基于计算机视觉的吊车作业安全预警方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于计算机视觉的吊车作业安全预警方法

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的吊车作业安全预警方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于计算机视觉的吊车作业安全预警方法
。

技术介绍

[0002]在各项工业生产过程中，吊车作业可以帮助现场人员运输各类重量较大的设备或材料，以提高生产效率
。
在吊车作业现场可能存在一些现场人员在下面行走，而现场人员当前的行走区域可能没有处于吊装的危险区域内，而现场人员未来可能会行走至吊装的危险区域内
。
因而为了防止高空坠物砸伤现场人员，需对现场人员的运行轨迹进行分析，判断出现场人员未来的移动位置，根据现场人员未来的移动位置对现场人员进行预警提醒
。
[0003]常规一般采用光流法进行现场人员的移动位置预测，而光流法进行现场人员的移动位置预测的准确性与光流场像素点密度有关，其中光流场像素点密度越大，其移动位置预测的准确性越高，但是其计算效率较低，其无法实现实时预警的目的
。
而光流场像素点密度越小，其移动位置预测的准确性越低，其很容易出现误预警的现象，但是传统的光流法对图像中的每个区域设置的光流场像素点密度均相同，而实际上只对图像中一些区域重点关注，例如现场人员所在位置区域
。
因而为了既能保障高效性和准确性需在现场人员所在位置设置较高的光流像素点密度
。
[0004]为了实现准确的设置光流像素点密度，需准确的获取现场人员所在区域
。
为了实现吊车作业安全预警，一般会在吊车上安装相机来实时采集吊装作业现场视频
。
而由于吊装设置较高，所采集到的图像中现场人员较小，并且现场人员还在不断行走移动，导致无法准确的获取现场人员所在区域
。
因而如何准确的获取出图像中的现场人员位置成为吊车作业安全预警的主要问题
。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供基于计算机视觉的吊车作业安全预警方法，所采用的技术方案具体如下：在吊车作业现场采集作业现场视频；根据作业现场视频的每帧作业现场图像中每个闭合边缘围成的区域得到每帧作业现场图像的若干局部区域，根据每个局部区域的圆形特征和灰度值相似性得到每个局部区域的安全帽可能性；根据每个局部区域的安全帽可能性得到安全帽区域；获取每个安全帽区域的邻接区域，将安全帽区域的邻接区域进行组合得到每个安全帽区域的若干整体区域；获取每个安全帽区域的每个整体区域与其他安全帽区域的每个整体区域的形态距离，将所有安全帽区域的整体区域进行组合得到所有安全帽区域的匹配区域集合，根据匹配区域集合中每两个匹配区域的灰度相似性和形态距离得到所有安全帽区域的匹配区域集合的现场人员匹配程度，根据所有安全帽区域的匹配区域集合的现场人员匹配程度得到每个独立人体区域；
根据每个独立人体区域设置每帧作业现场图像的各区域的光流场密度，根据各区域的光流场密度进行吊车作业安全预警
。
[0006]优选的，所述根据作业现场视频的每帧作业现场图像中每个闭合边缘围成的区域得到每帧作业现场图像的若干局部区域，包括的具体步骤为：利用
canny
算法对作业现场视频中每帧作业现场图像进行边缘检测得到每帧作业现场图像的边缘图像；将每帧作业现场图像的边缘图像中每个闭合边缘所围成的区域，记为每帧作业现场图像的边缘图像的闭合区域，在每帧作业现场图像中获取，与边缘图像的闭合区域的同位置区域，记为每帧作业现场图像的局部区域
。
