本發(fā)明屬于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，特別涉及一種叉車司機(jī)實操考試安全監(jiān)控圖像處理方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代工業(yè)環(huán)境中，叉車是一種廣泛使用的搬運設(shè)備；叉車的操作涉及諸如裝載、轉(zhuǎn)向、停車等多種復(fù)雜動作，這些操作需要操作員具備高度的技能與安全意識；為了確保叉車的安全使用，特別是在工業(yè)現(xiàn)場，監(jiān)控和評估叉車操作員的實際操作能力成為一項關(guān)鍵任務(wù)；傳統(tǒng)的叉車操作監(jiān)控方式主要依賴于現(xiàn)場監(jiān)督或錄像回放，這些方法不僅勞動強(qiáng)度高，且難以實時準(zhǔn)確評估操作員的操作安全性；此外，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于圖像處理和目標(biāo)檢測的智能監(jiān)控系統(tǒng)為叉車操作的監(jiān)控提供了新的解決方案；通過高效的圖像處理算法，能夠準(zhǔn)確識別叉車操作行為及其潛在的安全隱患。

2、近年來，基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理技術(shù)在工業(yè)應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用；特別是生成對抗網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)檢測算法的迅速發(fā)展，使得高分辨率圖像的生成和實時目標(biāo)檢測成為可能；例如，超分辨率生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以通過對抗訓(xùn)練生成清晰的高分辨率圖像，為后續(xù)的圖像分析提供更高的精度；實時檢測變換器結(jié)合多尺度特征和自注意力機(jī)制，能夠精確識別叉車及其操作環(huán)境中的關(guān)鍵目標(biāo)；同時，通過無標(biāo)簽自監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型，能夠?qū)Σ孳嚥僮鬟M(jìn)行分類，特別是在安全性評估方面，該方法能夠準(zhǔn)確判斷操作是否符合安全標(biāo)準(zhǔn)；結(jié)合這些技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對叉車操作的實時監(jiān)控與評估，從而為叉車的安全操作提供技術(shù)保障。

3、在工業(yè)生產(chǎn)和物流搬運中，叉車操作員的技能和安全意識至關(guān)重要，因此叉車資格考試是評估操作員能力的標(biāo)準(zhǔn)方式之一；引入自動化和智能化的評估系統(tǒng)成為近年來的研究重點；隨著計算機(jī)視覺和人工智能技術(shù)的發(fā)展，自動化評估系統(tǒng)逐漸被應(yīng)用于叉車考試中；這些系統(tǒng)利用攝像頭和傳感器，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對操作員的駕駛行為進(jìn)行實時監(jiān)控和分析；通過高分辨率圖像采集，可以精確捕捉叉車的行駛、轉(zhuǎn)向、裝卸等動作，利用目標(biāo)檢測和行為識別算法，判斷是否存在違規(guī)操作或安全隱患；這種自動化系統(tǒng)不僅提高了評估效率，還增強(qiáng)了考試的客觀性與一致性，減少了人為判斷帶來的誤差，確保結(jié)果的公平公正。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出的一種叉車司機(jī)實操考試安全監(jiān)控圖像處理方法，旨在通過圖像處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)對叉車司機(jī)操作行為的實時監(jiān)控與精準(zhǔn)評估。

2、本發(fā)明提出的一種叉車司機(jī)實操考試安全監(jiān)控圖像處理方法，具體包括以下步驟：

3、s1、采集并制作包含叉車操作場景的監(jiān)控圖像數(shù)據(jù)集，涵蓋所有叉車操作行為及環(huán)境信息，如裝載、轉(zhuǎn)向、停車，確保數(shù)據(jù)集中的操作行為分類明確且標(biāo)注完整，作為后續(xù)模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)；

4、s2、設(shè)計并使用srgan模塊提升監(jiān)控圖像的分辨率，通過生成器和判別器的對抗學(xué)習(xí)，生成高分辨率圖像，確保后續(xù)檢測模塊能在清晰的圖像上進(jìn)行準(zhǔn)確處理；

5、s3、設(shè)計rt-detr模塊，利用高分辨率圖像進(jìn)行叉車及周圍環(huán)境的實時檢測，結(jié)合多尺度特征和注意力機(jī)制，精準(zhǔn)識別叉車位置及操作行為，生成相應(yīng)的邊界框和類別信息；

6、s4、基于檢測結(jié)果，設(shè)計dinov2模塊對叉車操作的安全性進(jìn)行分類，準(zhǔn)確判斷操作是否符合安全標(biāo)準(zhǔn)，通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型有效完成安全或不安全操作的分類；

7、s5、對被判定為不安全的操作行為進(jìn)行細(xì)分類，設(shè)計dinat模塊精準(zhǔn)識別不安全操作的具體類型，如設(shè)備碰撞或操作違規(guī)，確保對不安全操作的細(xì)節(jié)進(jìn)行明確分類；

8、s6、整合srgan、rt-detr、dinov2、dinat模塊，設(shè)計基于級聯(lián)學(xué)習(xí)的完整檢測框架，確保從圖像分辨率提升、目標(biāo)檢測、安全分類到動作細(xì)分類的全流程高效處理；

9、s7、將設(shè)計的級聯(lián)學(xué)習(xí)檢測框架應(yīng)用于叉車司機(jī)實操考試，實時檢測并評估司機(jī)操作行為，準(zhǔn)確分析其安全狀態(tài)及不安全操作類型，提供精確的考試評估結(jié)果。

10、優(yōu)選的，在步驟s2中提到的srgan模塊設(shè)計為超分辨率生成對抗網(wǎng)絡(luò)，具體功能為分辨率增強(qiáng)的實現(xiàn)；具體操作為：

