一种基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法。首先，从监测区域的摄像头中实时读取采集到的视频帧，然后对当前帧的图像利用Viola‑Jones检测器进行分类以识别人体上半身，将检测到的目标进行定位并确定检测到的人体上半身最高点位置，以最高点为基准点提取相应的区域，最后根据颜色特征判断该图像区域的颜色从而判断被检测人员是否佩戴安全帽，若发现检测区域有人员未佩戴安全帽，则进行报警提示以保证进入工作区域人员的安全。本发明专利技术能够降低背景环境对安全帽检测的影响，极大程度提高了识别区域人员是否佩戴安全帽的准确度，同时具有检测速度快，实时性好的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频监控
，特别是一种基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法。
技术介绍
建筑工地或者维修基地等施工现场，作业环境差，施工或维修过程中由于工人安全防范意识低、物体容易坠落等原因易造成人员伤亡，佩戴安全帽能有效的减少对人员的伤害。因此，在施工现场或维修基地入口处，对工人佩戴安全帽情况进行实时检测能有效防止人员因未戴安全帽带来的安全隐患。通过在入口处安装摄像头，对摄像机拍摄到的视频进行实时处理，从而判断工人佩戴安全帽情况并及时报警提醒，可以有效降低人工监控的劳力，并且可以减少人工监控的漏检率。随着计算机视觉技术的不断发展，越来越多的场合开始使用基于视频分析的安全检测技术。基于视频分析的安全帽检测也有所研究。中国专利CN104504369中提到的安全帽检测方法，尽管可以实现安全帽的检测，但由于训练样本有限，且实际拍摄到的视频受外界环境影响，容易导致误检或漏检。中国专利CN105469038通过先定位运动目标再判断头部位置然后在进行安全帽的检测。由于在检测运动目标时使用的背景减除法，本身就存在缺陷，运动目标就易检测出错，因此不利于实际应用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种准确度高、检测速度快、实时性好的基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法。实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法，包括以下步骤：步骤1，实时从监测区域的摄像头中读取采集到的视频，并提取当前视频帧；步骤2，对当前帧的图像利用Viola-Jones检测器识别人体上半身；步骤3，根据检测到的人体上半身区域Bk,k＝1,…,Mi，Mi为检测到的人体上半身个数，i表示当前帧的序号，选取Bk区域中位置最高的特征点作为基准点，并根据基准点确定安全帽所在图像区域；步骤4，根据颜色特征对选取的区域进行安全帽检测，判断人员是否佩戴安全帽，若检测有人员未佩戴安全帽，则进行报警提醒。进一步地，步骤2所述对当前帧的图像利用Viola-Jones检测器识别人体上半身，具体步骤如下：(2.1)分别设置目标的最小检测面积Amin和最大检测面积Amax，然后利用计算机视觉库中的Viola-Jones检测器对当前帧中的人体上半身进行识别，记识别到的人体上半身数量为Ni，i表示当前帧序列号；(2.2)Viola-Jones检测器检测人体上半身时，计算检测到的上半身区域内的特征点个数Pj,j＝1,…,Ni，若Pj满足式(1)，则判断检测到的人体上半身正确，否则判断为误检，记当前帧中正确的人体上半身个数为Mi：Pj≥NumOfPoints(1)其中，NumOfPoints表示设置的检测到的上半身区域中的特征点个数阈值。进一步地，步骤3所述根据检测到的人体上半身区域Bk,k＝1,…,Mi，Mi为检测到的人体上半身个数，i表示当前帧的序号，选取Bk区域中位置最高的特征点作为基准点，并根据基准点确定安全帽所在图像区域，具体步骤如下：(3.1)记检测到的人体上半身区域Bk中的所有特征点的像素坐标(xa,ya),a＝1,…,Pk，Pk表示第k个上半身区域所包含的特征点个数，其中像素坐标系以视频帧图像的左上角为坐标原点，以帧图像的行方向作为X轴，列方向作为Y轴，提取像素横纵坐标均最小的点作为人体上半身区域Bk的最高特征点qk,k＝1,…,Mi；(3.2)以点qk为基准点，选取行高和列宽均为l的正方向区域，像素点个数为l*l，作为最终进行颜色检测的区域，记为Ck,k＝1,…,Mi。进一步地，步骤4所述根据颜色特征对选取的区域进行安全帽检测，判断人员是否佩戴安全帽，若检测有人员未佩戴安全帽，则进行报警提醒，具体步骤如下：(4.1)从当前帧图像中裁剪待检测图像区域Ck,k＝1,…,Mi，将裁剪得到的RGB图像Dk,k＝1,…,Mi转化为HSV图像，每个像素点有三个通道，分别为H、S、V，统计图像Dk中每个像素的H、S、V值是否满足式(2)，并统计满足的像素点个数t，若统计到的像素点个数t≥t0，其中t0为设定的像素点个数阈值，则人员佩戴安全帽，否则未佩戴：(Hmin≤H≤Hmax)&(Vmin≤V≤Vmax)&(Smin≤S≤Smax)(2)其中，Hmin、Hmax分别为员工应佩戴的安全帽颜色的色调范围下限和上限，Vmin、Vmax分别为员工应佩戴的安全帽颜色的亮度范围下限和上限，Smin、Smax分别为员工应佩戴的安全帽颜色的饱和度范围下限和上限；(4.2)结合(4.1)中检测到的人员安全帽佩戴情况，若有人员未佩戴安全帽，则在人员头部用矩形框圈出，显示在当前帧图像上并进行声音报警。