[0007]优选的，所述根据每个局部区域的圆形特征和灰度值相似性得到每个局部区域的安全帽可能性；根据每个局部区域的安全帽可能性得到安全帽区域，包括的具体步骤为：对于任意一帧作业现场图像，获取局部区域的边缘线，将局部区域的边缘线上的像素称为局部区域的外围像素；过局部区域的每个外围像素作垂直于切线的直线，记为局部区域的每个外围像素的法线，获取局部区域的所有外围像素的法线的交点，记为局部区域的法线交点；将局部区域的每个法线交点与其他每个法线交点组合得到局部区域的若干法线交点对；以每个局部区域的每个外围像素为窗口中心，获取
C*C
的窗口，
C
表示预设窗口尺寸；每帧作业现场图像的每个局部区域的安全帽可能性的计算方法为：其中，表示每帧作业现场图像的每个局部区域的第
i
个法线交点对中两法线交点的欧氏距离，
R
表示每帧作业现场图像的每个局部区域的法线交点对的数量，表示每帧作业现场图像的每个局部区域中第
j
个像素的灰度值，表示每帧作业现场图像的每个局部区域的第
j
个像素的窗口内第
k
个像素的灰度值，
K
表示窗口内像素数量，表示每帧作业现场图像的每个局部区域中包含像素的数量，表示以自然常数为底的指数函数，表示每帧作业现场图像的每个局部区域的安全帽可能性，
||
表示绝对值符号；将每帧作业现场图像中安全帽可能性大于预设可能性阈值
Y1
的局部区域作为每帧作业现场图像的安全帽区域
。
[0008]优选的，所述获取每个安全帽区域的邻接区域，将安全帽区域的邻接区域进行组合得到每个安全帽区域的若干整体区域，包括的具体步骤为：在每帧作业现场图像中获取与安全帽区域相邻接的区域，记为安全帽区域的邻接区域；以任意一种选取方式，在所有邻接区域中选取
z
个邻接区域作为待组合邻接区域；将一种选取方式下得到的所有待组合邻接区域与安全帽区域构成的局部区域集合称为安全帽区域的组合区域集合；
z
表示区域选取变量，令
z
取之间的整数
,
其中
Z
表示安全帽区域的邻接区域数量；
Z
个取值得到的所有组合区域集合为安全帽区域的所有组合区域集合；
将每个安全帽区域的每个组合区域集合中所有局部整区域合并得到每个安全帽区域的每个整体区域
。
[0009]优选的，所述获取每个安全帽区域的每个整体区域与其他安全帽区域的每个整体区域的形态距离，包括的具体步骤为：对于任意一个安全帽区域的任意一个整体区域，获取整体区域的外围像素，将整体区域的每个外围像素与顺时针方向上相邻的外围像素的构成的向量作为整体区域的每个外围像素的形态向量；将模长为1，方向为水平向右的向量作为基准向量，将整体区域的每个外围像素的形态向量与基准向量的夹角作为整体区域的每个外围像素的形态夹角；以整体区域的任意一个外围像素为起点，将整体区域的所有外围像素的形态夹角依次排列得到一种起点的形态序列；获取每个安全帽区域的每个整体区域的每种起点的形态序列；将每个安全帽区域的每个整体区域的任意一个起点与其他安全帽区域的每个整体区域的任意一个起点组合得到每个安全帽区域的每个整体区域与其他安全帽区域的每个整体区域的起点对；计算每个安全帽区域的每个整体区域与其他安全帽区域的每个整体区域的起点对中两起点的形态序列的
DTW
距离，在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于计算机视觉的吊车作业安全预警方法，其特征在于，所述方法包括：在吊车作业现场采集作业现场视频；根据作业现场视频的每帧作业现场图像中每个闭合边缘围成的区域得到每帧作业现场图像的若干局部区域，根据每个局部区域的圆形特征和灰度值相似性得到每个局部区域的安全帽可能性；根据每个局部区域的安全帽可能性得到安全帽区域；获取每个安全帽区域的邻接区域，将安全帽区域的邻接区域进行组合得到每个安全帽区域的若干整体区域；获取每个安全帽区域的每个整体区域与其他安全帽区域的每个整体区域的形态距离，将所有安全帽区域的整体区域进行组合得到所有安全帽区域的匹配区域集合，根据匹配区域集合中每两个匹配区域的灰度相似性和形态距离得到所有安全帽区域的匹配区域集合的现场人员匹配程度，根据所有安全帽区域的匹配区域集合的现场人员匹配程度得到每个独立人体区域；根据每个独立人体区域设置每帧作业现场图像的各区域的光流场密度，根据各区域的光流场密度进行吊车作业安全预警
。2.
