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题名基于机器视觉的施工危险区域侵入行为识别方法
被引量：23
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作者
高寒
骆汉宾
方伟立
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机构
华中科技大学土木工程与力学学院
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出处
《土木工程与管理学报》
北大核心
2019年第1期123-128,共6页
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基金
国家自然科学基金(51678265
71732001)
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文摘
土木工程作业环境复杂,存在着许多危险区域,违规进入危险区域会带来较大的安全隐患。传统的行为监控依赖于专职人员的观察记录,过程耗时耗力容易出错,不能及时发现危险区域侵入行为。为提高监控效率,本文提出使用基于机器视觉的监测技术来自动监控并识别危险区域的工人侵入行为。首先根据文献调研结果确定危险区域并利用摄像头进行监控,然后利用移动目标检测算法检测进入危险区域的工人,本文介绍了该算法的三个步骤:图像预处理; Dual-model SGM(双模单高斯模型)背景建模;运动补偿。最后以某车站基坑施工现场为例介绍了该方法的应用,结果显示该方法能较准确地识别出工人进入危险区域的行为,为行为矫正提供依据,丰富行为安全管理手段。
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关键词
危险区域
机器视觉
移动目标检测
安全管理
双模单高斯模型
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Keywords
hazardous areas
computer vision
moving objects detection
safety management
dual-model SGM
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分类号
TU17
[建筑科学—建筑理论]
TU714
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名基于时空信息的运动目标识别算法
被引量：5
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作者
孟庆鑫
孟庆磊
闫帅
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机构
中国电子科技集团有限公司电子科学研究院
中国航天科工集团有限公司第二研究院七○六所
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期154-160,共7页
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基金
十三五"共用信息系统装备预研项目(31511040401)
"十三五"装备预研领域基金(61400040201)资助项目
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文摘
现实场景中人们感兴趣的目标或事件往往与场景中正在移动的物体有关,使得运动目标检测往往成为许多应用中进行信息提取的关键步骤和富有挑战的问题。首先利用单应性变换作为背景运动模型,利用上一帧得到的前景掩码图限制背景运动的估算区域,提取更纯净的背景运动;其次使用具有可变学习速率的双模单高斯模型,获得不被污染的背景模型,融合运动目标的时空信息,生成前景概率图并预测下一帧的检测区域;后依据前景概率图构造自适应的前景自适应判决阈值,进行运动目标检测,并利用核密度估计进一步优化检测结果。实验结果表明,算法可以适用光照变化、复杂运动等场景,具有较低的计算复杂度,查准率、召回率和F值等指标平均提升0.52%、33.37%、20.14%。
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关键词
目标检测
单应性矩阵
双模单高斯模型
前景概率图
自适应判决阈值
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Keywords
object detection
homography
dual-mode single-Gaussian
foreground probability map
adaptive decision threshold
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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