本發(fā)明屬于廚房目標檢測的，具體涉及基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測方法、系統(tǒng)及介質。

背景技術：

1、動火離人是指在廚房內使用明火烹飪時，廚師離開動火區(qū)域而未能及時熄滅火焰的狀態(tài)，這種情況可能導致嚴重的安全事故。一旦廚師離開動火區(qū)域，而火焰未被及時控制，就有可能引發(fā)火災。隨著餐飲業(yè)的發(fā)展，廚房安全問題越來越受到重視，特別是在商業(yè)廚房中，由于烹飪過程中經常使用明火，火災風險較高。傳統(tǒng)的廚房安全管理方法主要包括人工巡檢和安裝煙霧報警器等被動措施，然而，這些方法存在諸多不足之處：

2、①首先，人工巡檢不僅效率低下，還容易受到人為因素的影響，導致監(jiān)控效果不穩(wěn)定；

3、②其次，安裝煙霧報警器等設備雖然能在火災發(fā)生初期發(fā)出警報，但它們屬于被動反應措施，無法在火災發(fā)生前進行有效的預防；

4、③此外，人工視頻監(jiān)控也存在諸多問題，如長時間監(jiān)控易造成監(jiān)控人員疲勞，從而導致注意力下降，無法及時察覺到廚師離崗的情況。

5、近年來，隨著計算機技術的發(fā)展，通過攝像頭監(jiān)控和圖像處理技術來實時監(jiān)測廚房內的活動成為可能。目標識別技術可以識別人員的位置和行為模式，從而實現對廚師是否在崗的有效監(jiān)控。這種方法相比于傳統(tǒng)手段具有更高的實時性和準確性，可以在第一時間發(fā)現異常情況并及時預警，有效降低火災風險。然而，現有的基于目標識別的監(jiān)控系統(tǒng)仍然存在一定的局限性，例如對復雜環(huán)境下的適應能力不足、誤報率較高等問題。特別是對于大型廚房或指定動火區(qū)域的環(huán)境，現有的單一區(qū)域監(jiān)控方法難以全面覆蓋各個關鍵區(qū)域，也無法做到控制管理作業(yè)人員動火時離開動火區(qū)域的時間。因此，本發(fā)明設計了一種基于目標識別的多區(qū)域動火離人實時檢測方案，對提高廚房的安全管理水平具有重要意義。

技術實現思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測方法、系統(tǒng)及介質，旨在解決上述的問題。

2、本發(fā)明主要通過以下技術方案實現：

3、基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測方法，包括以下步驟：

4、步驟s1：視頻采集：獲取固定區(qū)域內的監(jiān)控視頻，并轉換為多幀連續(xù)的圖像；

5、步驟s2：目標識別：將步驟s1中采集的圖像輸入訓練后的目標識別模型，并輸出人員和火焰的特征和坐標；

6、步驟s3：區(qū)域劃定與檢測：將固定區(qū)域的清晰圖像作為背景，在采集的圖像上劃定多個待檢測的區(qū)域；基于步驟s2輸出的坐標，在采集的圖像上連線形成動火區(qū)域；結合射線交叉法檢測動火區(qū)域是否在待檢測的區(qū)域內，若在，則進入步驟s4；

7、步驟s4：動火離人檢測：基于步驟s2輸出的人員和/或火焰的特征，判斷動火區(qū)域內是否存在有火焰特征并且沒有作業(yè)人員的情況，若存在，則觸發(fā)預警機制。

8、為了更好地實現本發(fā)明，進一步地，所述步驟s2中，訓練目標識別模型包括以下步驟：

9、步驟s21：使用yolov8模型構建目標識別模型；

10、步驟s22：收集廚房場景內關于火焰和人員的圖片，使用標注工具對每張圖片中的目標邊框及類別進行標注，形成訓練集、驗證集和測試集；

11、步驟s23：搭建訓練環(huán)境，采用訓練集訓練目標識別模型，然后，依次用驗證集、測試集修正目標識別模型，最終得到訓練后的目標識別模型。

12、為了更好地實現本發(fā)明，進一步地，所述步驟s3包括以下步驟：

13、步驟s31：獲取目標識別模型輸出的人員和/或火焰的矩形坐標的4個頂點坐標p＝{(x1,y1)，(x2,y1)，(x2,y2)，(x1,y2)}以及中心坐標

14、步驟s32：假設劃定的待檢測的區(qū)域頂點為t＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xi,yi),…,(xn,yn)}以及測試點為(px,py)；

15、步驟s33：將矩形坐標的4個頂點坐標p和中心坐標c分別代入以下公式，判斷動火區(qū)域是否在待檢測的區(qū)域內：

16、

17、若存在t≥0，且xi≤px+t≤xi+1或者xi+1≤px+t≤xi，則認為動火區(qū)域與待檢測的區(qū)域存在交點，且人員和/或火焰在待檢測的區(qū)域內。

18、為了更好地實現本發(fā)明，進一步地，所述步驟s4中，所述預警機制為：觸發(fā)動火離人計數器并開始倒計時，如果作業(yè)人員在倒計時結束之前返回動火區(qū)域，則重置動火離人計數器；如果作業(yè)人員在倒計時結束之前沒有返回動火區(qū)域，則檢測存在動火離人的行為，觸發(fā)預警措施。

19、為了更好地實現本發(fā)明，進一步地，所述步驟s4包括以下步驟：

20、步驟s41：首先，若檢測到動火區(qū)域在劃定的待檢測的區(qū)域內，則基于目標識別模型的輸出，判斷動火區(qū)域內是否存在作業(yè)人員，若不存在，則進入步驟s42，否則結束；

