(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210200517.X (22)申请日 2022.03.03 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114267004 A (43)申请公布日 2022.04.01 (73)专利权人 杭州智现科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市滨江区长河街 道滨安路1 197号7幢2141室 (72)发明人 胡家玉　刘艾明　潘志高　朱磊　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 何明伦 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01)G06V 40/10(2022.01) H04L 67/10(2022.01) (56)对比文件 CN 113887272 A,202 2.01.04 CN 112633120 A,2021.04.09 CN 113380253 A,2021.09.10 US 2019140919 A1,2019.0 5.09 李敬兆等. “基于边云协同框架的煤矿井下 实时视频处 理系统”. 《工矿自动化》 .2021,第47 卷(第12期),第1-7页. Jiansi Wang等. “A-DECS： Enhanced collaborative edge –edge data stora ge service for edge computi ng with adaptive predicti on”. 《Computer Netw orks》 .2021,第 193卷第1-1 1页. 审查员 张博 (54)发明名称 基于边端协同的作业现场安全识别方法和 装置 (57)摘要 本申请公开了一种基于边端协同的作业现 场安全识别方法和装置， 第一边缘计算装置基于 与安全识别应用程序关联的图像识别模型对至 少一个第一类智能终端设备采集的视频图像数 据进行目标对象的安全事件识别， 得到第一识别 结果和第一置信度； 在第一置信度小于预定阈值 时， 第一边缘计算装置基于图像识别模型对目标 对象的预定位置范围内的至少一个第二类智能 终端设备采集的视频图像数据进行识别， 得到第 二识别结果和第二置信度； 在第二置信度大于等 于预定阈值时， 向云服务器发送第二识别结果。 本申请可以提高对目标对象的安全事件的视频 图像识别的准确度， 从而提高面向作业现场的数 字化安全监控系统的智能化水平。 权利要求书3页 说明书12页 附图7页 CN 114267004 B 2022.06.24 CN 114267004 B 1.一种基于边端协同的作业现场安全识别方法， 其特 征在于， 包括： 第一边缘计算装置运行安全识别应用程序以执行安全识别任务， 接收通信连接至所述 第一边缘计算装置的至少一个第一类智能终端设备采集的视频图像数据； 第一边缘计算装置基于与所述安全识别应用程序关联的图像识别模型对所述至少一 个第一类智能终端设备采集的视频图像数据进行与目标对象相关的安全事件的识别， 得到 与目标对象相关的安全 事件的第一识别结果和与所述第一识别结果相关的第一置信度； 在所述第一置信度小于预定 阈值时， 第一边缘计算装置判断在所述目标对象的预定位 置范围内是否存在通信连接至所述第一边缘计算装置的至少一个第二类智能终端设备； 如 存在， 则所述第一边缘计算装置接收所述至少一个第二类智能终端设备采集的视频图像数 据， 基于所述图像识别模型对所述至少一个第二类智能终端设备采集的视频图像数据进 行 所述与目标对象相关的安全事件的识别， 得到所述与目标对象相关的安全事件的第二识别 结果和与所述第二识别结果相关的第二置信度； 在所述第二置信度大于等于所述预定阈值 时， 第一边缘计算装置向云服 务器发送所述第二识别结果。 2.根据权利要求1所述的作业现场安全识别方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 第一边缘计算装置判断在所述目标对象的预定位置范围内不存在通信连接至所述第 一边缘计算装置的至少一个第二类智能终端设备时， 判断在所述目标对象的预定位置范围 内是否存在通信连接至第二边缘计算装置的至少一个第二类智能终端设备； 如存在， 则所 述第一边缘计算装置向所述第二 边缘计算装置发送安全识别任务请求； 响应于所述安全识别任务请求， 所述第 二边缘计算装置运行所述安全识别应用程序以 执行所述安全识别任务， 接收通信连接至所述第二边缘计算装置的所述至少一个第二类智 能终端设备采集的视频图像数据， 基于所述图像识别模型对所述至少一个第二类智能终端 设备采集的视频图像数据进行所述与目标对象相关的安全事件的识别， 得到所述与目标对 象相关的安全事件的第三识别结果和与所述第三识别结果相关的第三置信度； 在所述第三 置信度大于等于所述预定阈值时， 所述第二边缘计算装置向云服务器发送所述第三识别结 果。 