一种基于深度学习的实验室安全行为检测系统

本发明涉及智能监控与安全管理，尤其涉及一种基于深度学习的实验室安全行为检测系统。

背景技术：

1、实验室是进行科学实验和研究的重要场所，人员的安全行为直接影响到实验室的安全和人员的生命财产安全。传统的安全监测方法主要依赖于人工监控，存在检测不及时、覆盖范围有限、误报率高等问题。因此，开发一种基于深度学习技术的自动化实验室安全行为检测方法和系统具有重要的现实意义。随着科技的快速发展，实验室在科研、教学和工业生产等领域中的重要性日益凸显。实验室作为高精尖技术和新材料研发的主要场所，常常涉及危险化学品、复杂机械设备和高能物理实验等，因此实验室的安全管理成为一个至关重要的问题。近年来，实验室安全事故频发，严重影响了科研人员的生命安全和科研工作的顺利进行。传统的实验室安全管理主要依靠人工巡检和定期培训，但这种方式存在效率低下、覆盖面不足和人力资源消耗大的缺点，无法实时、准确地监控实验室内的人员行为和环境变化，难以及时发现和处理安全隐患。

2、近年来，随着人工智能技术的发展，特别是深度学习算法的突破，智能监控系统在安防领域得到了广泛应用。通过在实验室内安装监控摄像头，结合深度学习技术，可以实现对实验室人员行为的实时监测和自动识别，从而提高实验室的安全管理水平。深度学习算法能够从大量图像数据中自动学习特征，并对复杂的行为模式进行分类和识别，因此在行为检测和识别方面具有显著优势。现有的基于深度学习的行为识别系统大多应用于公共场所的安全监控，针对实验室环境的研究较少。实验室环境具有其独特的特点，如实验室内布局复杂、人员活动多样、行为模式多变、且存在大量专业设备和材料。这些特点对行为识别系统提出了更高的要求，不仅需要高精度的行为识别能力，还需要对不同区域的安全行为标准进行判断和反馈。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于深度学习的实验室安全行为检测系统，通过图像数据的收集和预处理、深度学习算法的训练与应用、行为的安全性判断与反馈、系统的自动记录与优化，实现对实验室人员行为的实时监控和安全管理，提升实验室的安全水平，保障科研工作的顺利进行。

2、为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于深度学习的实验室安全行为检测系统，包括：图像检测模块、行为识别模块和行为安全性判断模块，图像检测模块的数据输出端与行为识别模块的数据输入端相连，行为识别模块的数据输出端与行为安全性判断模块的数据输入端相连；

3、图像检测模块：通过实验室内的多个高清摄像头实时采集实验室人员的行为图像，并将所述行为图像进行预处理以生成预处理图像；

4、行为识别模块：从所述预处理图像中提取特征，使用训练好的深度学习模型对实验室人员的行为进行识别，所述深度学习模型为卷积神经网络(cnn)和长短期记忆网络(lstm)的组合模型；并分类为若干的行为类型；所述行为类型包括操作设备、佩戴防护设备、搬运物品；

5、行为安全性判断模块：将识别出的行为与预设的安全行为标准进行比对和分析，以判断所述行为是否符合安全标准，并生成相应的安全性判断结果。

6、在本发明的一种优选实施方式中，所述图像检测模块包括：图像采集模块、图像预处理模块、数据存储模块；

7、图像采集模块，通过多个高清摄像头实时采集实验室内的行为图像；

8、图像预处理模块，对所述行为图像进行剪裁、去噪、增强、缩放和格式转换处理，得到预处理后的图像数据；

9、数据存储模块：存储预处理后的图像数据，将图像数据传输到实验室内安装的本地存储设备(nas)或云存储平台进行存储，同时存储实时采集的图像数据，以便后续的训练和识别使用，同时建立实验室人员行为的图像数据集。

10、在本发明的一种优选实施方式中，所述图像检测模块还包括通信模块：将预处理后的图像数据，通过有线或无线网络将摄像头、数据处理中心和存储设备连接，实现数据的实时传输，并采用加密技术对行为图像数据加密利用ssl/tls协议传输，确保图像数据在传输过程中的安全性，防止数据被窃取或篡改，以便进行后续的行为识别和分析。

11、在本发明的一种优选实施方式中，所述行为识别模块包括：数据准备模块和模型训练模块；

12、数据准备模块，配置为对预处理图像数据进行标注，并通过数据增强技术提高数据的多样性；

13、模型训练模块，对深度学习模型进行训练，以识别和分类实验室人员的行为。

14、在本发明的一种优选实施方式中，所述行为识别模块还包括模型评估与优化模块：在测试集上评估模型性能，计算准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)和f1分数(f1 score)评估指标。

15、在本发明的一种优选实施方式中，所述行为安全性判断模块包括：安全行为标准定义模块、行为识别与标准比对模块和安全性判断与安全性反馈模块；

16、安全行为标准定义模块，根据实验室的具体需求和潜在风险，制定不同区域的安全行为标准；

17、行为识别与标准比对模块，将识别出的行为与所述安全行为标准进行匹配和分析；

18、安全性判断与反馈模块，生成安全性判断结果，并通过无线网络将警报信息传输至远程数据中心，以提醒实验室管理人员。

19、在本发明的一种优选实施方式中，还包括系统自动记录与优化模块：记录所述行为数据及其相关元数据，存储于高性能数据库中，并定期备份，同时通过数据清洗、标注、数据增强和模型优化等手段，不断提升系统的行为识别准确性和安全性判断能力。

20、在本发明的一种优选实施方式中，所述系统自动记录与优化模块包括：数据记录与存储模块、数据处理与分析模块和模型优化模块；

21、数据记录与存储模块，自动记录实验室人员行为数据及相关元数据，并存储于高性能数据库中，定期进行增量和全量备份，以确保数据的安全性和可恢复性；

22、数据处理与分析模块，使用数据清洗工具对记录的数据进行清洗，并通过数据增强技术提高数据的多样性和模型的鲁棒性；

23、数据清洗工具(openrefine)，配置为对记录的数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据和异常数据；数据标注工具(vgg image annotator，via)，配置为对未标注的数据进行人工标注，确保数据的准确性和完整性。

24、模型优化模块，实时监控模型在生产环境中的表现，使用keras tuner进行自动超参数调优，并通过增量学习技术对模型进行持续训练和更新。并将优化后的模型导出为可部署格式，替换旧模型，确保系统实时使用最新模型进行行为识别，不断优化模型性能，提升系统的行为识别准确性和安全性判断能力。

25、所述超参数调优的超参数搜索空间，配置为定义深度学习模型的超参数搜索空间，选择贝叶斯优化算法进行自动调优，寻找最优超参数组合；

26、所述增量学习技术，配置为从记录的数据中选择新的有代表性样本作为增量学习的数据集，对新增数据进行预处理和标注，生成新的训练数据集并进行再训练，更新模型参数，生成新的模型版本，并在验证集上评估其性能。

27、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

28、该方法和系统通过利用图像检测技术和深度学习算法，自动识别实验室人员的行为，并根据实验室不同区域的安全行为标准进行安全性判断和反馈，从而实现实验室的智能化、自动化安全管理，提高实验室的安全水平和管理效率。

29、本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。