技术摘要：
本发明涉及一种基于机器视觉的加油站智能安全处理系统及方法，所述系统包括：视频采集设备、视频分析工作站、站内预警平台；所述方法包括：所述视频采集设备用于采集加油站视频信号；所述视频分析工作站用于对所述视频信号进行智能化分析，并给出结构化数据分析结果；  全部
背景技术：
加油站是对安全性要求极高的一个场所，特别是不能出现抽烟、打手机等行为存 在。为了避免安全事故的发生，传统的加油站的解决方法是在加油站内安装摄像头，通过人 员实时查看监控来判断是否存在员工没有戴安全帽、人员抽烟、打手机等危险行为存在。当 前的技术解决方案存在以下问题：人工判断容易疲劳，导致发现问题不及时，造成安全事故 的发生；人工判断人力成本太高等问题。
技术实现要素：
鉴于现有技术实现方式的不足，本发明旨在提出一种基于机器视觉的加油站智能 安全处理系统及方法，可以及时发现加油站内员工没有戴安全帽、人员抽烟、打手机等危险 行为，及时给出报警信息，避免意外的发生，并能有效的节省人工成本。 本发明提出的技术实现方案如下： 一种基于机器视觉的加油站智能安全处理系统，其中，系统包括： 视频采集设备，用于采集加油站视频信号，根据加油站的情况，一般部署多个。 视频分析工作站，用于对所述视频信号进行智能化分析，并给出结构化数据分析 结果。 站内预警平台，根据所述结构化数据分析结果判定加油站内是否存在员工没有戴 安全帽、人员抽烟、打手机等危险行为存在，若存在，则报警。 所述一种基于机器视觉的加油站智能安全处理系统，其中，所述视频采集设备，具 体包括： 视频采集模块，包括但不限于摄像头，用于采集加油站的视频数据，根据加油站的情 况，一般部署多个。 通信模块，用于将所述视频采集模块采集的所述视频数据传输给视频分析工作 站。 所述一种基于机器视觉的加油站智能安全处理系统，其中，所述视频分析工作站， 具体包括： 通信模块，用于接收所述视频采集设备采集的视频数据，并将视频分析工作站的智能 化分析识别结果结构化数据发送给所述站内预警平台。 抽帧模块，用于对所述视频数据进行抽帧处理，获取图片数据。 人脸识别模块，用于对所述抽帧得到的图片数据进行检测与分割处理，获取到人 脸特征数据，还用于将人脸特征数据和员工人脸库中的人脸相比对，确认所述人脸是否是 加油站员工。 4 CN 111553329 A 说　明　书 2/7 页 安全帽识别及判定模块，用于对所述抽帧得到的图片数据进行检测与分割处理， 获取安全帽特征数据，并结合人员是否是加油站员工的信息，进行员工是否戴安全帽的判 定。 抽烟行为识别模块，用于对所述抽帧得到的图片数据进行目标行为检测分析，获 取画面中是否存在人员抽烟的行为。 打手机行为识别模块，用于对所述抽帧得到的图片数据进行目标行为检测分析， 获取画面中是否存在人员打手机的行为。 员工人脸库，用于存储加油站员工的人脸特征库，并供人脸识别模块调用； 识别结果模块，用于对识别结果的结构化数据封装成数据帧，并由所述通信模块将识 别结果数据发送给站内预警平台。 所述一种基于机器视觉的加油站智能安全处理系统，其中，所述站内预警平台，具 体包括： 通信模块，用于接收所述视频分析工作站发送的识别结果的结构化数据。 识别结果判定模块，用于根据所述识别结果的结构化数据判定是否存在员工没有 戴安全帽、人员抽烟、打手机等危险行为。 预警模块，当存在员工没有戴安全帽和/或人员抽烟和/或人员打手机等危险行为 存在时，所述预警模块发送危险报警信息。 解码模块，用于解码所述视频数据及识别结果的结构化数据。 显示模块，用于显示解码后的视频和结构化数据，若存在报警信息，也用于显示报 警信息。 本发明还公布一种基于机器视觉的加油站智能安全处理方法，其中，所述方法包 括步骤： A、视频采集设备采集加油站视频，并发送。 