1.本发明涉及视觉算法领域，尤其是安全带检测方法。
背景技术：
2.在高空作业中，由于场景复杂，人多，出现安全带检测误报的情况。为了去除不清晰图片，进行图像质量分类，为了去除弯腰、侧身，运用人物姿态估计。目前检测中，使用较多的是性能和速度都领先的yolov5s。分割算法中，针对小目标，同时考虑到速度，使用fpnnetfpn的结构较为简单，可以概括为：特征提取，上采样，特征融合，多尺度特征输出。fpn的输入为任意大小的图片，输出为各尺度的feature map。fpn的整个网络结构分为自底向上和自顶向下两个部分。自底向上是特征提取过程，也就是encoder部分，自顶向下将最深层的特征通过层层的上采样，采样至与自底向上输出对应的分辨率大小，与之融合后输出feature map。现有技术存在误报和效率低下的缺点。
3.因此需要有一种可靠的、高效的安全带检测方法，解决模糊不清楚且人物出现遮挡侧身等情况下的安全带检测问题。
技术实现要素：
4.本发明的目的在于解决在高空作业中，由于场景复杂，人多，或者针对模糊不清楚且人物出现遮挡侧身等情况，出现安全带检测误报的问题。
5.为了实现这一目的本发明提供了一种安全带检测方法，针对模糊不清楚且人物出现遮挡侧身等情况，进行鲁棒性的安全带检测。通过视频流获得图片，通过检测网络分割出目标物，再经过分类器，把不清晰或者遮挡等进行过滤，再经过分割网络，进行细粒度分类，进而通过合理的逻辑判断(是否需要高挂低用)来确定是否正确佩戴安全带。安全带高挂低用是指将安全带挂在高于人站立的地方，人员工作的地方要低于安全带挂的位置。按这样的系挂方法，一旦坠落事故发生，安全带、安全绳和金属配件的联合力量可将人员拉住，使实际冲击距离减小或使之不坠落掉下。
6.首先获取视频帧，然后进行目标检测(人)，然后进入分类器，分类器步骤之后进入定义清晰步骤;定义清晰包括正样本和负样本;正样本包括上半身无遮挡，清晰的人正、反面和上半身有遮挡，安全带全部清晰的人正、反面等情况中的一种或数种;负样本包括：侧身;弯腰、下蹲;上半身全部遮挡或者全部不清晰的人正、反面;安全带大部分遮挡或者大部分不清晰的人正、反面;上半身有遮挡，安全带少部分遮挡或者少部分不清晰的人正、反面等情况中的一种或数种。
7.如果不是定义清晰，则返回第一步重新获取视频帧;如果是定义清晰，则将样本分割成人、安全带或安全绳。
8.分割网络步骤之后，再判断是否检测到安全带或安全绳。如果检测到安全带或者安全绳，则进一步判断是否为高挂低用。如果是高挂低用，则返回第一步重新获取视频帧，如果不是高挂低用，则进入上半身安全带附近连通域步骤。
9.进入到上半身安全带附近连通域步骤之后，接着判断连通域是否都为人的像素点，如果不是，则返回第一步重新获取视频帧，如果是则进行安全带报警，然后返回第一步重新获取视频帧。
10.进一步的，本发明的安全带检测方法，还可以再目标检测步骤之后，直接进入分割网络，将样本分割成人、安全带或安全绳。
11.分割网络步骤之后，对检测到的安全带或安全绳进行判断，如果是则进行高挂低用的判断步骤，如果不是，则进入分类器;如果是高挂低用则返回第一步，重新获取视频帧，如果不是高挂低用则进入分类器。
12.分类器步骤之后，判断是否上半身是工服，如果不是则转入第一步，重新获取视频帧;如果是则进行安全带报警，然后转入第一步，重新获取视频帧。
13.本发明的有益效果是解决遮挡，不清晰等客观问题，降低了误报率;同时由于过滤掉遮挡，不清晰图片，不用花费时间在人眼都无法判断的图片上，也进一步提高了项目效率。
14.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。
16.图1为本发明的安全带检测方法的流程图。
17.图2为本发明的另一种安全带检测方法的流程图。
具体实施方式
18.下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
19.下面对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明文字能够据以实施。
20.首先请参照图1.图1为本发明的安全带检测方法的流程图。在图1中，首先获取视频帧，然后进行目标检测，检测目标是否为人。然后程序进入分类器，进行定义清晰判断。如果是定义清晰，则程序进入分割步骤，将目标分割成人、安全带和安全绳;如果不是定义清晰，则返回程序开始，重新获取视频帧。将目标进行分割后，判断检测到的是否为安全带或安全绳，如果是安全带或安全绳，则进一步判断是否为高挂低用;如果不是安全带或安全绳，则进入上半身安全带附近连通域。如果是高挂低用，则返回程序开始重新获取视频帧，