本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：(1)能够降低背景环境对安全帽检测的影响，极大程度提高了识别区域人员是否佩戴安全帽的准确度；(2)由于采用已有的计算机视觉库中的上半身检测方法进行上半身检测，无需进行人员佩戴安全帽与未戴安全帽进行样本训练，减少检测的难度，并使检测精度提高；(3)同时具有检测速度快，实时性好的特点。下面结合附图对本专利技术作进一步详细描述。附图说明图1为本专利技术基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法的流程图。图2为本专利技术实施例中监测区域摄像头采集到的当前帧视频图。图3为本专利技术实施例中初步检测到的人体上半身区域图。图4为本专利技术实施例中剔除误检后的人体上半身区域图。图5为本专利技术实施例中人体上半身区域的位置最高的特征点示意图。图6为本专利技术实施例中裁剪后的待颜色检测区域图，其中(a)～(h)为从左至右依次出现的裁剪后的待颜色检测区域图。图7为本专利技术实施例中人员佩戴安全帽情况示意图。具体实施方式结合图1，本专利技术基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法，包括以下步骤：步骤1，实时从监测区域的摄像头中读取采集到的视频，并提取当前视频帧；步骤2，对当前帧的图像利用Viola-Jones检测器识别人体上半身；所述步骤2的实现步骤如下：(2.1)分别设置目标的最小检测面积Amin和最大检测面积Amax，然后利用计算机视觉库中的Viola-Jones检测器对当前帧中的人体上半身进行识别，记识别到的人体上半身数量为Ni，i表示当前帧序列号；(2.2)Viola-Jones检测器检测人体上半身时根据人体上半身特有的特点进行识别，由于背景环境中可能存在类似人体上半身的物体存在，检测到的所谓的上半身未必是实际人体上半身，因此会出现上半身被误检的情况，为筛选出实际人体上半身，需要计算检测到的上半身区域内的特征点个数Pj,j＝1,…,Ni，若Pj满足式(1)，则判断检测到的人体上半身正确，否则判断为误检，记当前帧中正确的人体上半身个数为Mi：Pj≥NumOfPoints(1)其中，NumOfPoints表示设置的检测到的上半身区域中的特征点个数阈值。步骤3，根据检测到的人体上半身区域Bk,k＝1,…,Mi，Mi为检测到的人体上半身个数，i表示当前帧的序号，选取Bk区域中位置最高的特征点作为基准点，并根据基准点确定安全帽所在图像区域；所述步骤3的实现步骤如下：(3.1)记检测到的人体上半身区域Bk中的所有特征点的像素坐标(xa,ya),a＝1,…,Pk，Pk表示第k个上半身区域所包含的特征点个数，其中像素坐标系以视频帧图像的左上角为坐本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，实时从监测区域的摄像头中读取采集到的视频，并提取当前视频帧；步骤2，对当前帧的图像利用Viola‑Jones检测器识别人体上半身；步骤3，根据检测到的人体上半身区域Bk,k＝1,…,Mi，Mi为检测到的人体上半身个数，i表示当前帧的序号，选取Bk区域中位置最高的特征点作为基准点，并根据基准点确定安全帽所在图像区域；步骤4，根据颜色特征对选取的区域进行安全帽检测，判断人员是否佩戴安全帽，若检测有人员未佩戴安全帽，则进行报警提醒。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，实时从监测区域的摄像头中读取采集到的视频，并提取当前视频帧；步骤2，对当前帧的图像利用Viola-Jones检测器识别人体上半身；步骤3，根据检测到的人体上半身区域Bk,k＝1,…,Mi，Mi为检测到的人体上半身个数，i表示当前帧的序号，选取Bk区域中位置最高的特征点作为基准点，并根据基准点确定安全帽所在图像区域；步骤4，根据颜色特征对选取的区域进行安全帽检测，判断人员是否佩戴安全帽，若检测有人员未佩戴安全帽，则进行报警提醒。2.根据权利要求1所述的基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法，其特征在于，步骤2所述对当前帧的图像利用Viola-Jones检测器识别人体上半身，具体步骤如下：(2.1)分别设置目标的最小检测面积Amin和最大检测面积Amax，然后利用计算机视觉库中的Viola-Jones检测器对当前帧中的人体上半身进行识别，记识别到的人体上半身数量为Ni，i表示当前帧序列号；(2.2)Viola-Jones检测器检测人体上半身时，计算检测到的上半身区域内的特征点个数Pj,j＝1,…,Ni，若Pj满足式(1)，则判断检测到的人体上半身正确，否则判断为误检，记当前帧中正确的人体上半身个数为Mi：Pj≥NumOfPoints(1)其中，NumOfPoints表示设置的检测到的上半身区域中的特征点个数阈值。3.根据权利要求1所述的基于视频分析的人员安全帽佩戴情况实时检测方法，其特征在于，步骤3所述根据检测到的人体上半身区域Bk,k＝1,…,Mi，Mi为检测到的人体上半身个数，i表示当前帧的序号，选取Bk区域中位置最高的特征点作为基准点，并根据基准点确定安全帽所...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏婧杨，朱建良，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32