本發(fā)明屬于安防監(jiān)控行業(yè)，涉及智能識別、圖像處理的檢測系統(tǒng)。

技術(shù)背景

隨著監(jiān)控系統(tǒng)的普及化及龐大化，傳統(tǒng)人為監(jiān)控的局限性越來越突出。當(dāng)監(jiān)控者同時觀測多個監(jiān)視器時，監(jiān)控精度會隨著監(jiān)控視頻數(shù)量的上升而下降。由于人需要飲食休息等生理活動，這也會影響監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性。這就是為什么傳統(tǒng)人為監(jiān)控系統(tǒng)往往存在漏報率高、響應(yīng)速度慢及可靠性差等問題。另外，監(jiān)控系統(tǒng)越來越龐大，如果全部采用人為監(jiān)控，其人力成本也會非常昂貴。因此，具有智能化處理能力是視頻監(jiān)控的發(fā)展方向和研究的熱點

針對沒按要求著裝進入高危區(qū)域的情況，現(xiàn)有的檢測方式主要分為兩種：第一種是派專人在高危區(qū)域的入口處檢查，對于沒按要求著裝的員工警告并禁止入內(nèi)；第二種方法是傳統(tǒng)監(jiān)控，把所有進入高危區(qū)的人員全部以視頻的形式記錄下來，事后再進行批評教育。這兩種方法都有局限性，存在很多問題。在智能視頻監(jiān)控方面，大多是以傳感器輔助監(jiān)控，通常只能判斷出是否有目標(biāo)入侵，真正是物體入侵還是人員入侵都還需要調(diào)看錄像，不能在事件發(fā)生的第一時間進行報警和做一些緊急處理措施。類似的專利很多，如徐曉青的人員入侵(專利公開號cn103985210a)，張軍的人員探測裝置(專利公開號cn204315020u)等。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

鑒于上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種可以在線檢測工裝工帽是否符合著裝要求的檢測方法。此發(fā)明通過以下技術(shù)和方法實現(xiàn):

一種工裝工帽檢測方法，包括下列步驟：

1)采集圖片：首先確定工裝工帽系統(tǒng)要監(jiān)控的區(qū)域，利用固定攝像頭采集圖片。

2)制作背景：采集兩張圖片，第一張圖片，拍照的是沒有目標(biāo)入侵的圖片，作為檢測的背景圖片和正常圖片；第二張圖片，拍照的是一個規(guī)范著裝的人員站在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的照片；把它作為人員入侵檢測的規(guī)范著裝圖片。

3)設(shè)定區(qū)域：劃定要檢測的區(qū)域，檢測區(qū)域以外的地方不進行分析處理。

4)入侵判斷：在實時采集圖片過程中，采用三幀差分法對設(shè)定區(qū)域內(nèi)的圖像進行分析處理，當(dāng)有目標(biāo)進入到監(jiān)控視野后，檢測到運動目標(biāo)輪廓信息，如果計算出來的不同部分面積值超過自適應(yīng)閾值即判斷為有入侵行為。

5)如果確實有目標(biāo)入侵，則對目標(biāo)進行跟蹤：首先確定目標(biāo)在設(shè)定區(qū)域內(nèi)的位置；其次運用kalman濾波的方式對運動目標(biāo)可能出現(xiàn)的區(qū)域進行估計，夠預(yù)測和匹配該運動目標(biāo)的軌跡。從而判斷運動目標(biāo)從進入監(jiān)控設(shè)定區(qū)域到走出監(jiān)控設(shè)定區(qū)域的運動軌跡，確定運動目標(biāo)在監(jiān)控設(shè)定區(qū)域中的軌跡。

