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申请/专利权人：山东方垠智能制造有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了一种违规行为警报方法、系统、存储介质及设备，包括：获取钢结构加工车间内的安全行为图像，并调用训练好的违规行为识别模型，得出安全行为识别结果，结合预先建立的安全规章知识图谱，判断是否违反安全规则，进行报警；其中，训练集的获取方法为：将各类安全行为图像和作业人员图像混合得到的数据集，采用卷积神经网络进行初筛，过滤掉无效数据，得到经过初筛后的数据集，对初筛后的数据集中的作业人员图像进行聚类，并进行安全行为标注后，替换经过初筛后的数据集中的作业人员图像，得到训练集。提高了违规行为识别模型的识别准确度，并结合安全规章知识图谱，实现了违规行为实时报警。

主权项：1.一种违规行为警报方法，其特征在于，包括：获取钢结构加工车间内的安全行为图像，并调用训练好的违规行为识别模型，得出安全行为识别结果；基于安全行为识别结果，结合预先建立的安全规章知识图谱，判断是否违反安全规则，如果违反安全规则，则进行报警；其中，用于训练违规行为识别模型的训练集的获取方法为：将各类安全行为图像和作业人员图像混合得到的数据集，采用卷积神经网络进行初筛，过滤掉无效数据，得到经过初筛后的数据集，对初筛后的数据集中的作业人员图像进行聚类；具体为：首先基于海量经过初筛有效的作业人员数据集，进行违规行为聚类分析，按照作业人员违规行为分类梳理，通过机器模拟，将作业人员数据集初步划分为若干大类，再进行一轮简易人工复查，调整部分划分错误的数据集，即可完成数据处理步骤；经过聚类处理后的图片，有的只属于一类，有的属于多类，后续标注特征时，按照聚类结果显示的特征点进行安全行为标注即可，将标注后的作业人员数据替换经过初筛后的数据集中的作业人员数据，得到预处理后的数据集，即训练集或用于训练的数据集或待训练数据集；所述违规行为识别模型在训练过程中采用递进式违规行为识别模型优化方法，具体步骤为：将使用n类数据集A，即预处理后的数据集训练得到的模型设为模型1；使用n+1类数据集B训练，得到模型2；将n类数据集A输入模型2得到n+1类伪标签，将n+1类数据集B输入模型1得到n类伪标签；将n类数据集A得到的伪标签与其真实的标签进行合并，得到新的数据集C，将n+1类数据集B得到的伪标签与其真实的标签合并，得到新的数据集D；基于数据集C和数据集D训练，得到违规行为识别模型，修改所述违规行为识别模型中的分类数量，经过伪标签推理，实现违规行为识别模型优化升级。

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