一种基于机器视觉的实验室危险品安全隐患自动监测方法

摘要

本发明提出了一种基于机器视觉的实验室物内危险品安全隐患自动监测、识别和预警方法，用于安全隐患排查和整改方法。该方法通过对获取的图像进行物品外观特征提取，再利用物品库训练好的模型去判断该物品是否为危险品。若判断物品为危险品，再通过推理机和状态库一一匹配得出危险品是否具有安全隐患。如果有安全隐患则检索安全库得出安全条款号，人为识别以上判断是否正确，如果正确则下令整改，整改期间，持续监测。如果判断为误，则将本次物品摆放图像数据上传到物品库进行自学习。本发明具有实时，广域，高效，准确的优点。