基于图像识别的工作人员穿戴规范性检测技术研究

发布时间：2020-12-07 07:26

　　在工业生产和建设中,安全一直是永恒不变的主题,而工作服和安全帽在安全事故的防范中起着举足轻重的作用,因此,按规定地穿着工作服和佩戴安全帽是安全生产的必要措施。本文利用图像识别的方法,设计了一套专门针对于工作人员的穿戴规范性检测的算法,该算法目前已应用于新疆克拉玛依油田的监控系统之中。首先,本文对目前经典的基于HOG特征的行人检测算法进行了实现。针对HOG特征对光照鲁棒性较差的缺点,本文实现了基于HOG-LBP融合特征的行人检测算法;针对HOG特征维度过高的缺点,本文采用PCA降维算法实现了基于PHOG-LBP的行人检测算法。之后,本文对三种算法的特征提取时间、检测时间、识别率等指标进行了对比,得到了一种检测时间达到43ms、识别率达到95.8%的行人检测算法,解决了经典行人检测算法中实时性和识别率低的问题。其次,本文首次提出了基于HSV模型的工作人员着装规范性检测算法。该算法以行人检测算法得到的人体区域为ROI区域,先将原始的RGB模型图像转化为HSV模型图像,再根据颜色阈值将HSV图像转化为二值图像。然后对二值图像进行一系列的形态学操作,通过二值图像中黑白像素点的分布和排列来判断人体... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

新疆克拉玛依油田作业区

其产生的原因通常是拍摄环境光照差或者拍摄器材自身噪声带来的影响。该类噪声的特点为，几乎每个点都出现噪声，且噪点的深度为随机。下图2-1是原始图像与添加了高斯噪声后的图像对比。去除高斯噪声的方法通常为均值滤波。(2) 椒盐噪声椒盐噪声[26](Salt-and-Pepper Noise) 又称为脉冲噪声，通常来自于图像传感器或传输信道，其表现形式为黑白相间的亮暗点噪声。下图2-2是原始图像与添加了椒盐噪声后的图像对比。去除椒盐噪声的方法通常为中值滤波。9

(Salt-and-Pepper Noise) 又称为脉冲噪声，通常来自于图像传感器或传输信道，其表现形式为黑白相间的亮暗点噪声。下图2-2是原始图像与添加了椒盐噪声后的图像对比。去除椒盐噪声的方法通常为中值滤波。9

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于颜色空间分布的多摄像机行人匹配方法[J]. 李娜,王洪元,王佳.  计算机工程. 2016(12)
[2]肤色检测和Hu矩在安全帽识别中的应用[J]. 刘晓慧,叶西宁.  华东理工大学学报(自然科学版). 2014(03)
[3]基于安全帽颜色识别的人员身份认证算法在变电站的应用[J]. 李太华,王迪.  电脑知识与技术. 2014(05)
[4]基于重要性采样的随机Hough变换圆检测算法[J]. 付琰,卢荣胜,夏瑞雪,王成顺,李琪.  电子测量技术. 2012(05)
[5]行人检测技术综述[J]. 苏松志,李绍滋,陈淑媛,蔡国榕,吴云东.  电子学报. 2012(04)
[6]基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法[J]. 杨璟,朱雷.  计算机与现代化. 2010(08)
[7]一种快速的随机Hough变换圆检测算法[J]. 张显全,苏勤,蒋联源,李国祥.  计算机工程与应用. 2008(22)
[8]梯度Hough变换在圆检测中的应用[J]. 瞿钧,甘岚.  华东交通大学学报. 2007(01)

硕士论文
[1]视频识别在HSE监控平台中的研究与应用[D]. 李潇.华东理工大学 2014
[2]智能视频分析算法在变电所中的研究与应用[D]. 黄斯茜.西南交通大学 2012
[3]图像识别技术在换流站监控系统中的应用研究[D]. 冯杰.华北电力大学（北京） 2010



本文编号：2902882