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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中石化安全工程研究院有限公司申请的专利一种加油站视频智能分析与报警系统与方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117475342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210847869.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种加油站视频智能分析与报警系统与方法是由崔靖文;程思嘉;厉建祥;李千登设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种加油站视频智能分析与报警系统与方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种加油站视频智能分析与报警系统及方法，包括监护人员识别模块、非工作人员识别模块、鹤管识别模块、卸油车辆识别模块、人员跟踪模块、高风险区域设置模块以及离岗时间设置模块；监护人员识别模块用于识别监护人员；非工作人员识别模块用于识别非工作人员的身份；鹤管识别模块用于识别在加油区和卸油区工作的鹤管；卸油车辆识别模块用于识别在加油区和卸油区工作的卸油车；人员跟踪模块用于跟踪在加油站中工作、行走的工作人员和行人；高风险区域设置模块用于仅对关注区域内存在的目标进行处理分析及检测；本发明利用CNN网络对多项任务进行识别，并将孤立模型的识别结果进行联合判别，大幅提升了识别的准确率。

本发明授权一种加油站视频智能分析与报警系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种加油站视频智能分析与报警系统，其特征在于，包括监护人员识别模块、非工作人员识别模块、鹤管识别模块、卸油车辆识别模块、人员跟踪模块、高风险区域设置模块以及离岗时间设置模块； 所述监护人员识别模块用于识别监护人员的身份、是否穿工作服以及判断人员是否离岗；所述非工作人员识别模块用于识别非工作人员的身份以及判断人员是否闯入高风险区域；所述鹤管识别模块通过识别在加油区和卸油区工作的鹤管，用于监控加油站各点位的加油、卸油任务；所述卸油车辆识别模块用于识别在加油区和卸油区工作的卸油车，监控加油站各点位的卸油任务；所述人员跟踪模块用于跟踪在加油站中工作、行走的工作人员和行人，获取人员在区域内的活动轨迹以及身份ID；所述高风险区域设置模块用于分配不同算法运行的关注区域，仅对关注区域内存在的目标进行处理分析及检测；所述离岗时间设置模块用于控制报警阈值； 所述鹤管识别模块的工作过程包括如下步骤： a、采集加油站实际场景中包含鹤管的视频图像数据，包括加油区中的加油过程视频和卸油区中的卸油过程视频； b、将视频分解为静态帧，抽取其中含有需要识别物体的图片，将图片划分为训练集和验证集；利用LabelImg标注软件为训练集和验证集打上识别目标的检测框，并标注上“鹤管”； c、对训练集做数据增强操作，调整对比度和亮度，缩放至相同大小并做归一化处理 d、采用经典目标检测网络YOLOV3作为鹤管识别模块的基准网络训练预处理过的图片，得到鹤管识别模型； e、将待识别的加油区或卸油区的实时视频输入鹤管识别模型中，得到识别结果； 所述卸油车辆识别模块的工作过程包括如下步骤： a、采集包含卸油车辆的视频图像数据，包括加油区中的加油过程视频和卸油区中的卸油过程视频； b、将视频分解为静态帧，抽取其中含有需要识别物体的图片，将图片划分为训练集和验证集；利用LabelImg标注软件为训练集和验证集打上识别目标的检测框，并标注上“卸油车辆”； c、对训练集做数据增强操作，调整对比度和亮度，缩放至相同大小并做归一化处理 d、采用经典目标检测网络YOLOV3作为鹤管识别模块的基准网络训练预处理过的图片，得到卸载车辆识别模型； e、将待识别的加油区或卸油区的实时视频输入卸载车辆识别模型中，得到识别结果； 所述人员跟踪模块的工作过程包括如下步骤： a、利用deepsort作为人员跟踪器； b、利用已训练好的监护人员识别模块作为检测器，用于修正跟踪器的预测结果；该步骤b具体包括：通过设置高分阈值和低分阈值将人员检测框划分为高分检测框和低分检测框，使用高分检测框和人员跟踪器预测的轨迹进行匹配，如果高分检测框和跟踪轨迹没有匹配上，则使用低分检测框对跟踪轨迹进行匹配； c、将待跟踪的加油区实时视频流以及待跟踪的卸油区实时视频流输入至人员跟踪检测模型中，得到跟踪结果。

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