一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法。该方法首先获取视频图像，计算两帧灰度差值找出运动区域；使用团块检测方法找出候选区域；然后对于候选区域进行可变形的组件模型系统检测，找到明确的目标头肩区域；对于头肩区域进行级联系统检测，找出目标头部区域；对于视频图像的头部区域进行HSV颜色空间转换；在HSV颜色空间下，用神经网络对于头部区域图像进行分类判断，确定目标是否佩戴安全帽；通过HSV颜色空间，判断安全帽颜色；最后输出头部区域以及安全帽佩戴的检测结果。本发明专利技术检测结果精确，减小了检测难度，提高了检测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法
本专利技术属于检测
，尤其是涉及一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法。
技术介绍
在工地监控中，通过人眼长时间观看监视画面，或者安排人员定期巡检施工场地，观察施工人员安全帽佩戴状况既费时又费力，大规模集中监控中，需要足够的监控人员才能同时监控所有的监视画面或者巡视较大区域的施工场地，这样不但造成人力浪费，监控人员也会因为疲劳而发生遗留异常画面；同时，施工区域额外的人员出入，同样会增加发生意外的风险。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术旨在提出一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法，用于检测工地出入口以及施工区域的安全帽佩戴状况，通过警报或上报监控中心方式进行协助，防止未佩戴安全帽或者佩戴安全帽颜色错误的人员，进入施工区域。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法，具体包括如下步骤：(1)获取视频图像，利用两帧图像灰度差值获得运动区域，对于获得的运动区域内使用团块检测方法获得候选区域；(2)对于获得的候选区域通过可变形的组件模型系统检测，得到明确的目标头肩区域；(3)对于得到的目标头肩区域，进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：(1)获取视频图像，利用两帧图像灰度差值获得运动区域，对于获得的运动区域内使用团块检测方法获得候选区域；(2)对于获得的候选区域通过可变形的组件模型系统检测，得到明确的目标头肩区域；(3)对于得到的目标头肩区域，进行级联系统检测以获得目标头部区域，然后对于目标头部区域进行HSV颜色空间转换；(4)对于得到的HSV颜色空间下的头部区域，用神经网络对于头部区域图像进行分类判断，确定目标是否佩戴安全帽，随后通过HSV颜色空间，判断安全帽颜色；(5)输出头部区域以及安全帽佩戴检测结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：(1)获取视频图像，利用两帧图像灰度差值获得运动区域，对于获得的运动区域内使用团块检测方法获得候选区域；(2)对于获得的候选区域通过可变形的组件模型系统检测，得到明确的目标头肩区域；(3)对于得到的目标头肩区域，进行级联系统检测以获得目标头部区域，然后对于目标头部区域进行HSV颜色空间转换；(4)对于得到的HSV颜色空间下的头部区域，用神经网络对于头部区域图像进行分类判断，确定目标是否佩戴安全帽，随后通过HSV颜色空间，判断安全帽颜色；(5)输出头部区域以及安全帽佩戴检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法，其特征在于：所述步骤(1)具体包括利用两帧图像的每个像素的灰度值进行差值计算，差值的绝对值大于阈值标记为前景像素，否则标记为背景像素，对于前景图像进行团块检测，把相邻的前景点进行目标融合，得到候选区域。3.根据权利要求1所述的一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法，其特征在于：所述步骤(2)中，可变形的组件模型系统的检测包括训练与识别，训练时，通过输入样本训练可变形的组件模型系统，识别时，通过该系统对于运动目标的头肩位置进行识别。4.根据权利要求1所述的一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法，其特征在于：所述步骤(3)中，级联系统的检测包括训练与识别，训练时，通过输入样本训练级联系统，识别时，通过该系统对于头肩区域的头部位置进行识别。5.根据权利要求1所述的一种基于视频的安全帽佩戴情况的检测方法，其特征在于：所述步骤(3)中，HSV颜色空间转换方法具体包括对于原始的YUV颜色空间，首先转换为RGB颜色空间：R(x,y)＝Y(x,y)+1.04...

【专利技术属性】
技术研发人员：王国峰，刘琰，王思俊，毕磊，
申请(专利权)人：天津天地伟业信息系统集成有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12