一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法及系统技术方案

本公开公开的一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法及系统，包括：采集人员视频；将采集的人员视频划分为帧，获得每一帧图像；从每一帧图像中提取头部区域图像；从头部区域图像中提取头部区域图像特征；根据头部区域图像特征对人员是否佩戴安全帽进行识别。实现了通过对人员进行视频采集，进而对采集的视频进行分析，完成对人员是否佩戴安全帽的判断。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法及系统
本专利技术涉及电力基建安全生产
，尤其涉及一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。变电站现场环境和人员管理难度大，存在许多问题，如：习惯性违章、管理不到位、安全意识不清、安全规章制度没有执行、变电站室外设备区没有火灾预警装置等，要解决这些问题就要加大对人员行为和环境风险的安全管控力度，重点针对人员身份识别、区域闯入、未戴安全帽等异常行为以及变电站设备区冒烟、起火等环境隐患进行预警。佩戴安全帽是电力作业安全的基本要求，为了保证作业人员的安全，增强其安全意识，变电站作业安全管理规定，当人员进行变电站试验、检修及改造等带电作业时，按规定需佩戴安全帽。目前主要采用现场人工监护对人员是否佩戴安全帽进行监管，作业人员进入变电站后，正确佩戴安全帽是一项重要的安全生产措施，当前采用人工监督的方式，难免存在疏漏或监管不到位的情况。
技术实现思路
本公开为了解决上述问题，提出了一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法及系统，通过采集人员视频，并对视频进行分析，判断人员是否佩戴安全帽，发现人员未佩戴安全帽时，进行抓图录像，并进行语音广播告警，可大幅降低现场安全检查人员和监控值班人员工作压力，提高现场查禁违章的效率。为实现上述目的，本公开采用如下技术方案：第一方面，提出了一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法，包括：采集人员视频；将采集的人员视频划分为帧，获得每一帧图像；从每一帧图像中提取头部区域图像；从头部区域图像中提取头部区域图像特征；根据头部区域图像特征对人员是否佩戴安全帽进行识别。进一步的，从每一帧图像中提取头部区域图像的具体过程为：从每一帧图像中提取人员图像，根据人员图像确定头部区域，根据确定的头部区域从每一帧图像中提取头部区域图像。进一步的，从每一帧图像中提取人体特征，根据人体特征从每一帧图像中提取人员图像。进一步的，使用滑窗法和AdaBoot检测器从人员图像中识别出头部区域。进一步的，使用支持向量机对头部区域图像特征进行分析，识别人员是否佩戴安全帽。进一步的，从头部区域图像中提取颜色特征、纹理特征和形状特征，将颜色特征、纹理特征和形状特征融合获得头部区域图像特征。进一步的，当分析某一帧图像，判定人员没有佩戴安全帽时，记录该帧图像；当对连续设定数量的帧图像进行分析，均判断人员均没有佩戴安全帽时，发出报警。第二方面，提出了一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别系统，包括：视频采集模块，用于采集人员视频；帧划分模块，用于将采集的人员视频划分为帧，获得每一帧图像；头部区域图像提取模块，用于从每一帧图像中提取头部区域图像；头部区域图像特征提取模块，用于从头部区域图像中提取头部区域图像特征；人员是否佩戴安全帽识别模块，用于根据头部区域图像特征对人员是否佩戴安全帽进行识别。第三方面，提出了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法所述的步骤。第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法所述的步骤。与现有技术相比，本公开的有益效果为：1、本公开能够通过采集人员视频并对视频进行分析，判断人员是否佩戴安全帽，降低了现场安全检查人员和监控值班人员工作压力，提高现场查禁违章的效率。2、本公开在发现人员未佩戴安全帽时，发出报警，从而提醒人员佩戴安全帽，保证人员安全。3、本公开通过对连续帧进行分析，当分析连续帧图像获知人员均没有佩戴安全帽时，发出报警，通过对连续帧进行分析，获取人员是否佩戴安全帽的结果，提高了判断人员是否佩戴安全帽的准确性。本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。图1为本公开实施例1公开方法的流程图；图2为本公开实施例1公开的前景检测图像；图3为本公开实施例1公开的人体区域定位图像；图4为本公开实施例1公开的人员是否佩戴安全帽识别结果图。具体实施方式：下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。在本公开中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本公开中任一部件或元件，不能理解为对本公开的限制。本公开中，术语如“固接”、“相连”、“连接”等应做广义理解，表示可以是固定连接，也可以是一体地连接或可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的相关科研或技术人员，可以根据具体情况确定上述术语在本公开中的具体含义，不能理解为对本公开的限制。实施例1该实施例，公开了一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法，包括：采集人员视频；将采集的人员视频划分为帧，获得每一帧图像；从每一帧图像中提取头部区域图像；从头部区域图像中提取头部区域图像特征；根据头部区域图像特征对人员是否佩戴安全帽进行识别。结合图1-4对一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法进行详细说明。在作业区域及出入口处设置视频采集装置，本实施例采用的视频采集装置为摄像机，通过摄像机获取监控场景的视频，在视频流中采取人脸检测算法获得人员头部区域图像并记录相应的人员位置和拍摄时间等信息，使用当前的人员头部区域图像与资料库中的存储数据进行对比，自动定位场景中工作人员并进而判断其是否佩戴了安全帽，如检测到未佩戴的人员，系统将记录当前帧图像并发出报警。使用摄像机提前采集工作人员的人脸图像，或使用工作人员照片形成人脸图像，将人脸图像经过处理后生成人脸数据库，该人脸数据库作为对人员进行识别的基础。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法，其特征在于，包括：/n采集人员视频；/n将采集的人员视频划分为帧，获得每一帧图像；/n从每一帧图像中提取头部区域图像；/n从头部区域图像中提取头部区域图像特征；/n根据头部区域图像特征对人员是否佩戴安全帽进行识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法，其特征在于，包括：
采集人员视频；
将采集的人员视频划分为帧，获得每一帧图像；
从每一帧图像中提取头部区域图像；
从头部区域图像中提取头部区域图像特征；
根据头部区域图像特征对人员是否佩戴安全帽进行识别。


2.如权利要求1所述的一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法，其特征在于，从每一帧图像中提取头部区域图像的具体过程为：
从每一帧图像中提取人员图像，根据人员图像确定头部区域，根据确定的头部区域从每一帧图像中提取头部区域图像。


3.如权利要求2所述的一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法，其特征在于，从每一帧图像中提取人体特征，根据人体特征从每一帧图像中提取人员图像。


4.如权利要求2所述的一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法，其特征在于，使用滑窗法和AdaBoot检测器从人员图像中识别出头部区域。


5.如权利要求1所述的一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法，其特征在于，使用支持向量机对头部区域图像特征进行分析，识别人员是否佩戴安全帽。


6.如权利要求1所述的一种基于视频人脸图像的安全帽佩戴检测识别方法，其特征在于，从头部区域图像中提取颜色...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴沛，张利民，王晓燕，李睿，张映晖，佟眀，明志舒，史纪进，朱子剑，杨博，聂文昭，翟乐，刘锋，轩正杰，王佳科，李乐蒙，刘欣，郭玉新，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司建设公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37