴安全帽类别；如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽；或在所述目标行人所在区域中如果检测到安全帽，则确定所述目标行人的头部区域，判断所述安全帽是否位于所述头部区域对应的预设区域范围内；如果是，确定所述目标行人已佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

所述判断模块92，具体用于根据每张图像中行人所在区域，确定每个区域在预设的其对应的图像采集设备的图像平面坐标系中的平面坐标；根据预先保存的图像采集设备的图像平面坐标系与施工场景的世界坐标系的映射关系，及每个区域的平面坐标，确定每个区域对应的行人在所述世界坐标系中的世界坐标；将包含所述目标行人的图像确定为第一目标图像。

本发明实施例中由安装在不同方位的至少两个图像采集设备采集图像，通过多个角度的图像，来检测目标行人是否佩戴了安全帽，解决了图像中待检测的目标行人被遮挡的问题，提高了检测结果的准确度。

对于系统/装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种安全帽佩戴的检测方法，其特征在于，该方法包括：

获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像；

根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽；

如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；否则，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽包括：

根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；

在所述第一目标图像中，将检测到所述目标行人佩戴了安全帽的图像确定为第二目标图像；

判断所述第二目标图像的第二数量与所述第一目标图像的第一数量的比值是否大于预设的第一比值阈值，确定所述目标行人是否佩戴了安全帽。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽包括：

根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；

在所述第一目标图像中，筛选出所述目标行人的图像质量满足预设要求的第三目标图像；

在所述第三目标图像中，检测所述目标行人是否佩戴了安全帽。

4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在目标图像中，检测所述目标行人是否佩戴了安全帽包括：

根据所述目标行人所在区域，确定所述目标行人的头部区域的子图像；

将所述子图像输入到预先保存的分类器中，根据所述分类器的分类结果，确定所述头部区域的类别是否属于已佩戴安全帽类别；

如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽；或

在所述目标行人所在区域中如果检测到安全帽，则确定所述目标行人的头部区域，判断所述安全帽是否位于所述头部区域对应的预设区域范围内；

如果是，确定所述目标行人已佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

5.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像包括：

根据每张图像中行人所在区域，确定每个区域在预设的其对应的图像采集设备的图像平面坐标系中的平面坐标；

根据预先保存的图像采集设备的图像平面坐标系与施工场景的世界坐标系的映射关系，及每个区域的平面坐标，确定每个区域对应的行人在所述世界坐标系中的世界坐标；

将包含所述目标行人的图像确定为第一目标图像。

6.一种安全帽佩戴的检测装置，其特征在于，该装置包括：

获取模块，用于获取安装在不同方位的至少两个图像采集设备在同一时刻采集的对应至少两张图像；

判断模块，用于根据所述至少两张图像，判断目标行人是否佩戴了安全帽；

确定模块，用于当所述判断模块的判断结果为是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；当所述判断模块的判断结果为否，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；在所述第一目标图像中，将检测到所述目标行人佩戴了安全帽的图像确定为第二目标图像；判断所述第二目标图像的第二数量与所述第一目标图像的第一数量的比值是否大于预设的第一比值阈值，确定所述目标行人是否佩戴了安全帽。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于根据每张图像中行人所在区域，确定包含所述目标行人的第一目标图像；在所述第一目标图像中，筛选出所述目标行人的图像质量满足预设要求的第三目标图像；在所述第三目标图像中，检测所述目标行人是否佩戴了安全帽。

9.如权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于根据所述目标行人所在区域，确定所述目标行人的头部区域的子图像；将所述子图像输入到预先保存的分类器中，根据所述分类器的分类结果，确定所述头部区域的类别是否属于已佩戴安全帽类别；如果是，确定所述目标行人佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽；或在所述目标行人所在区域中如果检测到安全帽，则确定所述目标行人的头部区域，判断所述安全帽是否位于所述头部区域对应的预设区域范围内；如果是，确定所述目标行人已佩戴了安全帽；如果否，确定所述目标行人未佩戴安全帽。

10.如权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于根据每张图像中行人所在区域，确定每个区域在预设的其对应的图像采集设备的图像平面坐标系中的平面坐标；根据预先保存的图像采集设备的图像平面坐标系与施工场景的世界坐标系的映射关系，及每个区域的平面坐标，确定每个区域对应的行人在所述世界坐标系中的世界坐标；将包含所述目标行人的图像确定为第一目标图像。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

所述存储器中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～5任一项所述方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行权利要求1～5任一项所述方法的步骤。