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现场监视系统中目标图像的检测与判别处理

论文摘要

安全生产是企业保证效率、效益的基础,是社会稳定和人们安居乐业的保障。石油企业的持续稳定发展,更是取决于安全先进的实用技术的推广应用。特别是在今天的信息社会,随着网络、通信和微电子技术的快速发展和人民物质生活水平的提高。提高企业自身安全度的社会意识空前增强,危险源与事故隐患的多层次监控模式得到了广泛重视。本文结合相关企业的安全生产需要,实现了对监视系统中所检测到的目标人物的行为的自动分析。首先,采用背景差方法,提取出视频中的运动目标。为了降低误提取和漏提取的几率,本文实现了一种基于背景建模的背景更新方法。之后,采用中值滤波与形态学滤波相结合的方法,获得正确的目标物区域,完成对目标物的提取。此外,本文采用颜色特征判别方法,对目标人物是否穿着本单位工作服的行为进行自动判断。本文设计以工作服候选区域与目标物区域面积的比值作为特征,来判断是否有足够的工作服区域。对于进入工区之前,是否触摸放静电柱的行为,本文中通过对放静电柱的触摸头局部的遮挡的判断方法来判断是否有手触摸该触摸头。对于工区内的工作人员是否违规打手机的行为,则是根据目前手机在接听时,必须有手持手机贴近头部的特征,通过肤色检测,检测出目标物上的所有肤色区域,之后对每个肤色区域的形状以及大小进行分析,判断该行为是否存在。通过对现场采集视频的处理实验,表明本文所设计的方法能够实现对监视目标人物行为的自动分析。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 课题背景
  • 1.2 课题内容和思路
  • 1.3 视频监控在国内外发展的现状
  • 1.4 论文的结构
  • 2 油库的现场监视系统的构成
  • 2.1 监控系统概述
  • 2.1.1 监控系统的核心
  • 2.1.2 监控系统的体系结构
  • 2.2 图像采集系统方案
  • 2.3 图像传输系统方案
  • 2.4 图像处理和目标识别系统方案
  • 3 彩色图像的处理方法
  • 3.1 常用颜色模型
  • 3.1.1 RGB颜色模型
  • 3.1.2 HSI颜色模型
  • 3.1.3 YCbCr颜色模型
  • 3.1.4 YUV颜色模型
  • 3.2 人物肤色的检测方法
  • 3.2.1 肤色检测的发展
  • 3.2.2 利用图像分割进行肤色检测
  • 3.2.3 基于YcbCr颜色模型的肤色检测
  • 3.3 工作服颜色的检测方法
  • 4 现场监视系统中的目标物的提取
  • 4.1 背景差方法
  • 4.2 图像噪声的去除方法
  • 4.2.1 均值滤波
  • 4.2.2 中值滤波
  • 4.2.3 基于数学形态学的滤波
  • 4.3 背景更新方法
  • 5 进入工作现场人员行为的自动判别
  • 5.1 进场人员是否穿工作服的判别
  • 5.2 进入罐区是否触摸放静电柱的判别
  • 5.3 违规在现场打手机的判别
  • 6 结论与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表的论文
  • 相关论文文献

    本文来源: https://www.lw50.cn/article/d406c38d69e314a6eb9685ac.html