6)目標(biāo)識別：通過將背景圖片和入侵幀圖像進行差值計算，把入侵目標(biāo)的圖像從背景中提取出來；把從背景中提取出來的入侵目標(biāo)的圖像進行二值化處理后將圖像邊緣提取，最后進行harris角點檢測，將邊緣特征點提取出來進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和識別，通過邊緣特征提取出的特征點，先對模型進行大量訓(xùn)練，形成比較成熟的識別人體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使之能夠判斷出是否是人體入侵視野。

7)工裝工帽檢測：如果判斷是有人員入侵，提取出人形圖片，對人形圖片用his模型進行分塊分析，將不同顏色區(qū)域分開，根據(jù)人形特征，按一定比例找到頭部位置，并與從規(guī)范著裝圖片提取的工帽顏色作對比，如果頭部未發(fā)現(xiàn)工帽特征的顏色，則判斷為沒有佩戴工帽的異常入侵；將根據(jù)人形圖片的軀干部分或者腿部所找到工裝特征的顏色與規(guī)范著裝圖片中提取的工裝顏色作對比，如果未在設(shè)置的顏色差異范圍內(nèi)，也判斷為異常入侵。

附圖說明

圖1.為工裝工帽檢測系統(tǒng)的流程圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合附圖和實例對產(chǎn)品做進一步的闡述。

結(jié)合附圖1,說明下工裝工帽檢測系統(tǒng)的檢測方法。

1)采集圖片：首先確定工裝工帽系統(tǒng)要監(jiān)控的區(qū)域，安裝固定好位置，把圖像調(diào)整到清晰、顏色正常的狀態(tài)后，開始采集圖片。檢測工裝工帽有個特定條件：固定好位置，開始檢測后，位置不能發(fā)生變化，否則影響檢測。

2)制作背景：打開系統(tǒng)，采集兩張圖片，第一張圖片，拍照的是沒有目標(biāo)入侵的圖片，把它作為檢測的背景圖片和正常圖片；第二張圖片，拍照的是一個規(guī)范著裝的人員站在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的照片；把它作為人員入侵的異常圖片。

情況說明：①要作工裝工帽檢測參數(shù)，必須先做人員入侵的參數(shù)。②結(jié)合2)的內(nèi)容，拍照兩張圖片主要是用來做人員入侵的參數(shù)。③結(jié)合2)的內(nèi)容，第二張圖片不僅在人員入侵參數(shù)設(shè)置上會用到，而且在工裝工帽檢測環(huán)節(jié)還會用到。

3)設(shè)定區(qū)域：由于系統(tǒng)的監(jiān)控視野比較大，而且部分區(qū)域?qū)儆跓o用區(qū)域，即要設(shè)定監(jiān)控區(qū)域；結(jié)合2)內(nèi)容，在第一張圖片中，劃定要檢測的區(qū)域，檢測區(qū)域以外的地方不進行分析處理。

4)入侵判斷：結(jié)合3)的內(nèi)容，系統(tǒng)在連續(xù)不斷地采集圖片，并對設(shè)定區(qū)域內(nèi)的圖像進行分析處理。當(dāng)有目標(biāo)進入到監(jiān)控視野后，相鄰兩幀圖片肯定有很大不同。計算機對相鄰兩幀圖片進行差分計算，把不同部分以像素的形式顯示出來，相同的部分直接變成黑色背景；當(dāng)不同部分的面積超過了設(shè)置的范圍時即判斷有入侵行為。這個方法叫三幀差分法，其基本原理是選取連續(xù)三幀圖像并分別對兩幀進行差分計算，然后將差分計算出來的不同部分通過ostu自適應(yīng)閾值算法進行二值化處理，得到二值化圖形，將設(shè)定區(qū)域內(nèi)的每個像素點與此二值化圖形進行邏輯與運算，從而獲得運動目標(biāo)輪廓信息。如果差分計算出來的不同部分面積值超過自適應(yīng)閾值即判斷為有入侵行為。

情況說明：①結(jié)合2)的內(nèi)容，設(shè)定二值化的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)時，需要第一張圖片和第二張圖片做差分計算；②二值化參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)的兩個作用：一、把入侵目標(biāo)與背景完整清晰的分離出來；二、消除差分后圖片中干擾點、噪點。

