技术特征：
1.一种基于人体姿态识别的打钻视频退杆计数方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、数据采集：利用前端矿用本安摄像仪获取打钻面退杆时的录像，进而采集到视频数据；步骤2、数据预处理及标签制作：视频数据通过环网传输到地面服务器上，地面服务器对视频数据进行分析处理；步骤3、训练具有人体关键点检测功能的alphapose模型；步骤4、检测钻杆，对检测到的钻杆进行框选，并记录框的相关参数；同时，检测人，对检测到的人进行人体骨骼关键点检测，并记录人体关键点的坐标；步骤5、后端服务器算法通过检测工人是否抓取钻杆和是否有搬运动作联合判断实际获取的钻杆：判断手部关键点坐标与钻杆框选区域是否有重合，当手部关键点坐标与钻杆框选区域没有重合，则重复步骤4；当手臂关键点坐标与钻杆框选区域有重合，则通过全身关键点运动轨迹判断是否存在搬运钻杆的动作；当通过全身关键点运动轨迹判断不存在搬运钻杆的动作，则钻杆数保持不变；当通过全身关键点运动轨迹判断存在搬运钻杆的动作，则在已取钻杆数量的基础上加1。2.根据权利要求1所述的一种基于人体姿态识别的打钻视频退杆计数方法，其特征在于：在步骤4中，框的相关参数包括框的中心点位置、框的长度以及框的高度。3.根据权利要求1所述的一种基于人体姿态识别的打钻视频退杆计数方法，其特征在于：在步骤4中，人体关键点的坐标包括人体头部的坐标、人体肩部的坐标、人体手部的坐标、人体膝盖部的坐标以及人体脚部的坐标。4.根据权利要求1所述的一种基于人体姿态识别的打钻视频退杆计数方法，其特征在于：在步骤2中，采用labelimg工具对采集到的图片数据打标签，每一类相同的图片打上对应类别的标签。
技术总结
本发明公开了一种基于人体姿态识别的打钻视频退杆计数方法，具体步骤是：利用前端矿用本安摄像仪获取打钻面退杆时的录像，进而采集到视频数据；视频数据通过环网传输到地面服务器上，地面服务器对视频数据进行分析处理；训练具有人体关键点检测功能的AlphaPose模型；检测钻杆，对检测到的钻杆进行框选，并记录框的相关参数；同时，检测人，对检测到的人进行人体骨骼关键点检测，并记录人体关键点的坐标；后端服务器算法通过检测工人是否抓取钻杆和是否有搬运动作联合判断实际获取的钻杆。该方法通过人体姿态识别来检测工人取下钻杆这一连续动作，自动计算出工人取出钻杆的数量，从而提高智能视频分析钻杆计数的准确率。从而提高智能视频分析钻杆计数的准确率。从而提高智能视频分析钻杆计数的准确率。
技术研发人员：姚超修 吴航海 胡亚磊 谢浩 武福生 蒋泽 蒋志龙 陈佩佩 王琪 郝东波 徐晓华
受保护的技术使用者：中煤科工集团常州研究院有限公司
技术研发日：2021.07.05
技术公布日：2021/11/2