基于智能視頻監(jiān)控的安全帽檢測(cè).pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，安全生產(chǎn)問(wèn)題己經(jīng)成為現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展所必須解決的難題之一。為保障生產(chǎn)人員的人身安全，我們需要對(duì)防護(hù)工具的佩戴情況做出有效的檢測(cè)。目前，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于各個(gè)生產(chǎn)行業(yè)，若通過(guò)視頻檢測(cè)防護(hù)工具的佩戴情況，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)報(bào)警和聯(lián)動(dòng)控制，對(duì)于安全生產(chǎn)具有重要意義。
　　本文是以建筑施工場(chǎng)地的安全通道為背景，對(duì)進(jìn)入施工場(chǎng)地的作業(yè)人員安全帽佩戴情況予以檢測(cè)，并對(duì)無(wú)佩戴安全帽的人員予以報(bào)警。建筑施工場(chǎng)

2、地內(nèi)的安全帽檢測(cè)面臨以下幾個(gè)難點(diǎn)：(1)安全通道內(nèi)環(huán)境特殊，光照不均勻，大部分區(qū)域存在暗影而個(gè)別區(qū)域又存在高光。(2)目標(biāo)顏色與背景相似，區(qū)分度較低。(3)工地噪音和振動(dòng)比較嚴(yán)重，攝像機(jī)拍攝的視頻會(huì)產(chǎn)生輕微的抖動(dòng)，圖像質(zhì)量偏低。(4)施工場(chǎng)地飛塵比較大，噪聲干擾有時(shí)比運(yùn)動(dòng)目標(biāo)還要突出，給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)帶來(lái)很大困難。諸多原因致使目前的許多檢測(cè)方法不能直接應(yīng)用于施工場(chǎng)地視頻檢測(cè)。
　　本文首先簡(jiǎn)要地介紹各個(gè)環(huán)節(jié)的經(jīng)典算法，以實(shí)際施

3、工場(chǎng)地視頻為樣本具體分析了施工場(chǎng)地視頻的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)并比較了各種經(jīng)典算法。重點(diǎn)研究運(yùn)動(dòng)人員的背景減除檢測(cè)方法并提出了加權(quán)時(shí)間均值背景模型。其次在特征選取部分嘗試了多種不同的特征，最終給出一組較為有效的特征，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明頭部檢測(cè)效果良好。之后針對(duì)大小、顏色、磨損程度均不完全一樣的各種安全帽，提出一種基于十六方向Gabor的HOG特征提取方法，并經(jīng)過(guò)SVM訓(xùn)練得到多項(xiàng)式分類(lèi)器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：這種特征提取方法可以克服光照不均對(duì)目標(biāo)識(shí)別的影響，在