一种基于机器视觉的产线安全监控方法及系统

本发明涉及一种基于机器视觉的产线安全监控方法及系统，属于机器视觉技术领域，包括根据监控设备获取实时产线监控视频，标注出危险区域，进行矩形边界框的标注并生成目标数据集；基于小目标检测层、注意力机制及空间深度转换卷积对对象检测模型YOLO进行改进并构建机器视觉网络模型SPA‑YOLO，将所述实时产线监控视频输入至训练后的所述机器视觉网络模型SPA‑YOLO，识别视频画面中的工人是否出现在危险区域及工人是否存在不安全操作，并发出报警信息，通过机器视觉网络模型SPA‑YOLO，能够更准确的在复杂背景和小目标检测中识别出工人的不安全行为和不安全操作，提升了检测精度，减少了误检和漏检的情况，保障了工人的生命安全。