基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法、系统和存储介质技术方案

本发明专利技术公开一种基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法、系统和存储介质。该方法包括以下步骤：捕捉安全区域和作业人员的实时画面；对实时画面进行预处理，并进行作业人员是否在安全区域内的识别；所述作业人员是否在安全区域内的识别是先对安全区域的识别以及对人体识别，再判断人体是否在安全区域内。该方法如果发现作业人员没有在安全区域内，可以发出警告，并且截图留存证据。通过技术手段，加强对作业人员的管理，保护相应作业人员的安全，加强施工作业现场安全管理规定的执行力度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法、系统和存储介质


[0001]本专利技术所述基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法、系统和存储介质，涉及图像识别领域，具体为基于图像识别的检测方法。

技术介绍

[0002]电力安全生产隐患包括电力系统发、变、配、输、用电等各个方面安全生产作业所涉及的安全隐患，种类纷繁芜杂，大小不一，是关系到电力正常运维、人身财产安全、社会秩序稳定的重要因素，因此减少、降低、杜绝电力安全生产隐患的重要性不言而喻。
[0003]电力安全生产工作的基础和提前是树立“安全第一，预防为主”的观念，也是电力工作的指导方针，企业的一切生产都以安全保障为前提，在生产过程中，坚持以人为本，围绕人员的安全展开电力生产工作，才能有效保障电力工作的顺利开展。
[0004]安全区域是指通过隔离在各操作区域内使用各类安全产品与技术，在一般情况下，每个操作区域与其他区域都有明确的边界，并且每个分区都使用有安全的防护设备。当作业人员在安全区域内作业时，可以避免其受到伤害，至少不会危及生命，但施工作业人员进行作业时，没有按照规定在安全区域内作业的情况一直以来都大量存在。
[0005]目前施工作业人员在作业时对安全区域规定的遵守，要么依赖于作业人员自身自觉，要么依赖现场安全员的管理及提醒，或者再增加一些违章作业的经济处罚规定。但这些都不能彻底解决作业人员存在侥幸心理，安全管理制度执行存在盲点等问题。因此，提前遏制安全生产事故的发生，保障电网的安全运行势在必行。

