低分辨率图像安全帽识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供的低分辨率图像安全帽识别方法和装置，该方法包括：对连续两帧图像样本进行边缘特征提取处理；对比处理后的两帧图像样本识别图像变化区域；识别后一帧图像样本的变化区域中的人体形状区域；对人体形状区域进行特征分析以识别安全帽，其中，利用边缘特征提取技术，结合色彩、形状分析，对比连续两帧图像变化区域，对图像质量要求低，可以在分辨率很低的情况下进行安全帽识别，降低对系统分析硬件的要求，具有普遍性适应性。具有普遍性适应性。具有普遍性适应性。

【技术实现步骤摘要】
低分辨率图像安全帽识别方法和装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种低分辨率图像安全帽识别方法和装置。

技术介绍

[0002]目前，识别图像中的安全帽佩戴情况的技术的识别率约80％左右,应用效果整体良好，但是现有技术需要采用成本较高的高清摄像头和专用的硬件,整体成本较高。普通用户单位的视频系统分辨率高低不一，社会单位的安防摄像头数量很大，专门应用于录像和实施预览，专职应用于安防领域，不能满足安全帽识别技术中对图像分辨率的需要。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中的问题，本专利技术提供一种低分辨率图像安全帽识别方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0005]第一方面，提供一种低分辨率图像安全帽识别方法，包括：
[0006]对连续两帧图像样本进行边缘特征提取处理；
[0007]对比处理后的两帧图像样本识别图像变化区域；
[0008]识别后一帧图像样本的变化区域中的人体形状区域；
[0009]对人体形状区域进行特征分析以识别安全帽。
[0010]进一步地，对连续两帧图像样本进行边缘特征提取处理，包括：
[0011]利用Canny边缘检测算法对连续两帧图像样本进行边缘特征提取处理。
[0012]进一步地，利用Canny边缘检测算法对连续两帧图像样本进行边缘特征提取处理，包括：
[0013]分别对连续两帧图像样本进行卷积、高斯平滑以及滤波处理；
[0014]计算处理后的图像样本中每一个像素的梯度方向和梯度幅值；
[0015]根据像素的梯度方向对梯度幅值进行局部非极大值抑制处理；
[0016]对像素幅值抑制处理后的图像边缘像素进行双阈值处理、双阈值中间阈值滤除及连接，并利用soble算子将图像边缘像素细化。
[0017]进一步地，该对人体形状区域进行特征分析以识别安全帽，包括：
[0018]在该人体形状区域中识别出人体头部位置区域；
[0019]对该人体头部位置区域进行颜色特征分析以确定多个疑似安全帽色彩特征图像范围；
[0020]对各疑似安全帽色彩特征图像范围图像进行色彩像素边界分析和边界走向分析得到安全帽识别结果。
[0021]进一步地，该对各疑似安全帽色彩特征图像范围图像进行色彩像素边界分析和边界走向分析得到安全帽识别结果，包括：
[0022]对各疑似安全帽色彩特征图像范围图像进行色彩像素边界分析得到初步识别结果；
[0023]对初步识别结果为疑似安全帽色彩特征图像范围图像上有安全帽图像时，进行边界走向分析得到最终识别结果。
[0024]进一步地，该对各疑似安全帽色彩特征图像范围图像进行色彩像素边界分析得到初步识别结果，包括：
[0025]在疑似安全帽色彩特征图像范围图像上检测符合条件的边界像素；
[0026]判断符合条件的两个边界像素的X和Y坐标值是否满足预设要求；
[0027]若是，进行错误计数并判断错误计数是否大于边界像素总数的预设比例；
[0028]若错误计数大于边界像素总数的预设比例，判定疑似安全帽色彩特征图像范围图像不符合安全帽平滑规律的边界，否则，初步认定该疑似安全帽色彩特征图像范围图像上有安全帽图像。
[0029]进一步地，该对初步识别结果为疑似安全帽色彩特征图像范围图像上有安全帽图像时，进行边界走向分析得到最终识别结果，包括：
[0030]判断符合条件的边界像素的走向是否满足预设走向要求；
[0031]若是，对符合条件的边界像素进行平滑分析，并判断平滑后的边界的最高点和最低点是否满足预设角度要求；
[0032]若是，则最终认定该疑似安全帽色彩特征图像范围图像上有安全帽图像。
[0033]进一步地，疑似安全帽色彩特征图像范围如下：
[0034]白色安全帽的颜色值特征：
[0035]-20≤
△
1≤20
[0036]-20≤
△
2≤20
[0037]-20≤
△
3≤20
[0038]AVG_VALUE>180
[0039]上面4个条件同时满足；
[0040]黄色安全帽的颜色值特征：
[0041]50≤AVG_VALUE≤110条件下：
[0042]△
1>15和
△
2>90和
△
3>50同时满足；
[0043]110≤AVG_VALUE≤140条件下：
[0044]△
1>10和
△
2>40和
△
3>25同时满足；
[0045]140≤AVG_VALUE≤160条件下：
[0046]△
1>6和
△
2>50和
△
3>30同时满足；
[0047]160≤AVG_VALUE≤190条件下：
[0048]△
1>3和
△
2>60和
△
3>40同时满足；