如果不是高挂低用，则进入上半身安全带附近连通域。进入上半身安全带附近连通域后开始判断是否连通域都为人的像素点，如果不是，则返回程序开始重新获取视频帧;如果是，则进行安全带报警，并返回程序开始重新获取视频帧。
21.图1中的定义清晰分为正样本和负样本。其中的正样本又分为两种情况：(1)上半身无遮挡，清晰的人正、反面;(2)上半身有遮挡，安全带全部清晰的人正、反面。其中的负样本又分为五种情况：(1)侧身;(2)弯腰，下蹲;(3)上半身全部遮挡或者全部不清晰的人正、反面;(4)安全带大部分遮挡或者大部分不清晰的人正、反面;(5)上半身有遮挡，安全带少部分遮挡或者少部分不清晰的人正、反面。
22.接下来请参照图2.图2为本发明的另一种安全带检测方法的流程图。在图2中与图1中实施例不同的是，在图2的实施例中，程序开始获取视频帧，然后以人为对象进行目标检测，检测到目标人后直接进行分割，将目标分割成人、安全带和安全绳。然后判断检测到的是否为安全带和安全绳，如果是安全带或安全绳，则进一步判断是否为高挂低用;如果不是安全带或安全绳，则程序进入分类器。如果判断为高挂低用，则返回程序开始重新获取视频帧;如果不是高挂低用，则进入分类器。进入分类器后，判断是否上半身是工服，如果上半身不是工服，则返回程序开始重新获取视频流;如果上半身是工服，则发出安全带报警并返回程序开始重新获取视频流。
23.尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用。它完全可以被适用于各种适合本发明的领域。对于熟悉本领域的人员而言可以容易实现另外的修改。因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里展示和描述的图例。
技术特征：
1.安全带检测方法，包括以下步骤：首先通过视频流获得图片，通过检测网络分割出目标物，再经过分类器，把不清晰或者遮挡情况等进行过滤，再经过分割网络，进行细粒度分类，进而通过判断是否属于高挂低用来确定是否正确佩戴安全带。2.根据权利要求1所述的安全带检测方法，其特征在于，在所述的分类器步骤之后，还包括定义清晰步骤;定义清晰包括正样本和负样本;正样本包括上半身无遮挡，清晰的人正、反面和上半身有遮挡，安全带全部清晰的人正、反面等情况中的一种或数种;负样本包括：侧身;弯腰、下蹲;上半身全部遮挡或者全部不清晰的人正、反面;安全带大部分遮挡或者大部分不清晰的人正、反面;上半身有遮挡，安全带少部分遮挡或者少部分不清晰的人正、反面等情况中的一种或数种。3.根据权利要求1所述的安全带检测方法，其特征在于，所述分割网络将样本分割成人、安全带和安全绳，在所述的分割网络步骤之后，还包括判断是否检测到安全带或安全绳。4.根据权利要求3所述的安全带检测方法，其特征在于，所述的检测到安全带、安全绳步骤之后，还包括判断是否属于高挂低用，如果是则返回获取视频帧步骤;如果不是，则进入到上半身安全带附近连通域。5.根据权利要求4所述的安全带检测方法，其特征在于，所述的上半身安全带附近连通域步骤之后，还包括判断连通域是否都为人的像素点，如果不是，则返回第一步，重新获取视频帧;如果是，则进行安全带报警，然后返回第一步，重新获取视频帧。6.根据权利要求1所述的安全带检测方法，其特征在于，所述的目标检测步骤之后，直接进入分割网络，将样本分割成人、安全带或安全绳。7.根据权利要求6所述的安全带检测方法，其特征在于，所述的分割网络步骤之后，对检测到的安全带或安全绳进行判断，如果是则进行高挂低用的判断步骤，如果不是，则进入分类器;如果是高挂低用则返回第一步，重新获取视频帧，如果不是高挂低用则进入分类器。8.根据权利要求7所述的安全带检测方法，其特征在于，所述的分类器步骤之后，判断是否上半身是工服，如果不是则转入第一步，重新获取视频帧;如果是则进行安全带报警，然后转入第一步，重新获取视频帧。
技术总结
本发明提供了安全带检测方法，首先通过视频流获得图片，然后通过检测网络分割出目标物，再经过分类器，把不清晰或者遮挡的情况等进行过滤，再经过分割网络，进行细粒度分类，进而通过合理的逻辑判断(是否属于高挂低用)来确定是否正确佩戴安全带。本发明可以提供一种可靠的、高效的安全带检测方法，可以解决遮挡，不清晰等客观问题，降低了误报率;同时由于过滤掉遮挡，不清晰图片，不用花费时间在人眼都无法判断的图片上，也进一步提高了项目效率。也进一步提高了项目效率。也进一步提高了项目效率。