3.根据权利要求2所述的作业现场安全识别方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 响应于所述安全识别任务请求， 所述第 二边缘计算装置判断本机没有部署用于执行所 述安全识别任务的所述安全识别应用程序和图像识别模型时， 向所述云服务器发送所述安 全识别应用程序和图像识别模型的安装部署 请求； 响应于所述安装部署请求， 所述云服务器向所述第 二边缘计算装置下发所述安全识别 应用程序和图像识别模型； 所述第二边缘计算装置接收所述安全识别应用程序和图像识别模型以在本机安装部 署所述安全识别应用程序和图像识别模型。 4.根据权利要求3所述的作业现场 安全识别方法， 其特征在于， 所述第 一边缘计算装置 判断在所述目标对 象的预定位置范围内是否存在通信连接至所述第一边缘计算装置的至 少一个第二类智能终端设备包括： 所述第一边缘计算装置接收所述目标对象的定位信息和通信连接至所述第一边缘计 算装置的第二类智能终端设备发送的定位信息； 所述第一边缘计算装置根据所述目标对象的定位信息和所述第二类智能终端设备发权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114267004 B 2送的定位信息， 判断所述目标对象的定位信息的预定位置范围内是否存在所述至少一个第 二类智能终端设备。 5.根据权利要求4所述的作业现场 安全识别方法， 其特征在于， 所述第 一边缘计算装置 判断在所述目标对 象的预定位置范围内是否存在通信连接至所述第二边缘计算装置的至 少一个第二类智能终端设备包括： 所述第一边缘计算装置接收所述目标对象的定位信 息， 并向所述第 二边缘计算装置发 送针对通信连接 至所述第二 边缘计算装置的第二类智能终端设备的定位信息请求； 所述第一边缘计算装置接收所述第二边缘计算装置返回的所述第二类智能终端设备 的定位信息； 所述第一边缘计算装置根据所述目标对象的定位信息和所述第二类智能终端设备的 定位信息， 判断所述目标对象的定位信息的预定位置范围内是否存在所述至少一个第二类 智能终端设备。 6.根据权利要求5所述的作业现场安全识别方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 预先在所述云服务器上训练和存储所述图像识别模型的多个版本， 所述多个版本分别 对应不同的置信度水平； 在所述第二置信度或者所述第 三置信度小于所述预定 阈值时， 所述第 一边缘计算装置 向所述云服 务器发送所述图像识别模型的版本更新请求； 所述云服务器响应于所述图像识别模型的版本更新请求， 向所述第 一边缘计算装置下 发所述图像识别模型的更新版本， 所述更新版本相比所述图像识别模型的已安装版本具有 更高的置信度水平。 7.根据权利要求  6所述的作业现场安全识别方法， 其特征在于， 所述安全识别应用程 序包括违章行为识别应用程序， 所述 目标对象包括位于作业现场的目标作业人员， 所述与 目标对象相关的安全事件包括与所述目标作业人员相关的违章行为事件， 所述第一类智能 终端设备包括布置于作业现场的移动布控球， 所述第二类智能终端设备包括位于作业现场 的其他作业人员佩戴的智能安全帽。 8.根据权利要求6所述的作业现场 安全识别方法， 其特征在于， 所述安全识别应用程序 包括设备安全识别应用程序， 所述 目标对象包括位于作业现场的目标设备， 所述与目标对 象相关的安全事件包括与所述目标设备相关的设备安全风险事件， 所述第一类智能终端设 备包括接近所述目标设备的作业人员佩戴的智能安全帽， 所述第二类智能终端设备包括布 置于作业现场的移动布控球。 9.根据权利要求7或8所述的作业现场安全识别方法， 其特征在于， 所述目标对象的定 位信息和所述第二类智能终端设备的定位信息通过超宽带定位标签采集得到 。 10.一种基于边端协同的作业现场安全识别装置， 其特 征在于， 包括： 第一处理单元， 用于第一边缘计算装置运行安全识别应用程序以执行安全识别任务， 接收通信连接至所述第一边缘计算装置的至少一个第一类智能终端设备采集的视频图像 数据； 基于与所述安全识别应用程序关联的图像识别模型对所述至少一个第一类智能终端 设备采集的视频图像数据进行与目标对象相关的安全事件的识别， 得到与目标对象相关的 安全事件的第一识别结果和与所述第一识别结果相关的第一置信度； 第二处理单元， 用于在所述第一置信度小于预定阈值时， 第一边缘计算装置判断在所权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114267004 B 3