基于机器视觉的施工危险区域侵入行为识别方法

论文摘要

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。

论文目录

• 1 危险区域的识别与划分
• 2 侵入行为识别方法
•   2.1 运动补偿
•   2.2 双模单高斯模型
•     2.2.1 原始背景模型
•     2.2.2 候选背景模型
•   2.3 检测前景像素
• 3 实证分析
•   3.1 工程背景
•   3.2 危险区域分析
•   3.3 评价
•   3.4 结果讨论
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 高寒,骆汉宾,方伟立

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

来源: 土木工程与管理学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 安全科学与灾害防治,建筑科学与工程,计算机软件及计算机应用

单位: 华中科技大学土木工程与力学学院

基金: 国家自然科学基金(51678265,71732001)

分类号: TP391.41;TU714

DOI: 10.13579/j.cnki.2095-0985.2019.01.019

页码: 123-128

总页数: 6

文件大小: 630K

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