11、首先，通過以下?lián)p失函數(shù)進(jìn)行建模：

12、lsrgan＝lcontent+λladv+ηlperceptual；

13、其中，lcontent為內(nèi)容損失，ladv為對抗損失，lperceptual為感知損失；

14、本發(fā)明中，內(nèi)容損失lcontent使用均方誤差來衡量超分辨率圖像與高分辨率真實圖像之間的差異，具體公式設(shè)計為：

15、

16、其中，g(xi)為生成器產(chǎn)生的超分辨率圖像，yi為對應(yīng)的真實高分辨率圖像，n為訓(xùn)練樣本數(shù)量；

17、本發(fā)明中，對抗損失ladv用于衡量生成器與判別器的對抗訓(xùn)練，判別器嘗試區(qū)分生成圖像和真實圖像，而生成器試圖欺騙判別器；具體公式設(shè)計為：

18、

19、其中，為數(shù)學(xué)期望符號，表示對所有輸入樣本xi的期望值，d(·)為判別器的計算流程，其他參數(shù)與上文同義；

20、本發(fā)明中，感知損失lperceptual，使用vgg網(wǎng)絡(luò)提取的高層特征，確保圖像的感知質(zhì)量；具體公式設(shè)計為：

21、

22、其中，φ(·)為vgg模型的特征映射函數(shù)，其他參數(shù)與上文同義。

23、優(yōu)選的，在步驟s3中提到的rt-detr模塊設(shè)計為多頭自注意力機(jī)制進(jìn)行目標(biāo)檢測，具體功能為實現(xiàn)實時目標(biāo)檢測，其總的目標(biāo)是最小化分類損失和邊界框回歸損失；具體公式為：

24、lrt-detr＝lclass+αlbbox+βliou；

25、其中，lclass為目標(biāo)分類損失，lbbox為邊界框回歸損失，liou為iou損失；

26、本發(fā)明中，目標(biāo)分類損失lclass使用交叉熵?fù)p失計算檢測到的物體類別與真實類別的差異；具體公式設(shè)計為：

27、

28、其中，yc為真實類別標(biāo)簽，pc為預(yù)測類別概率，c為叉車司機(jī)實操考試狀態(tài)類別總數(shù)；本發(fā)明中，邊界框回歸損失lbbox使用l1損失來表示；具體公式設(shè)計為：

29、

30、其中，bi為預(yù)測的邊界框位置，為真實邊界框位置；

31、本發(fā)明中，iou損失liou使用廣義iou算法；具體公式設(shè)計為：

32、

33、其中，bp為預(yù)測邊界框，bt為真實邊界框，area為幾何區(qū)域的面積大小計算。

34、優(yōu)選的，在步驟s4中提到的dinov2模塊設(shè)計為無標(biāo)簽自蒸餾操作，具體功能為實現(xiàn)叉車操作員當(dāng)前狀態(tài)安全或不安全的分類；具體公式設(shè)計為：

35、

36、其中，和為模型對同一圖像的兩種不同視角的特征表示，n為樣本數(shù)量；

37、本發(fā)明中，為了分類安全狀態(tài)，設(shè)計dinov2模塊最終通過以下公式分類損失進(jìn)行優(yōu)化：

38、

39、其中，yc為真實的是狀態(tài)標(biāo)簽，pc為模型預(yù)測的概率，c表示總的狀態(tài)標(biāo)簽數(shù)量，本發(fā)明中包括安全和不安全兩個大類。

40、優(yōu)選的，在步驟s5中提到的dinat模塊設(shè)計基于擴(kuò)展鄰域注意力機(jī)制，專注于局部區(qū)域的細(xì)節(jié)特征；模塊的損失函數(shù)包括類別分類損失和具體操作類型的回歸損失，具體功能為進(jìn)行操作狀態(tài)類型細(xì)分類；具體公式為：

41、ldinat＝ltype+γline-tuning；

42、其中，ltype為分類損失，lfine-tuning為細(xì)粒度操作分類的微調(diào)損失，γ為控制微調(diào)損失的參數(shù)；

43、本發(fā)明中，分類損失ltype采用交叉熵?fù)p失；具體公式設(shè)計為：

44、

45、其中，yt為真實的操作類型標(biāo)簽，pt為預(yù)測的類型概率，t為不安全操作的類型的總數(shù)。

46、本發(fā)明相較于現(xiàn)有技術(shù)具有顯著優(yōu)勢；首先，通過采用超分辨率生成對抗網(wǎng)絡(luò)(srgan)提升監(jiān)控圖像的分辨率，解決了傳統(tǒng)監(jiān)控圖像因清晰度不足導(dǎo)致的檢測不準(zhǔn)確問題，提高了圖像質(zhì)量，便于后續(xù)處理；其次，實時目標(biāo)檢測變換器(rt-detr)的引入，使得系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)、快速地識別叉車及周圍環(huán)境中的操作行為和物體位置，顯著提升了檢測效率和準(zhǔn)確性；此外，通過dinov2自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的安全性分類，能夠自動判斷操作是否符合安全標(biāo)準(zhǔn)，減少人工判斷的主觀誤差；最后，擴(kuò)展鄰域注意力機(jī)制(dinat)實現(xiàn)了對不安全操作的細(xì)分類，提供更為詳盡的操作評估；這種集成化、智能化的處理方法不僅提高了考試的效率，還確保了評估結(jié)果的客觀性和精確性，是現(xiàn)有人工監(jiān)考和傳統(tǒng)圖像處理系統(tǒng)難以達(dá)到的。