施工现场人员类型识别方法的研究与实现

发布时间：2023-11-18 07:54

　　电力系统的建设是重要的生产生活项目,需要在作业过程中时刻监督施工现场人员是否遵守安全生产规定,以保证施工秩序正常有序。为了实现施工现场的智能化监管,人们常采用目标检测和目标识别领域的图像处理算法完成对施工现场人员的定位和识别以实现监督功能,但常见算法在这种特定应用场景中,会因设备条件制约、环境干扰因素多而难以有效运行,应用广泛的深度学习算法也会因应用背景的特殊性而难以适用,限制了算法的效果。本文根据应用场景特点,对施工现场人员的检测识别方法进行了研究和实现,算法主要结合了视觉注意机制、图像颜色特征、轻量化神经网络和特征相似度匹配相关内容,能够在计算资源有限且对图像清晰度要求较低的情况下满足应用需求,具有一定实用价值。本文主要介绍了适用于施工现场这类特殊场景下的人员目标检测和人员类型识别算法,具体的研究工作和成果如下:(1)通过研究人类视觉注意机制和自底向上视觉注意模型,提出基于显著颜色特征进行区域定位并结合轻量化神经网络的人体目标检测算法,该算法利用工人上衣图像颜色信息指导人体显著区域定位,并采用基于MobileNet-SSD网络的人体检测模型对施工现场全场景图像和显著颜色区域图像分别...

【文章页数】：97 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 视觉注意机制
        1.2.2 目标检测研究现状
        1.2.3 目标识别研究现状
    1.3 本文主要研究内容与贡献
    1.4 本论文的结构安排
第二章 视觉注意及颜色特征相关理论分析
    2.1 引言
    2.2 视觉注意模型
        2.2.1 生物学机制
        2.2.2 视觉注意机制计算模型
    2.3 颜色特征的表达与提取
        2.3.1 颜色空间
        2.3.2 颜色特征提取
    2.4 本章小结
第三章 基于视觉注意的人体目标检测算法
    3.1 引言
    3.2 基于MobileNet-SSD网络的人体目标检测
        3.2.1 轻量化MobileNet-SSD网络
        3.2.2 基于MobileNet-SSD网络的施工现场人员检测
    3.3 基于颜色特征的显著人体目标定位
        3.3.1 施工人员着装特征
        3.3.2 基于HSI颜色特征的人体目标定位
    3.4 结合显著颜色区域的目标检测算法
    3.5 本章小结
第四章 人员类型识别算法及报警机制
    4.1 引言
    4.2 识别算法关键步骤
        4.2.1 图像色彩校正
        4.2.2 改进的颜色特征提取算法
        4.2.3 基于MobileNet-SSD网络的安全帽检测
    4.3 施工现场人员类型识别方法
        4.3.1 算法总体流程
        4.3.2 施工人员数据库建立
        4.3.3 基于特征向量匹配的人员类型识别
    4.4 安全监控系统报警功能
        4.4.1 系统运行整体流程
        4.4.2 系统报警功能实现
    4.5 本章小结
第五章 算法验证和结果分析
    5.1 人员目标检测算法实验与结果分析
    5.2 改进的颜色特征提取算法实验与结果分析
    5.3 人员类型识别算法实验与结果分析
        5.3.1 站班人员特征数据库建立
        5.3.2 现场人员类型识别与结果分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果



本文编号：3864868