工业安全检测：工人姿态识别实战-平芜编程栈

工业安全检测：工人姿态识别实战

引言

在工厂环境中，工人的安全始终是重中之重。传统的安全监控依赖人工巡查或简单报警系统，难以实时识别危险姿态（如攀爬、弯腰超限、违规操作等）。现在，借助AI技术，我们可以通过摄像头自动检测工人姿态，及时发现安全隐患。

本文将带你快速搭建一个工人姿态识别系统，使用基于PyTorch的预训练模型，无需从头训练即可实现：

实时检测视频流中的工人
识别17个关键身体部位（头、肩、肘、手腕等）
判断是否处于危险姿态
输出预警信号

整个过程在云端GPU环境完成，验证效果后再部署到产线。即使你是AI新手，也能在1小时内完成基础部署。

1. 环境准备

首先需要准备GPU计算环境。推荐使用预装PyTorch和OpenCV的镜像，省去手动安装依赖的麻烦。

关键组件说明：

PyTorch：运行深度学习模型的核心框架
OpenCV：处理视频流和图像的基础库
CUDA：GPU加速计算工具包（建议11.3以上版本）

如果你使用CSDN算力平台，可以直接搜索"PyTorch+OpenCV"镜像，选择包含CUDA支持的版本。

2. 快速部署姿态识别模型

我们将使用预训练的HRNet模型，这是当前姿态识别领域的SOTA模型之一。其优势在于：

高精度：在COCO关键点检测基准上达到75% AP
轻量化：模型仅50MB左右
实时性：在1080p视频上可达15FPS（使用RTX 3060）

部署步骤如下：

# 安装必要依赖 pip install torch torchvision opencv-python # 下载预训练模型 wget https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w32_coco_256x192-7b7c7a4b_20200708.pth # 下载配置文件 wget https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmpose/master/configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/coco/hrnet_w32_coco_256x192.py

3. 运行实时检测

创建一个名为worker_pose.py的Python脚本：

import cv2 import torch from mmpose.apis import init_pose_model, inference_top_down_pose_model # 初始化模型 config_file = 'hrnet_w32_coco_256x192.py' checkpoint_file = 'hrnet_w32_coco_256x192-7b7c7a4b_20200708.pth' pose_model = init_pose_model(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') # 打开摄像头或视频文件 cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 执行姿态检测 results = inference_top_down_pose_model( pose_model, frame, bbox_thr=0.3, format='xyxy', dataset='TopDownCocoDataset' ) # 可视化结果 for person in results: for kpt in person['keypoints']: x, y, conf = kpt if conf > 0.5: # 只显示置信度高的关键点 cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('Worker Pose Detection', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

运行脚本：

python worker_pose.py

4. 危险姿态判断逻辑

检测到关键点后，可以添加业务逻辑判断危险姿态。以下是几个典型场景的判断方法：

4.1 攀爬检测

当检测到双手高于头顶且双腿弯曲时，可能正在攀爬：

def is_climbing(keypoints): # 关键点索引参考COCO格式：0-鼻子, 1-左眼, 2-右眼,..., 15-右踝 left_wrist = keypoints[9] right_wrist = keypoints[10] head = keypoints[0] # 手腕高于头部，且置信度足够 if (left_wrist[2] > 0.5 and right_wrist[2] > 0.5 and left_wrist[1] < head[1] and right_wrist[1] < head[1]): return True return False

4.2 弯腰检测

当躯干与地面夹角小于45度时，判断为危险弯腰姿势：

def is_bending(keypoints): # 使用肩膀和臀部关键点计算躯干角度 left_shoulder = keypoints[5] right_shoulder = keypoints[6] left_hip = keypoints[11] right_hip = keypoints[12] # 计算肩膀中点 shoulder_center = ((left_shoulder[0]+right_shoulder[0])/2, (left_shoulder[1]+right_shoulder[1])/2) # 计算臀部中点 hip_center = ((left_hip[0]+right_hip[0])/2, (left_hip[1]+right_hip[1])/2) # 计算角度（简单版） dx = hip_center[0] - shoulder_center[0] dy = hip_center[1] - shoulder_center[1] angle = math.degrees(math.atan2(dy, dx)) return abs(angle) < 45 # 躯干与地面夹角小于45度

5. 性能优化技巧

在实际工厂环境中，可能需要同时处理多路视频流。以下是几个优化建议：

模型量化：将FP32模型转为INT8，速度提升2-3倍python quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic( pose_model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8 )
多进程处理：使用Python的multiprocessing模块并行处理多个摄像头
分辨率调整：将输入图像缩放到256x192（模型训练尺寸），减少计算量
硬件加速：启用TensorRT加速（需要转换模型格式）