基于圖像識別的施工現(xiàn)場智能監(jiān)控系統(tǒng)的相關技術研究與實現(xiàn).pdf

1、在鐵塔施工場所，施工人員的安全問題是相關部門關注的焦點。搭建鐵塔時，會存在各種安全隱患，比如高處的吊件，轉動的絞磨機等。指揮人員在施工現(xiàn)場巡視時，由于環(huán)境的遮擋，人員的流動等問題，可能會忽略某些監(jiān)視區(qū)域。因而引入監(jiān)控視頻，全方位無死角的對施工人員進行智能監(jiān)控，是更為科學和省力的方法。
　　人臉打卡系統(tǒng)是智能監(jiān)控系統(tǒng)的一個子系統(tǒng)，能極大的方便施工人員的管理。而在人臉檢測與識別的過程中，光照和場景的復雜性是研究的難點。對施工人員進行智

2、能視頻監(jiān)控時,人體目標區(qū)域的提取是施工人員行為分析的前提。在人體區(qū)域被準確提取后，才能有效的進行相關的檢測。因此復雜場景下的人體目標檢測是該系統(tǒng)的核心技術之一。與此同時，為了使現(xiàn)場監(jiān)督人員第一時間獲得報警信息，并及時處理潛在的或正在發(fā)生的危險違規(guī)操作，開發(fā)手持端的報警接收軟件也是必不可少的。Android設備的多樣性與施工現(xiàn)場通信的不便捷性，是開發(fā)報警應用軟件的難點。針對以上提到的難點與問題，本文主要工作內容如下：
　　1.視頻幀

3、間特性的膚色分割融合Haar-like特征的AdaBoost人臉檢測算法
　　傳統(tǒng)AdaBoost人臉檢測在多光照條件下，常常出現(xiàn)較高的漏檢率與誤檢率，提出采用膚色分割將復雜背景簡化，并通過幀間特性來剔除不合格的視頻幀，加快視頻檢測速度，并結合模版匹配進行二次驗證，從而準確獲取清晰正面的人臉。
　　2.LBP加權直方圖結合最近鄰分類人臉識別
　　基于傳統(tǒng)的LBP算子提出了自適應加權的LBP直方圖,根據(jù)人臉三庭五眼的劃分

4、以及實際項目中的安全帽遮擋，將人臉劃分為2*5塊，粗定位眼睛、鼻子嘴巴等重要特征，計算找到各區(qū)域的加權系數(shù)，并得到加權特征直方圖，最后采用最近鄰算法進行人臉分類。
　　3.人臉打卡系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
　　根據(jù)本文所提出的人臉檢測與人臉識別算法,設計人臉打卡系統(tǒng),實現(xiàn)人臉識別、連接手機終端設備、傳輸考勤結果等核心功能。
　　4.基于運動差分和LBP特征融合的HOG+SVM人體目標分類
　　基于人體目標檢測HOG+SV

5、M經(jīng)典算法,針對人體目標遮擋問題，在人體目標識別過程，提出使用特征融合，采用LBP特征檢測遮擋人體。采用運動差分能提高速度與檢測率。
　　5.C/S架構下的Android平臺智能報警軟件開發(fā)
　　基于項目的實際應用出發(fā),本文設計了在無線局域網(wǎng)內,C/S架構下的Android報警軟件,保證手機與監(jiān)控信息平臺通信穩(wěn)定,且達到實時報警的目的。
　　本文基于施工現(xiàn)場智能監(jiān)控系統(tǒng)相關技術的研究，對現(xiàn)場的實時視頻進行實驗，實驗結果