B、视频分析工作站接收视频，并对视频进行智能化分析，识别视频中的人脸，安全 帽，以及识别抽烟、打手机等行为，并形成识别结果的结构化数据。 C、站内预警平台接收并处理识别结果的结构化数据，若存在员工没有戴安全帽、 人员抽烟、打手机等危险行为，给出报警信息。 所述一种基于机器视觉的加油站智能安全处理方法，其中，所述步骤A，具体包括： A1、所述视频采集设备的视频采集模块，采集加油站的视频数据。 A2、所述视频采集设备的通信模块，将所述视频采集模块采集的所述视频数据传 输给视频分析工作站。 所述一种基于机器视觉的加油站智能安全处理方法，其中，所述步骤B，具体包括： B1、所述视频分析工作站的通信模块，接收所述视频采集设备采集的视频数据。 B2、所述视频分析工作站的抽帧模块，对所述视频数据进行抽帧处理，获取图片数 据。 B3、所述视频分析工作站的人脸识别模块，对所述抽帧得到的图片数据进行检测 与分割处理，获取到人脸特征数据，并将人脸特征数据和员工人脸库中的人脸相比对，确认 所述人脸是否是加油站员工。 B4、所述视频分析工作站的安全帽识别及判定模块，对所述抽帧得到的图片数据 5 CN 111553329 A 说　明　书 3/7 页 进行检测与分割处理，获取安全帽特征数据，并结合人员是否是加油站员工的信息，进行员 工是否戴安全帽的判定。 B5、所述视频分析工作站的抽烟行为识别模块，对所述抽帧得到的图片数据进行 目标行为检测分析，获取画面中是否存在人员抽烟的行为。 B6、所述视频分析工作站的打手机行为识别模块，对所述抽帧得到的图片数据进 行目标行为检测分析，获取画面中是否存在人员打手机的行为。 B7、所述视频分析工作站的识别结果模块，用于对识别结果的结构化数据封装成 数据帧。 B8、所述视频分析工作站的通信模块，将视频分析工作站的智能化分析识别结果 结构化数据发送给所述站内预警平台。 所述一种基于机器视觉的加油站智能安全处理方法，其中，所述步骤C，具体包括： C1、所述站内预警平台的通信模块，接收所述视频分析工作站发送的识别结果的结构 化数据。 C2、所述站内预警平台的识别结果判定模块，根据所述识别结果的结构化数据判 定是否存在员工没有戴安全帽、人员抽烟、打手机等危险行为。 C3、当存在员工没有戴安全帽和/或人员抽烟和/或人员打手机等危险行为存在 时，所述站内预警平台的预警模块发送危险报警信息。 C4、所述站内预警平台的解码模块，解码所述视频数据及识别结果的结构化数据。 C5、所述站内预警平台的显示模块，显示解码后的视频和结构化数据，若存在报警 信息，也用于显示所述报警信息。 本发明提出的一种基于机器视觉的加油站智能安全处理系统及方法，可以及时发 现加油站的危险行为，及时给出报警信息，避免意外的发生，并能有效的节省人工成本。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附 图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明实施例的一些实施例，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为本发明的一种基于机器视觉的加油站智能安全处理系统的系统架构框图。 图2为本发明的一种基于机器视觉的加油站智能安全处理系统的系统架构中视频 采集设备的功能结构框图。 图3为本发明的一种基于机器视觉的加油站智能安全处理系统的系统架构中视频 分析工作站的功能结构框图。 图4为本发明的一种基于机器视觉的加油站智能安全处理系统的系统架构中站内 预警平台的功能结构框图。 图5为本发明的一种基于机器视觉的加油站智能安全处理方法的最佳实施例的流 程图。 6 CN 111553329 A 说　明　书 4/7 页