(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211213863.8 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 深圳市银雁金融服 务有限公司 地址 518017 广东省深圳市福田区福保街 道福保社区市花路创凌通科技大厦B 座十四层 (72)发明人 丛缨剑　肖经海　付荣　庞舒仁　 贾瑞桃　 (74)专利代理 机构 广州市华学知识产权代理有 限公司 4 4245 专利代理师 于波 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 基于CV的档案库房安全作业监测方法、 装置 及存储介质 (57)摘要 本发明公开了基于CV的档案库房安全作业 监测方法、 装置及存储介质， 包括： 图像采集 设备 对进入档案库房的作业人员进行连续的图像和/ 或影像数据采集； 按照设定抽样的时间间隔， 从 图像和/或影像数据中抽取图像作为待识别图 像； 利用预先训练好的识别模型， 对待识别图像 进行场景识别及风险识别； 根据场景识别、 风险 识别的结果以及预设的合规操作， 进行合规判 断， 确认风险操作， 由警报设备实时发起警报， 直 至作业人员合规操作。 本发明能够高效率的实现 安全作业的实时监控及预警， 有效防范安全事故 的发生。 权利要求书2页 说明书10页 附图6页 CN 115527167 A 2022.12.27 CN 115527167 A 1.一种基于 CV的档案库房安全作业 监测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 图像采集设备对进入档案库房的作业人员进行 连续的图像和/或影 像数据采集； 按照设定抽样的时间 间隔， 从所述图像和/或影 像数据中抽取图像作为待识别图像； 利用预先训练好的识别模型， 对所述待识别图像进行场景识别及风险识别； 根据所述场景识别、 风险识别的结果以及预设的合规操作， 进行合规判断， 确认风险操 作， 由警报设备实时发起警报， 直至作业人员合 规操作。 2.根据权利要求1所述的一种基于CV的档案库房安全作业监测方法， 其特征在于， 所述 识别模型的训练方法包括： 基于档案库房场景， 通过不同的角度， 采集作业人员在不同状态、 不同光线下的样本图 像； 对样本图像中的目标物体依次进行标注， 并将标注完成的样本 图像划分为训练集、 验 证集； 使用YOLO算法， 对标注完成的样本图像进行目标物体识别， 完成识别模型训练。 3.根据权利要求1所述的一种基于CV的档案库房安全作业监测方法， 其特征在于， 所述 识别模型包括场景识别模型及风险识别模型； 所述场景识别模型包括但不限于Ma模型‑人 及人的头部识别模型， Mb模型‑档案货架区域识别模型， Mc模型‑人是否在升降平台上识别模 型， Md模型‑升降平台是否升起识别模型 中的一种或多种； 所述风险识别模型包括但不限于 Me模型‑安全帽以及安全帽是否佩戴在人的头上识别模型， Mf模型‑安全带以及是否系在了 目标位置识别模型， Mg模型‑升降平台支腿是否打开识别模型， Mh模型‑人体姿态识别模型； Mi模型‑人与档案货架区域的距离识别模型， Mj模型‑升降平台是否发生移动识别模型中的 一种或多种。 4.根据权利要求1所述的一种基于CV的档案库房安全作业监测方法， 其特征在于， 所述 场景识别的方法， 包括： 调用Ma模型、 Mb模型及Mc模型对所述待识别图像进行识别； 若通过所述Ma模型识别到人及人的头部， 通过所述Mb模型识别到在档案货架区域， 通过 所述Mc模型识别到人未在升降平台上， 则输出场景为N1场景‑作业人员进入档案货架区域 内， 但未使用升降平台； 若通过所述Ma模型识别到人及人的头部， 通过所述Mb模型识别到在档案货架区域， 通过 所述Mc模型识别到人在升降平台上， 则确认场景为作业人员进入档案货架区域内， 且处于 升降平台上； 调用Md模型进一步识别所述待识别图像， 若通过所述Med模型识别到升降平台为升起状 态， 则输出场景为N2场景‑作业人员处于升起状态的升降平台上； 否则， 输出场景为N3场景‑ 作业人员处于未升起状态的升降平台上。 5.根据权利要求1所述的一种基于CV的档案库房安全作业监测方法， 其特征在于， 所述 风险识别的方法为 根据所述场景识别的结果， 进行风险识别， 具体过程如下： 若所述场景识别的输出场景为N1场景， 则调用Me模型及Mi模型对所述待识别图像进一 步识别； 若所述场景识别的输出场景为N2场景， 则调用Me模型、 Mf模型、 Mg模型、 Mh模型及Mj模型 对所述待识别图像进行进一 步识别；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115527167 A 2若所述场景识别的输出场景为N3场景， 则调用Me模型、 Mf模型、 Mg模型、 Mh模型对所述待 识别图像进行进一 步识别。 6.根据权利要求1或5任一项所述的一种基于CV的档案库房 安全作业监测方法， 其特征 在于， 所述根据所述场景识别、 风险识别的结果以及以及预设的合规操作， 进行合规判断， 确认风险操作的方法包括： 若所述场景识别的输出场景为N1场景， 通过所述Me模型未识别到安全帽和/或识别到安 全帽未佩戴在人的头上， 且通过所述Mi模型识别到人与档案货架区域的距离小于设定的阈 值， 则确认为 风险操作； 若所述场景识别的输出场景为N2场景， 通过所述Me模型未识别到安全帽和/或识别到安 全帽未佩戴在人的头上或通过所述Mf模型未识别到安全带和/或识别到安全带未系在目标 位置或通 过所述Mg模型识别到升降平台支腿未 打开或通过所述Mh模型识别到人体与直立角 度差距超过设定的阈值或通过 所述Mj模型识别到 升降平台发生移动， 则确认为 风险操作； 若所述场景识别的输出场景为N3场景， 通过所述Me模型未识别到安全帽和/或识别到安 全帽未佩戴在人的头上或通过所述Mf模型未识别到安全带和/或识别到安全带未系在目标 位置或通 过所述Mg模型识别到升降平台支腿未 打开或通过所述Mh模型识别到人体与直立角 度差距超过设定的阈值， 则确认为 风险操作。 7.一种计算机存储介质， 所述计算机存储介质存储有计算机可执行代码； 所述计算机 可执行代码被执 行后， 能够实现权利要求1 ‑6任一项提供的方法。 8.一种基于 CV的档案库房安全作业 监测装置， 其特 征在于， 包括： 图像采集系统： 用于对进入档案库房的作业人员进行连续的图像和/或影像数据采集， 按照设定抽样的时间 间隔， 从所述图像和/或影 像数据中抽取图像作为待识别图像； 图像识别系统： 利用预 先训练好的识别模型， 对待识别图像进行场景识别及风险识别； 风险预警系统： 用于根据场景识别、 风险识别的结果以及预设的合规操作， 进行合规判 断， 确认风险操作， 发起警报， 直至作业人员合 规操作。 9.根据权利要求8所述的一种基于CV的档案库房安全作业监测装置， 其特征在于， 所述 图像采集系统包括图像采集设备、 图像存储模块及图像抽取模块， 所述图像采集设备包括 多个摄像装置， 保障监控范围无 死角。 10.根据权利要求8所述的一种基于CV 的档案库房安全作业监测装置， 其特征在于， 所 述图像识别系统包括识别模型训练模块、 识别模型存储模块、 场景识别模块及风险识别模 块； 所述风险预警系统包括 合规判断模块及警报设备。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115527167 A 3