(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 202211118375.9 (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 山东浪潮科 学研究院有限公司 地址 250101 山东省济南市历下区高新区 浪潮路10 36号S02号楼 (72)发明人 徐文凯　朱翔宇　张永昊　姜凯　 李明　 (74)专利代理 机构 济南泉城专利商标事务所 37218 专利代理师 刘德 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种基于TinyML技术的检测佩戴空气呼吸 机的方法 (57)摘要 一种基于TinyML技术的检测佩戴空气呼吸 机的方法， 图像处理单元MCU基于TinyML技术和 目标检测算法， 训练模型， 对摄像头采集的设备 信息设别， 判断工作人员是否携带安全设备； 获 取设备及人的关键位置信息， 进行位置信息比 对， 确定是否满足矩形边框及间隙要求， 判断工 作人员是否正确佩戴安全设备。 实现智能化检测 工作人员是否按照规定正确佩戴安全设备， 提醒 工作人员按照规章制度进行， 避免因错误佩戴或 不佩戴安全设备而造成的安全 事故。 权利要求书1页 说明书3页 附图4页 CN 115471789 A 2022.12.13 CN 115471789 A 1.一种基于Ti nyML技术的检测佩戴空气呼吸机的方法， 其特 征在于， 包括： 硬件系统， 由图像采集模块、 图像处 理单元MCU、 显示模块构成； 软件系统， 由上位机、 Web端、 AP P端构成； 检测方法为： a)获取数据集， 数据集为空气呼吸机的面罩和气瓶的各个角度的图像信息， 采用标注 工具进行人工标注， 标注空气呼吸机面罩和气瓶的各个角度图像信息， 利用标注后的图像 训练TinyML模型， 得到训练后的Ti nyML模型； b)将训练后的Ti nyML模型进行二级制文件转换； c)将二进制转换后的Ti nyML模型部署到图像处 理单元MCU中； d)工作人员到达图像采集区域后， 图像采集模块采集人体前侧、 后侧、 左侧和右侧的图 像信息， 在 采集的包含空气呼吸机的面罩和气瓶的人体前侧、 后侧、 左侧和右侧的图像信息 中图像处 理单元MCU分别采集1张图像作为处 理源， 得到4张图像； e)保存4张图像， 运行训练后的TinyML模型， 如果图像中存在空气呼吸机的面罩和 气瓶 则执行步骤f)， 如果不存在空气呼吸机的面罩和气瓶， 则判定为工作人员未按规定携带空 气呼吸机； f)MCU截取4张图像中工作人员以及空气呼吸机的面罩和 气瓶部分， MCU获取工作人员 、 面罩、 气瓶的关键点位置信息， 面罩中心点位置横坐标为x1， 其纵坐标为y1， 工作人员两眼 之间的中心 位置横坐标为x2， 其 纵坐标为y2， 工作人员的肩带左侧反光条位置横坐标为x3， 其纵坐标为y3， 工作人员的肩带右侧反光条位置横坐标为x4， 其 纵坐标为y4， 工作人员的腰 带在肚脐处形成一条 连续不间断的矩形边框； g)如果同时满足条件： |x1 ‑x2|≤5cm、 0≤(y2 ‑y1)≤15cm、 后侧图像中检测到气瓶且前 侧图像中检测不到气瓶、 |(x3+x4)/2 ‑x2|≤10cm、 (y3+y4)/2≤y2、 |y3 ‑y4|≤8cm及矩形边 框的长≥20c m， 则判定为工作人员按照规定正确佩戴空气呼吸机， 如果不同时满足， 则输出 对应的未满足项。 2.根据权利 要求1所述的基于TinyML技术的检测佩戴空气呼吸机的方法， 其特征在于： 所述图像采集模块 为摄像头。 3.根据权利 要求1所述的基于TinyML技术的检测佩戴空气呼吸机的方法， 其特征在于： 所述显示模块 为PC机。 4.根据权利 要求1所述的基于TinyML技术的检测佩戴空气呼吸机的方法， 其特征在于： 还包括在步骤g)后将图像和视频保存， 上位机将图像和视频推动至客户端的Web端活APP端 显示检测结果。 5.根据权利 要求1所述的基于TinyML技术的检测佩戴空气呼吸机的方法， 其特征在于： 还包括在步骤g)中工作人员未按规定正确佩戴空气呼吸机时， 上位机将未按规定穿戴情况 保存成excel表格。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115471789 A 2一种基于 TinyML技术的检测佩 戴空气呼吸机的方 法 技术领域 [0001]本发明涉及视觉识别领域， 具体涉及一种基于TinyML技术的检测佩戴空气呼吸机 的方法。 背景技术 [0002]储油罐是一种储存油品的容器， 是石油石化企业最为关键 的设备之一， 同时自身 具有高危性特征。 大型储油罐的体积能达到100立法米， 长时间储存油品会导致罐的外壁、 内壁及罐底的腐蚀变形等问题， 如果不及时进行检测和维修， 会造成火灾甚至是爆炸， 危及 国家财产以及人身安全。 [0003]在工作人员进行大型储油罐的检测维修中， 涉及到动火、 动电作业， 且储油罐内部 环境复杂， 油气蒸汽 具有一定的挥发性。 工作人员不按照规章制度佩戴规定的安全设备、 没 有全面的防护措施， 容易导致出现中毒或者窒息。 例如， 201X年某化工公司发生中毒事件， 事后分析： 员工未按规定佩戴安全设备。 员工长时间的工作忘记佩戴某一防护设备或者不 认为危险发生在自己身上， 导 致危险的发生。 发明内容 [0004]本发明为了克服以上技术的不足， 提供了一种基于TinyML技术的检测佩戴空气呼 吸机的方法。 其目的是在工作人员进行检测维修作业前， 采集空气呼吸机安全设备佩戴的 图像， MCU将采集后的数据处理， 将未佩戴或未按规定佩戴空气呼吸机 设备的信息告知工作 人员。 [0005]本发明克服 其技术问题所采用的技 术方案是： 一种基于Ti nyML技术的检测佩戴空气呼吸机的方法， 包括： 硬件系统， 由图像采集模块、 图像处 理单元MCU、 显示模块构成； 软件系统， 由上位机、 Web端、 AP P端构成； 检测方法为： a)获取数据集， 数据集为空气呼吸机的面罩和气瓶的各个角度的图像信息， 采用 标注工具进行人工标注， 标注空气呼吸机面罩和气瓶的各个角度图像信息， 利用标注后的 图像训练Ti nyML模型， 得到训练后的Ti nyML模型； b)将训练后的Ti nyML模型进行二级制文件转换； c)将二进制转换后的Ti nyML模型部署到图像处 理单元MCU中； d)工作人员到达图像采集区域后， 图像采集模块采集人体前侧、 后侧、 左侧和右侧 的图像信息， 在 采集的包含空气呼吸机的面罩和气瓶的人体前侧、 后侧、 左侧和右侧的图像 信息中图像处 理单元MCU分别采集1张图像作为处 理源， 得到4张图像； e)保存4张图像， 运行训练后的TinyML模型， 如果图像中存在空气呼吸机的面罩和 气瓶则执行步骤f)， 如果不存在空气呼吸机的面罩和气瓶， 则判定为工作人员未按规定携 带空气呼吸机；说　明　书 1/3 页 3 CN 115471789 A 3