如权利要求1所述的基于计算机视觉的吊车作业安全预警方法，其特征在于，所述根据作业现场视频的每帧作业现场图像中每个闭合边缘围成的区域得到每帧作业现场图像的若干局部区域，包括的具体步骤为：利用
canny
算法对作业现场视频中每帧作业现场图像进行边缘检测得到每帧作业现场图像的边缘图像；将每帧作业现场图像的边缘图像中每个闭合边缘所围成的区域，记为每帧作业现场图像的边缘图像的闭合区域，在每帧作业现场图像中获取，与边缘图像的闭合区域的同位置区域，记为每帧作业现场图像的局部区域
。3.
如权利要求1所述的基于计算机视觉的吊车作业安全预警方法，其特征在于，所述根据每个局部区域的圆形特征和灰度值相似性得到每个局部区域的安全帽可能性；根据每个局部区域的安全帽可能性得到安全帽区域，包括的具体步骤为：对于任意一帧作业现场图像，获取局部区域的边缘线，将局部区域的边缘线上的像素称为局部区域的外围像素；过局部区域的每个外围像素作垂直于切线的直线，记为局部区域的每个外围像素的法线，获取局部区域的所有外围像素的法线的交点，记为局部区域的法线交点；将局部区域的每个法线交点与其他每个法线交点组合得到局部区域的若干法线交点对；以每个局部区域的每个外围像素为窗口中心，获取
C*C
的窗口，
C
表示预设窗口尺寸；每帧作业现场图像的每个局部区域的安全帽可能性的计算方法为：其中，表示每帧作业现场图像的每个局部区域的第
i
个法线交点对中两法线交点的欧氏距离，
R
表示每帧作业现场图像的每个局部区域的法线交点对的数量，表示每帧作业现场图像的每个局部区域中第
j
个像素的灰度值，表示每帧作业现场图像的每个局部区域的第
j
个像素的窗口内第
k
个像素的灰度值，
K
表示窗口内像素数量，表示每帧作业现
场图像的每个局部区域中包含像素的数量，表示以自然常数为底的指数函数，表示每帧作业现场图像的每个局部区域的安全帽可能性，
||
表示绝对值符号；将每帧作业现场图像中安全帽可能性大于预设可能性阈值
Y1
的局部区域作为每帧作业现场图像的安全帽区域
。4.
如权利要求1所述的基于计算机视觉的吊车作业安全预警方法，其特征在于，所述获取每个安全帽区域的邻接区域，将安全帽区域的邻接区域进行组合得到每个安全帽区域的若干整体区域，包括的具体步骤为：在每帧作业现场图像中获取与安全帽区域相邻接的区域，记为安全帽区域的邻接区域；以任意一种选取方式，在所有邻接区域中选取
z
个邻接区域作为待组合邻接区域；将一种选取方式下得到的所有待组合邻接区域与安全帽区域构成的局部区域集合称为安全帽区域的组合区域集合；
z
表示区域选取变量，令
z
取之间的整数
,
其中
Z
表示安全帽区域的邻接区域数量；
Z
个取值得到的所有组合区域集合为安全帽区域的所有组合区域集合；将每个安全帽区域的每个组合区域集合中所有局部整区域合并得到每个安全帽区域的每个整体区域
。5.
如权利要求1所述的基于计算机视觉的吊车作业安全预警方法，其特征在于，所述获取每个安全帽区域的每个整体区域与其他安全帽区域的每个整体区域的形态距离，包括的具体步骤为：对于任意一个安全帽区域的任意一个整体区域，获取整体区域的外围像素，将整体区域的每个外围像素与顺时针方向上相邻的外围像素的构成的向量作为整体区域的每个外围像素的形态向量；将模长为1，方向为水平向右的向量作为基准向量，将整体区域的每个外围像素的形态向量与基准向量的夹角作为整体区域的每个外围像素的形态夹角；以整体区域的任意一个外围像素为起点，将整体区域的所有外围像素的形态夹角依次排列得到一种起点的形态序列；获取每个安全帽区域的每个整体区域的每种起点的形态序列；将每个安全帽区域的每个整体区域的任意一个起点与其他安全帽区域的每个整体区域的任意一个起点组合得到每个安全帽区域的每个整体区域与其他安全帽区域的每个整体区域的起点对；计算每个安全帽区域的每个整体区域与其他安全...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘旭龙，朱劼，
申请(专利权)人：湖南机械之家信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：