安全帽佩戴识别方法、电子设备、存储介质及系统技术方案

本发明专利技术提供一种安全帽佩戴识别方法，包括图像采集，对待测区域图像进行采集；采用混合高斯模型对所述待测区域图像进行前景检测处理并得到所述待测区域中前景区域的二值化图像，将所述二值化图像进行人体形态判别处理并得到人体几何形态模型；根据人体佩戴安全帽的位置关系在所述人体几何形态模型中的位置中安全帽佩戴区域，提取所述安全帽佩戴区域的像素特征；对所述安全帽佩戴区域的像素特征与预设安全帽特征进行判别，若满足预设安全帽特征，则判定为已佩戴安全帽，若不满足，则判定为未佩戴安全帽。本发明专利技术的安全帽佩戴识别方法通过自动识别施工人员是否佩戴安全帽，节省了监控费用，可以对施工现场区域内的施工人员进行全程监控。

Safety Cap Wearing Recognition Method, Electronic Equipment, Storage Media and System

The invention provides a safety helmet wearing recognition method, which includes image acquisition, image acquisition of the measured area, foreground detection and processing of the image of the area to be measured by using Mixture Gauss Model, and the binary image of the foreground area in the area to be measured, and human body shape discrimination of the binary image. According to the position relationship of the human body wearing a helmet, the pixel features of the safety helmet wearing area are extracted, and the pixel features of the safety helmet wearing area and the preset safety helmet features are distinguished, if satisfied. If the preset safety helmet features are not satisfied, it is determined that the safety helmet has been worn. If not, it is determined that the safety helmet has not been worn. The safety helmet wearing recognition method of the present invention can automatically identify whether or not the construction personnel wear safety helmet, save the monitoring cost, and can carry out the whole process monitoring for the construction personnel in the construction site area.

【技术实现步骤摘要】
安全帽佩戴识别方法、电子设备、存储介质及系统
本专利技术涉及安全防范领域，尤其涉及安全帽佩戴识别方法、电子设备、存储介质及系统。
技术介绍
随着我国经济的发展，各种基础建设以及城市建设的施工越来越多，在施工区安全作为第一的准则，各级监管部门以及施工单位也是将施工人员的安全放在首位，在施工区，安全帽作为一种最常见和实用的个人护用具，能够有效地防止和减轻外来危险源对头部的伤害。然而，长期以来，我国施工区作业人员普遍存在综合素质低、安全意识不强的问题，尤其缺乏基础防护设施(如安全帽)的佩戴意识，大大增加了作业风险。目前，施工现场对安全帽佩戴情况的识别主要以人工检查的方式为主，人工检查的方式存在监管费用高、主观干扰大、不能全程监控等问题。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供安全帽佩戴识别方法，其能解决人工检查的方式存在监管费用高、主观干扰大、不能全程监控的问题。专利技术的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决人工检查的方式存在监管费用高、主观干扰大、不能全程监控的问题。专利技术的目的之三在于提供一种存储介质，其能解决人工检查的方式存在监管费用高、主观干扰大、不能全程监控的问题。专利技术的目的之四在于提供安全毛佩戴识别系统，其能解决人工检查的方式存在监管费用高、主观干扰大、不能全程监控的问题。本专利技术的目的之一采用以下技术方案实现：安全帽佩戴识别方法，包括：图像采集，对待测区域图像进行采集；确定人体几何形态，采用混合高斯模型对所述待测区域图像进行前景检测处理并得到所述待测区域中前景区域的二值化图像，将所述二值化图像进行人体形态判别处理并得到人体几何形态模型；像素特征提取，根据人体佩戴安全帽的位置关系在所述人体几何形态模型中的位置中安全帽佩戴区域，提取所述安全帽佩戴区域的像素特征；安全帽佩戴识别，对所述安全帽佩戴区域的像素特征与预设安全帽特征进行判别，若满足预设安全帽特征，则判定为已佩戴安全帽，若不满足，则判定为未佩戴安全帽。进一步地，所述确定人体几何形态之前还包括图像预处理，对所述待测区域图像进行图像灰度化处理以及图像去噪处理。进一步地，所述确定人体几何形态具体包括：图像前景检测，将所述待测区域图像中的每个像素点与高斯模型匹配并得到背景点，根据所述背景点得到关于所述待测区域中前景区域的二值化图像；人体形态判别；将所述二值化图像依次进行图形膨胀处理、边缘检测处理以及人体识别处理，得到人体几何形态模型。进一步地，所述人体形态判别之前还包括采用中值滤波的方法剔除所述二值化图像中的噪音。进一步地，所述边缘检测处理具体包括采用Canny边缘检测算法对所述二值化图像中的人体区域进行边缘检测。本专利技术的目的之二采用以下技术方案实现：一种电子设备，包括：处理器；存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行本专利技术的安全帽佩戴识别方法。本专利技术的目的之三采用以下技术方案实现：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行本专利技术的安全帽佩戴识别方法。本专利技术的目的之四采用以下技术方案实现：安全帽佩戴识别系统，其特征在于包括：采集模块，所述采集模块用于对待测区域图像进行采集；人体几何形态确定模块，所述人体几何形体确定模块用于采用混合高斯模型对所述待测区域图像进行前景检测处理并得到所述待测区域中前景区域的二值化图像，将所述二值化图像进行人体形态判别处理并得到人体几何形态模型；像素特征提取模块，所述像素特征提取模块用于根据人体佩戴安全帽的位置关系在所述人体几何形态模型中的位置中安全帽佩戴区域，提取所述安全帽佩戴区域的像素特征；安全帽佩戴识别模块，所述安全帽佩戴识别模块用于对所述安全帽佩戴区域的像素特征与预设安全帽特征进行判别，若满足预设安全帽特征，则判定为已佩戴安全帽，若不满足，则判定为未佩戴安全帽。进一步地，还包括图像预处理模块，所述图像预处理模块用于对所述待测区域图像进行图像灰度化处理以及图像去噪处理。进一步地，所述人体几何形态确定模块包括图像前景检测单元以及人体形态判别单元，所述图像前景检测单元用于将所述待测区域图像中的每个像素点与高斯模型匹配并得到背景点，根据所述背景点得到关于所述待测区域中前景区域的二值化图像；所述人体形态判别单元用于将所述二值化图像依次进行图形膨胀处理、边缘检测处理以及人体识别处理，得到人体几何形态模型。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：本专利技术的安全帽佩戴识别方法，通过对待测区域图像进行采集，采用混合高斯模型对待测区域图像进行前景检测处理并得到待测区域中前景区域的二值化图像，将二值化图像进行人体形态判别处理并得到人体几何形态模型，根据人体佩戴安全帽的位置关系在人体几何形态模型中的位置中安全帽佩戴区域，提取安全帽佩戴区域的像素特征；对安全帽佩戴区域的像素特征与预设安全帽特征进行判别，若满足预设安全帽特征，则判定为已佩戴安全帽，若不满足，则判定为未佩戴安全帽；此种采用采集待测区域图像进行采集并通过提取出人体几何形态以及确定安全帽佩戴区域，再确定安全帽佩戴区域是否满足预设安全帽特征，从而可以自动识别出在待测区域中的施工人员是否佩戴安全帽，不再需要人工进行检查，且本申请中的这种自动识别适应的施工环境多种多样，具有高度的环境适应性，节省了监控费用，可以对施工现场区域内的施工人员进行全程监控，避免了漏检所造成的安全隐患，提高了施工人员自身的安全性。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本专利技术的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术的安全帽佩戴识别方法的流程图；图2为本专利技术的安全帽佩戴识别系统的系统框图。具体实施方式下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。本申请中的安全帽佩戴识别方法应用于各种需要施工人员佩戴安全帽的施工现场，如图1所示，本申请的安全帽佩戴识别方法包括以下步骤：设定需要检测的施工区域，用来提高图像处理速度，此处设定好的需要检测的施工区域即为待测区域；对待检测区域进行图像进行采集，采用现有的视频监控设备对待检测区域的图像进行图像采集得到待测区域图像；对待测区域图像进行图像预处理，对施工区采集到的图像普遍为彩色图像信息，为提高图像处理速度，需对待测区域图像进行图像预处理，图像预处理包括对待测区域图像进行图像灰度化处理以及图像去噪处理，具体为：采用加权平均法对待测区域图像先进行灰度化处理，将R，G，B三个分量以不同的权值进行加权平均，具体加权平均公式如公式(1)所示：f(i，j)＝0.30R(i，j)+0.59G(i，j)+0.11B(i，j)(1)在公式(1)中：f(i，j)为灰度化结果；R(i，j)为红色通道颜色变量，G(i，j)为绿色通道颜色变量，B(i，j)为蓝色通道颜色变量。对待测区域图像进行图像去噪处理，采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.安全帽佩戴识别方法，其特征在于包括：图像采集，对待测区域图像进行采集；确定人体几何形态，采用混合高斯模型对所述待测区域图像进行前景检测处理并得到所述待测区域中前景区域的二值化图像，将所述二值化图像进行人体形态判别处理并得到人体几何形态模型；像素特征提取，根据人体佩戴安全帽的位置关系在所述人体几何形态模型中的位置中安全帽佩戴区域，提取所述安全帽佩戴区域的像素特征；安全帽佩戴识别，对所述安全帽佩戴区域的像素特征与预设安全帽特征进行判别，若满足预设安全帽特征，则判定为已佩戴安全帽，若不满足，则判定为未佩戴安全帽。

