本发明专利技术涉及一种面向生产线数据采集终端的安全帽视频检测方法，利用已构造人脸LBP特征级联分类器检测人脸区域，锁定目标后定位人体头部的待检测区域，对头部的待检彩色区域进行图像增强，接着检测HSV模型的V分量相似度，最后检测其多帧图像相似度均值和方差，由此实现正确佩戴安全帽的检测。无需现场装其他图像处理设备，直接使用生产线数据采集终端机器就能够方便、及时检测操作人员的安全帽是正确佩戴情况，大大降低了监管人员工作量，消除了安全隐患，同时占用内存较小，图形处理速度较快，保证了目标检测的实时性和终端操作的流畅性。大大降低了监管人员工作量，消除了安全隐患。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种安全监测技术，特别涉及一种面向生产线数据采集终端的安全帽 视频检测方法。
技术介绍
当前在大型锅炉，钢铁等制造业、机械加工等行业中，很多工厂开始使用MES精益 制造管理系统，其中装有生产线数据采集MES制造执行系统软件的工业平板电脑大量用于 产线上，按照行业规定操作MES终端的人员需要正确佩戴安全帽。目前，行业传统的方法是 使用监管人员对于现场人员予以监管，这样就需要大量的人员全天分时段在现场予以监 管，这是一个费时费力的方式。因此，需要研究一种实现安全帽正确佩戴的自动检测方法， 从而形成一套有效的信息化报警机制。
技术实现思路
本专利技术是针对传统检测方法计算量大，耗时较长，对于MES终端的工业电脑性能一 般，现场情况复杂，检测率低下不能满足需要的问题，提出了一种面向生产线数据采集终端 的安全帽视频检测方法，利用现场MES终端的工业电脑，引入图像处理技术对操作人员是否 正确佩戴安全帽进行自动进行检测。 本专利技术的技术方案为:一种，具 体包括如下步骤： 1)视频采集设备对头像进行采集，将取得的彩色图像转为灰度图像并直方图均衡 化； 2)利用已训练好的人脸LBP特征级联分类器检测人脸区域，锁定目标后计算安全 帽待识别区域R0I; 3)将头部的待识别区域R0I的RGB格式彩色图转换为YUV模型并对Y分量进行直方 图均衡化处理； 4)将该区域均衡化后的YUV彩色图转换为HSV彩色模型并计算V分量的直方图； 5)选用一个标准的未待安全帽的模板图像，对其HSV格式彩色图中的V分量计算直 方图并归一化； 6)计算步骤5)模板的V分量直方图和步骤4)的R0I区域V分量彩色图两直方图的相 似性； 7)对得到的相似性做一次判断若相似性低则说明安全帽正确佩戴，若相似度大于 1. 〇则判定为疑似未带安全帽； 8)若当前帧图像被判为疑似未带安全帽图像，则继续获取接下来的视频序列并依 次按照步骤1)至6)计算直方图相似性，连续计算4帧待检区域与未带安全帽模板的相似度， 若其中有一个帧图像相似性低则认为该连续的几个序列帧中的操作人员均正确佩戴安全 帽，若全部帧相似度大于1.0则将该几帧图像的相似度求均值和方差； 9)对求得的均值和方差进行判断，若均值大于1.7方差小于Ο . 5则判断操作MES终 端的人员安全帽未正确佩戴安全帽;若不是，则丢弃之前数据重新获取图像接测。 本专利技术的有益效果在于：本专利技术面向生产线数据采集终端的安全帽视频检测方 法，在数字化工业现场，利用现场操作MES终端，使用数字图像处理技术智能检测操作人员 是否正确佩戴安全帽，大大降低了监管人员工作量，消除了安全隐患。【附图说明】 图1为本专利技术流程图。【具体实施方式】 方法包括:基于LBP人脸特征的级联分类器算法定位人脸之后定位头部佩戴安全 帽位置，直方图均衡化消除光照影响的方法，两直方图测量相似度的方法，直方图相似度数 据均值方差的计算方法。 -种面向MES终端的安全帽视频检测方法，所涉及的方法包括使用级联分类器检 测人脸方法、直方图均衡化方法、彩色RGB、YUV和HSV格式的转换方法、直方图相似度计算以 及相似度均值和方差计算方法。 