變電站人員安全帽佩戴識別算法研究.pdf

1、隨著機器視覺、圖像處理、模式識別等相關(guān)領(lǐng)域的不斷深入發(fā)展，視頻圖像識別技術(shù)廣泛應(yīng)用于社會生活中的各個領(lǐng)域，比如電力生產(chǎn)系統(tǒng)。許多電力科研學(xué)者提出將視頻圖像識別技術(shù)應(yīng)用到變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)以實現(xiàn)變電站值守方式逐步趨于智能化和無人值守化。眾所周知，安全帽是變電站作業(yè)人員重要的安全防護工具。在電力施工過程中，電力作業(yè)人員要求必須佩帶安全帽。然而，近年來變電站生產(chǎn)安全事件頻繁發(fā)生，究其根本原因在于作業(yè)人員違反電力安全規(guī)范進(jìn)行操作，其中不按規(guī)范佩

2、戴安全帽是重要的原因之一。為了防止電力安全事故的發(fā)生，開發(fā)一套能自動識別變電站作業(yè)人員未佩帶安全帽等異常狀況并及時報警的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)變得越來越迫切。
　　本文以電網(wǎng)變電站工作場所的部分重要區(qū)域為研究背景，對電力作業(yè)人員安全帽佩戴狀態(tài)識別算法進(jìn)行了深入的研究。本文研究難點主要包括：①變電站通常處于室外，受外界環(huán)境干擾較大。②變電站電力設(shè)備多而雜，不利于安全帽佩戴狀態(tài)的檢測。③變電站區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)攝像頭分布較遠(yuǎn)，采集到的視頻圖像分辨率

3、偏低。④變電站場景安全帽顏色和部分背景顏色區(qū)分度較低。針對上述難點，本文首先簡單介紹了安全帽佩戴狀態(tài)識別過程各環(huán)節(jié)常用的算法，并從實際變電站場景采集視頻樣本，詳細(xì)對比常用算法在安全帽佩戴狀態(tài)識別過程中的優(yōu)缺點，并應(yīng)用本文的安全帽佩戴狀態(tài)識別算法：首先利用一種基于像素級的視覺背景提?。╒iBe）運動目標(biāo)檢測算法，獲取前景目標(biāo)，該算法優(yōu)勢在于：背景建模速度快、抗干擾能力強，背景模型更新采用隨機更新策略，能有效的克服變電站視頻圖像像素變化的不

4、確定性問題；然后，對提取的前景目標(biāo)運用人體的長寬比實現(xiàn)安全帽佩戴區(qū)域的初步定位，最后選用一種基于可變形部件模型（DPM）的識別算法檢測作業(yè)人員的安全帽佩戴狀態(tài)，該算法采用滑動窗口機制和圖像金字塔的思想，從多尺度、多部件、多視角對安全帽佩戴狀態(tài)進(jìn)行特征建模，利用隱支持向量機訓(xùn)練安全帽佩戴狀態(tài)識別模型，最后使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行目標(biāo)匹配，判斷作業(yè)人員是否佩戴安全帽。
　　實驗證明，本文中研究的檢測算法基本滿足變電站作業(yè)人員安全帽佩帶狀態(tài)