5)目標(biāo)跟蹤：結(jié)合4)的判斷分析，如果確實有目標(biāo)入侵，則對目標(biāo)進行跟蹤。首先確定目標(biāo)在設(shè)定區(qū)域內(nèi)(詳見3))的位置，以4)中得到的二值化圖形外接矩形的中心點作為目標(biāo)運動位置；其次運用kalman濾波的方式對運動目標(biāo)可能出現(xiàn)的區(qū)域進行估計，該算法可以準(zhǔn)確地預(yù)測運動目標(biāo)的位置和速度，能夠預(yù)測和匹配該運動目標(biāo)的軌跡。從而判斷運動目標(biāo)從進入監(jiān)控設(shè)定區(qū)域到走出監(jiān)控設(shè)定區(qū)域的運動軌跡，確定運動目標(biāo)在監(jiān)控設(shè)定區(qū)域中的軌跡。

6)目標(biāo)識別：結(jié)合5)進一步說明，從5)得到的軌跡是由連續(xù)采集下每幀圖片提供一點信息匯集而成。每幀圖片在不做任何處理的情況下，用三幀差分法計算出運動目標(biāo)的圖像，并傳送給圖像識別模塊，以便圖像識別模塊識別運動目標(biāo)。圖像識別模塊通過將背景圖片(2提到的第一張圖)和當(dāng)前入侵幀圖像進行差值計算，然后把入侵目標(biāo)的圖像從背景中提取出來，并且把背景填充成白色；接下來把從背景中提取出來的入侵目標(biāo)的圖像進行二值化處理后將圖像邊緣提取，最后進行harris角點檢測，將邊緣特征點提取出來進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和識別。通過邊緣特征提取出的特征點，先對模型進行大量訓(xùn)練，形成比較成熟的識別人體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使能夠判斷出是否是人體入侵視野。

7)工裝工帽檢測：結(jié)合6)的內(nèi)容，如果判斷是有人員入侵，系統(tǒng)把提取出來的人形圖片用his模型(hsi顏色模型由美國色彩學(xué)家孟塞爾在1915年提出)進行分塊分析，將不同顏色區(qū)域分開。根據(jù)人形特征，按一定比例找到頭部位置。如果頭部未發(fā)現(xiàn)工帽特征的顏色，則證明沒有佩戴工帽；如果軀干部分或者腿部未發(fā)現(xiàn)工裝特征的顏色也判斷為異常入侵。具體情況根據(jù)工裝工帽的顏色特征來進行具體分析。

情況說明：①結(jié)合2)的內(nèi)容，找到頭部工帽特征的顏色需要與第二張圖片中提取的工帽顏色作對比，如果在設(shè)置的顏色差異范圍內(nèi)，即判斷佩戴了工帽。②結(jié)合2)的內(nèi)容，找到工裝特征的顏色需要與第二張圖片中提取的工裝顏色作對比，如果在設(shè)置的顏色差異范圍內(nèi)，即判斷穿了工裝。

8)控制輸出：結(jié)合7)的內(nèi)容，如果發(fā)現(xiàn)人員未按要求佩戴工裝工帽，系統(tǒng)發(fā)出聲光報警，并發(fā)出不良信號控制大門關(guān)閉，禁止通行。

綜上所述，本發(fā)明工裝工帽檢測系統(tǒng)，利用有目標(biāo)入侵時和無目標(biāo)入侵時的不同，計算圖像差值，然后對差值圖像進行跟蹤，識別是否為人員入侵。確定為人員入侵后，再運用hsi顏色模型對入侵人員進行工裝工帽的顏色判斷，若有工裝工帽異常時，禁止人員通行。全天候不間斷檢測，大大提高了企業(yè)的效率，切實地解決了企業(yè)的問題。