(19)中华 人民共和国 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 202210113490.0 (22)申请日 2022.01.30 (71)申请人 西安华创马科智能控制系统有限公 司 地址 710117 陕西省西安市高新区上林苑 五路2055号1号楼 (72)发明人 赵金剑　杜磊岐　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 代理人 孙乳笋　董骁毅 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 7/246(2017.01) G06T 7/277(2017.01) (54)发明名称 井下行人越界风险检测方法、 装置、 电子设 备及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种井下行人越界风险检测 方法、 装置、 电子设备及存储介质， 方法包括： 实 时获取井下行人监控视频图像； 对 所述视频图像 进行切帧处理， 得到待处理图像， 所述待处理图 像中包括： 多个行人图像； 基于人体姿态估计算 法对所述多个行人图像进行识别处理， 以生成各 行人的人体姿态信息； 基于多目标行人追踪算法 对所述多个行人图像进行追踪处理， 以生成各行 人的运动轨迹； 根据各行人的人体姿态信息、 运 动轨迹和预定的危险区域进行坐标比对操作， 并 根据坐标比对操作结果确定行人是否存在越界 风险。 通过本发明， 可以有效地进行井下行人越 界检测， 能够对综采工作面内行人危险区域越界 检测提供实时的精准预警， 可以较好地确保煤矿 工人的工作安全。 权利要求书2页 说明书10页 附图9页 CN 114140832 A 2022.03.04 CN 114140832 A 1.一种井下 行人越界风险检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 实时获取井下 行人监控视频图像； 对所述视频图像进行切帧处理， 得到待处理图像， 所述待处理图像 中包括： 多个行人图 像； 基于人体姿态估计算法对所述多个行人图像进行识别处理， 以生成各行人的人体姿态 信息； 基于多目标行人追踪算法对所述多个行人图像进行追踪处理， 以生成各行人的运动轨 迹； 根据各行人的人体姿态信息、 运动轨迹和预定的危险区域进行坐标比对操作， 并根据 坐标比对操作结果确定行 人是否存在越界风险。 2.根据权利要求1所述的井下行人越 界风险检测方法， 其特征在于， 所述人体姿态估计 算法为OpenPose算法， 基于人体姿态估计算法对所述多个行人图像进行识别处理， 以生成 各行人的人体姿态信息包括： 基于所述OpenPose算法对图像中的各 行人进行预定关节点的识别； 根据识别后的关节点及各关节点之间的连接信 息对各行人进行关节点连接操作， 以生 成各行人的人体姿态信息 。 3.根据权利要求1所述的井下行人越 界风险检测方法， 其特征在于， 所述多目标行人追 踪算法为DeepSort算法， 基于多目标行人追踪算法对所述多个行人图像进行追踪处理， 以 生成各行人的运动轨 迹包括： 基于所述De epSort算法对图像中的各 行人进行当前位置信息检测操作； 基于卡尔曼滤波预测算法对检测的各行人的当前位置信 息进行预测操作， 以预测各行 人下一时刻的位置信息； 根据各行人的当前位置信息和下一时刻的位置信息生成各 行人的运动轨 迹。 4.根据权利要求1所述的井下行人越 界风险检测方法， 其特征在于， 根据 各行人的人体 姿态信息、 运动轨迹和预定的危险区域进行坐标比对操作， 并根据坐标比对操作结果确定 行人是否存在越界风险包括： 根据各行人的人体姿态信息、 运动轨 迹和预定的危险区域进行坐标比对操作； 响应于坐标比对操作结果为行人的人体姿态信息、 运动轨迹会越过预定的危险区域， 则确定该 行人存在越界风险。 5.一种井下 行人越界风险检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 视频获取 单元， 用于实时获取井下 行人监控视频图像； 待处理图像生成单元， 用于对所述视频图像进行切帧处理， 得到待处理图像， 所述待处 理图像中包括： 多个行 人图像； 人体姿态信 息生成单元， 用于基于人体姿态估计算法对所述多个行人图像进行识别处 理， 以生成各 行人的人体姿态信息； 运动轨迹生成单元， 用于基于多目标行人追踪算法对所述多个行人图像进行追踪处 理， 以生成各 行人的运动轨 迹； 判断单元， 用于根据各行人的人体姿态信息、 运动轨迹和预定的危险区域进行坐标比 对操作， 并根据坐标比对操作结果确定行 人是否存在越界风险。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114140832 A 26.根据权利要求5所述的井下行人越 界风险检测装置， 其特征在于， 所述人体姿态估计 算法为OpenPose算法， 所述人体姿态信息生成单 元包括： 关节点识别 模块， 用于基于所述OpenPose算法对图像中的各行人进行预定关节点的识 别； 人体姿态信 息生成模块， 用于根据识别后的关节点及各关节点之间的连接信 息对各行 人进行关节点连接操作， 以生成各 行人的人体姿态信息 。 7.根据权利要求5所述的井下行人越 界风险检测装置， 其特征在于， 所述多目标行人追 踪算法为De epSort算法， 所述 运动轨迹生成单 元包括： 当前位置信息检测模块， 用于基于所述DeepSort算法对图像 中的各行人进行当前位置 信息检测操作； 位置信息预测模块， 用于基于卡尔曼滤波预测算法对检测的各行人的当前位置信 息进 行预测操作， 以预测各 行人下一时刻的位置信息； 运动轨迹生成模块， 用于根据 各行人的当前位置信 息和下一 时刻的位置信 息生成各行 人的运动轨 迹。 8.根据权利要求5所述的井下行人越界风险检测装置， 其特征在于， 所述判断单元包 括： 坐标比对模块， 用于根据各行人的人体姿态信息、 运动轨迹和预定的危险区域进行坐 标比对操作； 越界风险确定单元， 用于响应于坐标比对操作结果为行人的人体姿态信息、 运动轨迹 会越过预定的危险区域， 则确定该 行人存在越界风险。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4中任一项所述井下行 人越界风险检测方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述井下 行人越界风险检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114140832 A 3