安全帽识别需求综合项目专项方案书.doc

基于计算机视觉安全帽自动辨认技术设计方案

上海交通大学
二零一八年元月

第一章 项目研究开发内容及目的
1、申请项目意义
在施工现场，安全帽作为一种最常用和实用个人防护用品，可以有效地防止和减轻外来危险源对头部伤害。然而，长期以来，国内施工区作业人员普遍存在综合素质低、安全意识不强问题，特别缺少基本防护设施(如安全帽) 佩戴意识，大大增长了作业风险。老式人工监管存在如下缺陷：
一、人力成本增长；
二、人工长时间监控易疲劳，致使监控疏忽、漏掉或者误判安全隐患；
三、人工监控和人员情绪、状态、工作经验、性格和生活条件影响，安全鉴别带有强烈主观意识，缺少客观性。
因而，人工检查存在监管费用高、主观干扰大、不能全程监控等一系列问题。
随着当代科学技术发展，图像监控系统应用范畴越来越广，各级施工安全监管部门对作业人员规定逐渐提高，许多示范工程已经率先采用各种智能监控手段保障作业人员人身安全。该手段可以满足施工单位及各级安全监管部门实际监管需求，切实保障施工区作业人员人身财产安全。
近年来，深度学习（Deep learning）及计算机视觉，在语音辨认和图像解决中成功应用，使其成为机器学习中一种新方向。计算机视觉就是给计算机装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机可以感知周边环境。当前计算机视觉研究重要集中在基本应用场景，像图片分类、物体辨认、人脸3D建模等。机器学习本质其实是为了找到一种函数，让这个函数在不同领域会发挥不同作用。
基于计算机视觉安全帽自动辨认技术设计通过在施工现场布设视频监控设备或运用既有施工监控设备，采用机器视觉有关办法进行安全帽自动辨认，可以实现对作业人员安全帽佩戴状况信息全程迅速辨认，在减少监管费用同步提高了监管信息化水平。
国内外既有安全帽自动辨认技术，大体有如下几种重要方式：
（1） 基于小波变换和 BP 神经网络安全帽辨认，提出了安全帽辨认神经网络模型；
（2） 基于肤色检测办法进行人脸定位，再运用支持向量机( SVM) 模型实现安全帽辨认；
（3） 基于像素点色度值分布状况安全帽辨认，通过检测运动目的 1 /3 某些中色度值分布状况，判断与否佩戴安全帽及辨认安全帽颜色。
经全面查询分析，这些办法在特定场景下均可实现对安全帽精准辨认，但也存在对环境规定高、辨认率波动大、易受环境干扰等一系列问题。
基于计算机视觉安全帽自动辨认技术（Tensorflow检测原理）设计方案，是在对安全帽辨认研究基本上提出来， 国内外都没有较为成熟报道。此项技术研究，提出了新施工现场检测技术方案，弥补了既有辨认技术局限性，是施工现场自动化检测特别是安全生产急需解决核心问题。

2、研究内容
(1) 图像信息获取。为项目收集图像，可以从施工现场进行拍摄，也创立了一种施工现场视频，并使用Opencv从视频中提取图像。
(2) 信息加工和预解决。在对安全帽图像辨认之前，要进行图像预解决。
(3) 分类及特性抽取。由于施工人员和路人有明显特性，通过样本训练和学习，可以将人物进行分类，重要分为施工人员和路人。特性提取（如颜色、外形）是进行人体鉴别和跟踪核心，也是进行安全帽位置界定核心，特性提取分为人体鉴别和安全帽跟踪两某些内容。
(4) 辨认。在人体鉴别基本上，通过对安全帽位置估测和安全帽像素记录，实现安全帽检测辨认，同步需要进行神经网络构建与训练。

3、研究办法与技术路线（基于颜色特性）
(1) 在不同复杂环境下（如阴雨天、晴天、拍摄距离等因素导致不同场景）进行多角度拍摄，以便从不同角度获取作业工人正面图像。由于施工人员和路人有明显区别特性（如衣服颜色，动作等），通过样本训练和学习，可以将人物进行分类，重要分为施工人员和路人（此时包括背景）。
(2) 通过前景检测将工人和背景分离，再依照人体肤色与其她颜色有很大区别,通过肤色定位出人脸部位。
(3) 定位出人脸后，向上扫描，依照库中已训练好神经网络,鉴别头部与否是安全帽颜色。如果不是，阐明此人没有佩戴安全帽，可以报警提示，记录此人没有佩戴安全帽。
(4) 对于佩戴安全帽以外帽子等同未带安全帽状况：由于安全帽惯用颜色涉及红、黄、白 3 种颜色，依照不同色彩安全帽建立阈值选用范畴，各颜色安全帽阈值见表 1。
表 1 安全帽颜色阈值表

红色安全帽
黄色安全帽
白色安全帽
R
[160，220
[205,255]
[205，255]
G
[15，75]
[160，220
[205，255]
B
[0，50]
[0，50]
[205，255]

(5) 逐点记录安全帽估测区域像素点，若像素点 Ｒ，G，B 值满足安全帽颜色阈值表中某种安全帽颜色阈值范畴，则阐明该点属于安全帽，将该点记录下来。
(6) 对记录点进行分类，判断（5）中所记录安全帽颜色点数量占整个记录区域像素点数量比例，若超过某一比例则鉴定其佩戴相应颜色安全帽，若均达不到规定，则鉴定其未佩戴安全帽。

以上研究办法技术路线如图2所示：

图2 安全帽检测流程图

4、项目达到效果
本项目提出了一种基于机器视觉施工区安全帽智能辨认技术办法，该办法采用混合高斯模型进行前景检测，再依照安全帽颜色，以及包括安全帽颜色像素点所占比例判断与否与否佩戴安全帽实现安全帽自动辨认检测。
该方案具备较高环境适应性和检测精确率，可以实现对施工区作业人员安全帽佩戴状况自动辨认检测（涉及各种天气状况以及复杂场地），可辅助各级施工区安全监管单位进行施工区智能化监管，提高施工区安全监管信息化水平。
同步，可以以较迅速度和较高辨认率进行安全帽佩戴动态辨认和监控,从而保证施工单位用计算机自动辨认安全帽佩戴状况,保障工人安全生产。但对于地下作业，由于作业环境光线亮度不够,辨认对的率有待提高。

第二章 设备选型
技术参数
特性

第三章 设备报价清单及预算

第四章 项目进行周期，进度安排