如图1所示流程图，具体包括如 下步骤： 1)视频采集设备对头像进行采集，针对现场实时性和步骤2)中LBP特征提取技术 的要求，将取得的彩色图像转为灰度图像提高实时性并对灰度图像直方图均衡化以降低外 部光线不均对检测的干扰； 2)利用已训练好的人脸LBP特征级联分类器检测人脸区域，锁定目标后计算安全 帽待识别区域ROI; 3)将头部的待识别区域ROI的RGB格式彩色图转换为YUV模型并对Y分量进行直方 图均衡化以减少Y分量噪声干扰； 4)经现场采集视频实验后发现使用HSV模型的V分量检测效果好于使用YUV模型的 Y分量，故将均衡化后的YUV彩色图转换为HSV彩色模型并计算V分量的直方图； 5)选用一个标准的未待安全帽的模板图像，对其HSV格式彩色图中的V分量计算直 方图并归一化； 6)计算步骤5)模板的V分量直方图和步骤4)的ROI区域V分量彩色图两直方图的相 似性，相似计算使用相交系数的方法，该方法运算速度快，耗时少同时准确率较高适合现场 实时性和准确性要求； 7)对得到的相似性做一次判断若相似性低则说明安全帽正确佩戴，经大量实验发 现若相似度大于1. 〇则可判定为疑似未带安全帽； 8)若当前帧图像被判为疑似未带安全帽图像，则继续获取接下来的视频序列并依 次按照步骤1)至6)计算直方图相似性，连续计算4帧待检区域与未带安全帽模板的相似度， 若其中有一个帧图像相似性低则认为该连续的几个序列帧中的操作人员均正确佩戴安全 帽，若全部帧相似度大于1.0则将该几帧图像的相似度求均值和方差； 9)对求得的均值和方差进行判断，若均值大于1.7方差小于0.5则判断操作MES终 端的人员安全帽未正确佩戴安全帽;若不是，则丢弃之前数据重新获取图像检测。由于现场 环境光线复杂，通过计算均值和方差即解决了连续帧相似度波动大导致误检的问题。 1)人脸区域检测的步骤： (1)对视频帧的RGB彩色图像使用公式转化成灰度图像 Gray = R*0.299+G*0.587+B*0.114 (1) 其中R是红色分量，G是绿色分量，B是蓝色分量，Gray表示转换后的灰度值，然后将 灰度图像直方图均衡化，即把灰度图像中灰度级r k出现的概率近似为：[003当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种面向生产线数据采集终端的安全帽视频检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1）视频采集设备对头像进行采集，将取得的彩色图像转为灰度图像并直方图均衡化；2）利用已训练好的人脸LBP特征级联分类器检测人脸区域，锁定目标后计算安全帽待识别区域ROI；3）将头部的待识别区域ROI的RGB格式彩色图转换为YUV模型并对Y分量进行直方图均衡化处理；4）将该区域均衡化后的YUV彩色图转换为HSV彩色模型并计算V分量的直方图；5）选用一个标准的未待安全帽的模板图像，对其HSV格式彩色图中的V分量计算直方图并归一化；6）计算步骤5）模板的V分量直方图和步骤4）的ROI区域V分量彩色图两直方图的相似性；7）对得到的相似性做一次判断若相似性低则说明安全帽正确佩戴，若相似度大于1.0则判定为疑似未带安全帽；8）若当前帧图像被判为疑似未带安全帽图像，则继续获取接下来的视频序列并依次按照步骤1）至6）计算直方图相似性，连续计算4帧待检区域与未带安全帽模板的相似度，若其中有一个帧图像相似性低则认为该连续的几个序列帧中的操作人员均正确佩戴安全帽，若全部帧相似度大于1.0则将该几帧图像的相似度求均值和方差；9）对求得的均值和方差进行判断，若均值大于1.7方差小于0.5则判断操作MES终端的人员安全帽未正确佩戴安全帽；若不是，则丢弃之前数据重新获取图像接测。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王珩，侯建勤，陈俊杰，王胜，梅会儒，
申请(专利权)人：上海工业自动化仪表研究院，
类型：发明
国别省市：上海;31
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