21、步驟s42：基于目標識別模型的輸出，判斷是否存在動火特征，若存在，則進入步驟s43，否則結束；

22、步驟s43：觸發(fā)該區(qū)域的動火離人計數器進行計時，若計時未結束時檢測到作業(yè)人員，則進入步驟s41，否則判定區(qū)域內存在動火離人操作。

23、本發(fā)明主要通過以下技術方案實現：

24、基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測系統(tǒng)，基于上述的方法進行，包括模型訓練模塊、目標識別模塊、區(qū)域劃分模塊和動火離人檢測模塊；所述模型訓練模塊用于搭建目標識別模型，并在訓練環(huán)境中結合python腳本，采用訓練集訓練目標識別模型，并輸出訓練后的目標識別模型；所述目標識別模塊用于采用訓練后的目標識別模型識別輸入圖像上的人員和火焰的特征以及坐標；所述區(qū)域劃分模塊用于在待檢測的圖像上劃定多個待檢測的區(qū)域，并基于射線交叉法檢測基于坐標形成的動火區(qū)域是否在待檢測的區(qū)域內；所述動火離人檢測模塊用于檢測存在在待檢測的區(qū)域內的動火區(qū)域內是否存在有火焰特征并且沒有作業(yè)人員的情況，并觸發(fā)預警機制。

25、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現上述的方法。

26、本發(fā)明的有益效果如下：

27、本發(fā)明利用先進的計算機視覺技術和圖像處理算法，在多個操作區(qū)域內實時監(jiān)控，有效檢測廚師是否在崗，防止因“動火離人”而導致的安全隱患，有效提高了廚房的安全管理水平。本發(fā)明通過將廚房劃分為多個獨立的操作區(qū)域，確保每個關鍵區(qū)域都能得到有效監(jiān)控。這種方法克服了單一區(qū)域監(jiān)控的局限性，提高了整體監(jiān)控的覆蓋面。多區(qū)域劃分可以根據實際廚房布局靈活調整，適用于不同規(guī)模和結構的廚房環(huán)境，確保每個關鍵區(qū)域都能得到有效監(jiān)控，確保監(jiān)控的全面性和針對性。本發(fā)明通過這種多區(qū)域監(jiān)控，能夠迅速定位到發(fā)生異常的具體位置，便于管理人員及時采取措施，從而顯著提升了廚房的安全管理水平。

28、本發(fā)明允許用戶根據實際情況設置不同的動火離人時間閾值，從而更加靈活地適應不同場景的需求，確保系統(tǒng)的準確性和靈活性。例如，在繁忙時段可以設置較短的時間閾值，而在非高峰時段可以適當延長。結合動火離人檢測和自定義時間閾值，能迅速判斷動火離人行為。

技術特征：

1.基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測方法，其特征在于，所述步驟s2中，訓練目標識別模型包括以下步驟：

3.根據權利要求1所述的基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測方法，其特征在于，所述步驟s3包括以下步驟：

4.根據權利要求1所述的基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測方法，其特征在于，所述步驟s4中，所述預警機制為：觸發(fā)動火離人計數器并開始倒計時，如果作業(yè)人員在倒計時結束之前返回動火區(qū)域，則重置動火離人計數器；如果作業(yè)人員在倒計時結束之前沒有返回動火區(qū)域，則檢測存在動火離人的行為，觸發(fā)預警措施。

5.根據權利要求1-4任一項所述的基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測方法，其特征在于，所述步驟s4包括以下步驟：

6.基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測系統(tǒng)，基于權利要求1-5任一項所述的方法進行，其特征在于，包括模型訓練模塊、目標識別模塊、區(qū)域劃分模塊和動火離人檢測模塊；所述模型訓練模塊用于搭建目標識別模型，并在訓練環(huán)境中結合python腳本，采用訓練集訓練目標識別模型，并輸出訓練后的目標識別模型；所述目標識別模塊用于采用訓練后的目標識別模型識別輸入圖像上的人員和火焰的特征以及坐標；所述區(qū)域劃分模塊用于在待檢測的圖像上劃定多個待檢測的區(qū)域，并基于射線交叉法檢測基于坐標形成的動火區(qū)域是否在待檢測的區(qū)域內；所述動火離人檢測模塊用于檢測存在在待檢測的區(qū)域內的動火區(qū)域內是否存在有火焰特征并且沒有作業(yè)人員的情況，并觸發(fā)預警機制。

7.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現權利要求1-5任一項所述的方法。

技術總結
本發(fā)明公開了基于目標識別的多區(qū)域動火離人檢測方法、系統(tǒng)及介質，基于訓練后的目標識別模型檢測實時采集圖像上的人員和火焰的特征和坐標。在采集的圖像上連線形成動火區(qū)域，并結合射線交叉法檢測動火區(qū)域是否在待檢測的區(qū)域內，若在，則基于目標識別模型輸出的人員和/或火焰的特征，判斷動火區(qū)域內是否存在有火焰特征并且沒有作業(yè)人員的情況，若存在，則觸發(fā)預警機制。本發(fā)明利用先進的計算機視覺技術和圖像處理算法，在多個操作區(qū)域內實時監(jiān)控，有效檢測廚師是否在崗，防止因動火離人而導致的安全隱患。而且本發(fā)明通過多區(qū)域監(jiān)控能夠迅速定位到發(fā)生異常的具體位置，便于管理人員及時采取措施，顯著提升了廚房的安全管理水平。

技術研發(fā)人員：佘文魁,吳文娟,楊帥,向張航,李立,蔣國棟
受保護的技術使用者：四川中電啟明星信息技術有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/9