視頻分析在行車重點崗位人員狀態(tài)識別中的應(yīng)用.pdf

1、鐵路中間小站是整個鐵路運輸網(wǎng)絡(luò)的細(xì)胞單位，小站的值班員通過排列列車進(jìn)路，辦理列車通過作業(yè)，讓列車在各個區(qū)間內(nèi)安全運行。小站作業(yè)的安全問題，關(guān)系到列車運行的安全，是車務(wù)段緊抓不懈的重點。為了解決一些小站存在的安全意識淡薄，利用作業(yè)間隙睡覺，擅自離崗等問題，車站管理部門安裝了許多監(jiān)控攝像頭，用于對現(xiàn)場工作人員的作業(yè)情況進(jìn)行監(jiān)控，通過人工對監(jiān)控視頻的查看分析找出各種違章情況并提醒當(dāng)班人員注意。由于人力有限，攝像點多，對每一個鏡頭實現(xiàn)人工高質(zhì)量

2、的審查不夠現(xiàn)實，難以取得較好效果。
　　隨著圖像視頻識別技術(shù)的發(fā)展，使其應(yīng)用于崗位作業(yè)自動監(jiān)控方面有了一定的可行性。圖像識別技術(shù)在崗位監(jiān)控的應(yīng)用將充分發(fā)揮視頻監(jiān)控的警示作用，有力杜絕此類違章現(xiàn)象的重復(fù)發(fā)生，有助于保障行車作業(yè)安全。本文論述了通過在重要崗位部署攝像頭，利用圖像識別技術(shù)實現(xiàn)人員是否處于正常工作狀態(tài)的判斷，當(dāng)工作人員睡覺或擅自離崗時立即發(fā)出警報的方法。人員離崗的判斷，是根據(jù)前景區(qū)域面積來判斷的，如果前景區(qū)域的面積小于閾值

3、，并且持續(xù)時間超過設(shè)定時間，則判斷人員離崗；人物睡覺是通過檢測閉眼結(jié)合睡眠姿勢來綜合判斷的，當(dāng)檢測不到人物的瞳孔時，判斷眼睛閉合。當(dāng)前景差分像素低于指定閾值時，判斷目標(biāo)人物靜止不動，當(dāng)靜止時間超過設(shè)定時間后，再結(jié)合識別到的人體姿勢是否符合預(yù)先定義的幾種睡姿，即可判斷人物是否睡覺。在算法設(shè)計中，針對遇到的一些問題，提出了一些改進(jìn)方法。
　　首先，針對實際前景提取過程中由于光照的影響，可能導(dǎo)致提取的人物前景出現(xiàn)空洞，影響后期姿勢判斷準(zhǔn)

4、確性的問題，本文提出了一種改進(jìn)方法，先運用canny算子對初期前景進(jìn)行輪廓查找，然后選取最大面積的輪廓進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉運算，最后使用多邊形逼近和填充，得到了比較理想的人體輪廓。
　　其次，針對一般人臉檢測很難檢測旋轉(zhuǎn)人臉的問題，本文提出了檢測前先對人臉進(jìn)行旋轉(zhuǎn)矯正，然后再檢測的方法。該方法通過YCrCb膚色橢圓模型找到人臉區(qū)域，然后與人體輪廓進(jìn)行“與”運算，過濾掉背景中的膚色干擾物體，之后通過橢圓擬合，計算出旋轉(zhuǎn)角度，對人臉進(jìn)行反旋轉(zhuǎn)

5、矯正，最后運用Haar級聯(lián)分類器進(jìn)行人臉檢測。實驗證明，該方法提高了人臉檢測的準(zhǔn)確度。
　　再次，為了準(zhǔn)確定位瞳孔，本文提出了灰度梯度貢獻(xiàn)矩陣的模型，在檢測到人臉區(qū)域后，根據(jù)人臉五官分布中眼睛的比例計算出眼睛區(qū)域，然后計算該區(qū)域圖像的灰度梯度貢獻(xiàn)矩陣，矩陣中極大值元素坐標(biāo)即為瞳孔中心位置。經(jīng)過實驗驗證，本方法能夠準(zhǔn)確找到瞳孔。
　　最后，為了解決人物姿勢輪廓的多樣性和不穩(wěn)定性帶來的識別干擾問題，提高人物姿勢識別的準(zhǔn)確性，本文