技术实现思路

[0006]为解决遏制安全生产事故的发生，本专利技术提出一种基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法、系统和存储介质。该方法如果发现作业人员没有在安全区域内，可以发出警告，并且截图留存证据。通过技术手段，加强对作业人员的管理，保护相应作业人员的安全，加强施工作业现场安全管理规定的执行力度。
[0007]本专利技术的技术方案是：
[0008]基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法，包括以下步骤：
[0009]捕捉安全区域和作业人员的实时画面；
[0010]对实时画面进行预处理，并进行作业人员是否在安全区域内的识别；
[0011]所述作业人员是否在安全区域内的识别是先对安全区域的识别以及对人体识别，再判断人体是否在安全区域内。
[0012]作为本专利技术的进一步改进，所述安全区域的识别包括：
[0013]提取安全区域正样本中像素的HSV颜色值并统计，采用色彩分析方法得到安全区域的颜色范围，并进行二值化处理；
[0014]二值化处理是依次读取图像像素，如果像素点的HSV值在待检测物体的默认颜色
范围内时，在同样大小的新建图像中的相同位置把像素设为前景色，如果不在默认待检测物体颜色范围内，则设为背景色，便将一幅HSV颜色空间的彩色图像变成了一幅二值图像。
[0015]作为本专利技术的进一步改进，还包括膨胀运算步骤，其包括：
[0016]将在安全区域接触的背景点合并到安全区域中，使安全区域的边界向外界扩张，以得到更加完整的图像。
[0017]作为本专利技术的进一步改进，还包括腐蚀运算，在进行安全区域图像的处理过程中，如果要求最终得到的图像与实际图像基本相符，在对安全区域图像进行了膨胀运算后，对图像进行还原，将安全区域图像的边界收缩。
[0018]作为本专利技术的进一步改进，所述人体识别采用方向梯度直方图特征及支持向量机分类器训练得到的模型进行预测，方向梯度直方图对人体形态进行特征提取；支持向量机具备非线性空间分类能力，区分人体形态及其他物体形态。
[0019]作为本专利技术的进一步改进，所述检测人体是否在安全区域内具体包括：
[0020]对于待分析的人体图像，取人体的一定宽度范围，一定高度范围的一个小矩形，该小矩形范围在人体脚的部分，求出小矩形的四个顶点的位置坐标，然后用凸包和旋转卡壳计算出四个顶点与已求出的安全区域轮廓的位置关系；
[0021]若四个顶点全在安全区域轮廓内，则判定人的脚在安全区域内，从而人体在安全区域内，反之，人体在安全区域外。
[0022]基于图像分析检测安全区域内作业人员的系统，包括：
[0023]图像采集设备，用于捕捉安全区域和作业人员的实时画面；并将其转发给图像处理及识别设备；
[0024]和图像处理及识别设备，其包括：
[0025]图像预处理模块，用于对实时画面进行预处理；
[0026]安全区域检测模块，用于对作业人员是否在安全区域内的识别；所述作业人员是否在安全区域内的识别是先对安全区域的识别以及对人体识别，再判断人体是否在安全区域内。
[0027]作为本专利技术的进一步改进，所述安全区域检测模块包括：
[0028]安全区域的识别模块，用于提取安全区域正样本中像素的HSV颜色值并统计，采用色彩分析方法得到安全区域的颜色范围，并进行二值化处理；二值化处理是依次读取图像像素，如果像素点的HSV值在待检测物体的默认颜色范围内时，在同样大小的新建图像中的相同位置把像素设为前景色，如果不在默认待检测物体颜色范围内，则设为背景色，便将一幅HSV颜色空间的彩色图像变成了一幅二值图像；
[0029]人体识别模块，用于采用方向梯度直方图特征及支持向量机分类器训练得到的模型进行预测，方向梯度直方图对人体形态进行特征提取；支持向量机具备非线性空间分类能力，区分人体形态及其他物体形态；
[0030]检测人体是否在安全区域内模块，用于对于待分析的人体图像，取人体的一定宽度范围，一定高度范围的一个小矩形，该小矩形范围在人体脚的部分，求出小矩形的四个顶点的位置坐标，然后用凸包和旋转卡壳计算出四个顶点与已求出的安全区域轮廓的位置关系；若四个顶点全在安全区域轮廓内，则判定人的脚在安全区域内，从而人体在安全区域内，反之，人体在安全区域外。
[0031]作为本专利技术的进一步改进，所述安全区域的识别模块还包括：
[0032]膨胀运算模块，用于将在安全区域接触的背景点合并到安全区域中，使安全区域的边界向外界扩张，以得到更加完整的图像；
[0033]腐蚀运算，用于在进行安全区域图像的处理过程中，如果要求最终得到的图像与实际图像基本相符，在对安全区域图像进行了膨胀运算后，对图像进行还原，将安全区域图像的边界收缩。
[0034]一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行后能够实现所述的基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法。
[0035]本专利技术与现有技术相比具有以下技术效果：
[0036]本专利技术通过图像技术手段来检测作业人员是否在安全区域内，不再依赖于作业人员的自觉性，或现场安全员的提醒。如果发现作业人员违章，可以发出警告，并且截图留存证据，从而可使相应的人员及时赶赴相应的位置进行处理。以此，可以大幅减少甚至消灭作业现场人员未在安全区域的情况。可以大大降低因施工作业现场人员未在安全区域内而引发工程事故的可能性。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法，其特征在于，包括以下步骤：捕捉安全区域和作业人员的实时画面；对实时画面进行预处理，并进行作业人员是否在安全区域内的识别；所述作业人员是否在安全区域内的识别是先对安全区域的识别以及对人体识别，再判断人体是否在安全区域内。2.根据权利要求1所述的基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法，其特征在于，所述安全区域的识别包括：提取安全区域正样本中像素的HSV颜色值并统计，采用色彩分析方法得到安全区域的颜色范围，并进行二值化处理；二值化处理是依次读取图像像素，如果像素点的HSV值在待检测物体的默认颜色范围内时，在同样大小的新建图像中的相同位置把像素设为前景色，如果不在默认待检测物体颜色范围内，则设为背景色，便将一幅HSV颜色空间的彩色图像变成了一幅二值图像。3.根据权利要求2所述的基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法，其特征在于，还包括膨胀运算步骤，其包括：将在安全区域接触的背景点合并到安全区域中，使安全区域的边界向外界扩张，以得到更加完整的图像。4.根据权利要求2所述的基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法，其特征在于，还包括腐蚀运算，在进行安全区域图像的处理过程中，如果要求最终得到的图像与实际图像基本相符，在对安全区域图像进行了膨胀运算后，对图像进行还原，将安全区域图像的边界收缩。5.根据权利要求1所述的基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法，其特征在于，所述人体识别采用方向梯度直方图特征及支持向量机分类器训练得到的模型进行预测，方向梯度直方图对人体形态进行特征提取；支持向量机具备非线性空间分类能力，区分人体形态及其他物体形态。6.根据权利要求1所述的基于图像分析检测安全区域内作业人员的方法，其特征在于，所述检测人体是否在安全区域内具体包括：对于待分析的人体图像，取人体的一定宽度范围，一定高度范围的一个小矩形，该小矩形范围在人体脚的部分，求出小矩形的四个顶点的位置坐标，然后用凸包和旋转卡壳计算出四个顶点与已求出的安全区域轮廓的位置关系；若四个顶点全在安全区域轮廓内，则判定人的脚在安全区域内，从而人体在安全区域内，反之，人体在安全区域外。7.基于图像分析检测安全区域内作业人员的系统，其特征在于，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：李钧，宋刚伟，张进，兰永斌，周凤娥，左园忠，雷中俊，姚保良，王翰锋，薛倩楠，龚文娟，陈刚，刘庚，
申请(专利权)人：国网陕西省电力公司安康水力发电公司陕西中联电科电子有限公司，
类型：发明
国别省市：