[0049]AVG_VALUE≥190条件下：
[0050]△
1>0和
△
2>30和
△
3>30同时满足；红色安全帽的颜色值特征：
[0051]50≤AVG_VALUE≤110条件下：
[0052]△
1>60和
△
2>50和
△
3<70同时满足；
[0053]110≤AVG_VALUE≤140条件下：
[0054]△
1>70和
△
2>50和
△
3<60同时满足；
[0055]140≤AVG_VALUE≤160条件下：
[0056]△
1>60和
△
2>50和
△
3<80同时满足；
[0057]160≤AVG_VALUE≤190条件下：
[0058]△
1>50和
△
2>50和
△
3<60同时满足；
[0059]AVG_VALUE≥190条件下：
[0060]△
1>25和
△
2>25和
△
3<0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种低分辨率图像安全帽识别方法，其特征在于，包括：对连续两帧图像样本进行边缘特征提取处理；对比处理后的两帧图像样本识别图像变化区域；识别后一帧图像样本的变化区域中的人体形状区域；对人体形状区域进行特征分析以识别安全帽。2.根据权利要求1所述的低分辨率图像安全帽识别方法，其特征在于，所述对连续两帧图像样本进行边缘特征提取处理，包括：利用Canny边缘检测算法对连续两帧图像样本进行边缘特征提取处理。3.根据权利要求2所述的低分辨率图像安全帽识别方法，其特征在于，所述利用Canny边缘检测算法对连续两帧图像样本进行边缘特征提取处理，包括：分别对连续两帧图像样本进行卷积、高斯平滑以及滤波处理；计算处理后的图像样本中每一个像素的梯度方向和梯度幅值；根据像素的梯度方向对梯度幅值进行局部非极大值抑制处理；对像素幅值抑制处理后的图像边缘像素进行双阈值处理、双阈值中间阈值滤除及连接，并利用soble算子将图像边缘像素细化。4.根据权利要求1所述的低分辨率图像安全帽识别方法，其特征在于，所述对人体形状区域进行特征分析以识别安全帽，包括：在所述人体形状区域中识别出人体头部位置区域；对所述人体头部位置区域进行颜色特征分析以确定多个疑似安全帽色彩特征图像范围；对各疑似安全帽色彩特征图像范围图像进行色彩像素边界分析和边界走向分析得到安全帽识别结果。5.根据权利要求4所述的低分辨率图像安全帽识别方法，其特征在于，所述对各疑似安全帽色彩特征图像范围图像进行色彩像素边界分析和边界走向分析得到安全帽识别结果，包括：对各疑似安全帽色彩特征图像范围图像进行色彩像素边界分析得到初步识别结果；对初步识别结果为疑似安全帽色彩特征图像范围图像上有安全帽图像时，进行边界走向分析得到最终识别结果。6.根据权利要求5所述的低分辨率图像安全帽识别方法，其特征在于，所述对各疑似安全帽色彩特征图像范围图像进行色彩像素边界分析得到初步识别结果，包括：在疑似安全帽色彩特征图像范围图像上检测符合条件的边界像素；判断符合条件的两个边界像素的X和Y坐标值是否满足预设要求；若是，进行错误计数并判断错误计数是否大于边界像素总数的预设比例；若错误计数大于边界像素总数的预设比例，判定疑似安全帽色彩特征图像范围图像不符合安全帽平滑规律的边界，否则，初步认定该疑似安全帽色彩特征图像范围图像上有安全帽图像。7.根据权利要求6所述的低分辨率图像安全帽识别方法，其特征在于，所述对初步识别结果为疑似安全帽色彩特征图像范围图像上有安全帽图像时，进行边界走向分析得到最终识别结果，包括：
判断符合条件的边界像素的走向是否满足预设走向要求；若是，对符合条件的边界像素进行平滑分析，并判断平滑后的边界的最高点和最低点是否满足预设角度要求；若是，则最终认定该疑似安全帽色彩特征图像范围图像上有安全帽图像。8.根据权利要求4所述的低分辨率图像安全帽识别方法，其特征在于，疑似安全帽色彩特征图像范围如下：白色安全帽的颜色值特征：-20≤
△
1≤20-20≤
△
2≤20-20≤
△
3≤20AVG_VALUE>180上面4个条件同时满足；黄色安全帽的颜色值特征：50≤AVG_VALUE≤110条件下：
△
1>15和
△
2>90和
△
3>50同时满足；110≤AVG_VALUE≤140条件下：
△
1>10和
△
2>40和
△
3>25同时满足；140≤AVG_VALUE≤160条件下：
△
1>6和
△
2>50和
△
3>30同时满足；160≤AVG_VALUE≤190条件下：
△
1>3和
△
2>60和
△
3>40同时满足；AVG_VALUE≥190条件下：
△
1>0和
△
2>30和
△
3>30同时满足；红色安全帽的颜色值特征：50≤AVG_VALUE≤110条件下：
△
1>60和
△
2>50和
△
3<70同时满足；110≤AVG_VALUE≤140条件下：
△
1>70和
△
2>50和
△
3<60同时满足；140≤AVG_VALUE≤160条件下：
△
1>60和
△
2>50和
△
3<80同时满足；160≤AVG_VALUE≤190条件下：
△
1>50和
△
2>50和
△

【专利技术属性】
技术研发人员：孙文，赵树材，张宏伟，李福龙，李孝巍，魏春雷，邢振华，范思国，
申请(专利权)人：通辽第二发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：