【技术特征摘要】
1.安全帽佩戴识别方法，其特征在于包括：图像采集，对待测区域图像进行采集；确定人体几何形态，采用混合高斯模型对所述待测区域图像进行前景检测处理并得到所述待测区域中前景区域的二值化图像，将所述二值化图像进行人体形态判别处理并得到人体几何形态模型；像素特征提取，根据人体佩戴安全帽的位置关系在所述人体几何形态模型中的位置中安全帽佩戴区域，提取所述安全帽佩戴区域的像素特征；安全帽佩戴识别，对所述安全帽佩戴区域的像素特征与预设安全帽特征进行判别，若满足预设安全帽特征，则判定为已佩戴安全帽，若不满足，则判定为未佩戴安全帽。2.如权利要求1所述的安全帽佩戴识别方法，其特征在于：所述确定人体几何形态之前还包括图像预处理，对所述待测区域图像进行图像灰度化处理以及图像去噪处理。3.如权利要求1所述的安全帽佩戴识别方法，其特征在于：所述确定人体几何形态具体包括：图像前景检测，将所述待测区域图像中的每个像素点与高斯模型匹配并得到背景点，根据所述背景点得到关于所述待测区域中前景区域的二值化图像；人体形态判别；将所述二值化图像依次进行图形膨胀处理、边缘检测处理以及人体识别处理，得到人体几何形态模型。4.如权利要求3所述的安全帽佩戴识别方法，其特征在于：所述人体形态判别之前还包括采用中值滤波的方法剔除所述二值化图像中的噪音。5.如权利要求3所述的安全帽佩戴识别方法，其特征在于：所述边缘检测处理具体包括采用Canny边缘检测算法对所述二值化图像中的人体区域进行边缘检测。6.一种电子设备，其特征在于包括：处理器；存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鑫，叶淑阳，
申请(专利权)人：淘然视界杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33