[发明专利]基于图像识别的工作区域安全帽佩戴的检测方法

摘要

本发明公开了一种基于图像识别的工作区域安全帽佩戴的检测方法。该方法通过采集工作区域的图像，并对采集到的图像进行预处理；接着检测图像中的人体头部、安全帽目标，并得到人体头部和安全帽的分类信息和相应目标的区域位置信息，接着计算人体头部与安全帽的重叠率；用于判断人是否佩戴安全帽，本发明特征提取采用Resnet或VGG‑16模型作为特征提取网络的特征提取方法，能够降低图像特征提取的困难，并采用基于Adaboost的特征分类方法，一方面能够保证识别准确率较高，另一方面可以使得模型的泛化能力更高，同时能够提升安全帽检测的准确率、提升安全帽佩戴状态识别的准确率，并降低整个处理流程运行时间。适合在图像处理技术领域推广应用。

主权项

1.基于图像识别的工作区域安全帽佩戴的检测方法，其特征在于包括以下步骤：1)、采集工作区域的图像，并对采集到的图像进行预处理；所述图像预处理包括图像尺度的变化和图像增强处理，所述图像尺度的变化是指将图像调整成固定尺寸大小的图像，所述图像增强处理是指增加图像的对比度；2)、图像目标检测；采用SSD或YOLO目标检测框架检测图像中的人体头部、安全帽目标，并得到人体头部和安全帽的分类信息和相应目标的区域位置信息，所述图像目标检测的过程如下所述：A、正负样本筛选；以目标标注的ground_truth区域作为依据，如果图像区域与ground_truth区域的重叠率大于规定的门限值，则认为此图像区域信息为正样本，如果图像区域与ground_truth的重叠率小于规定的门限值，则认为此图像区域信息为负样本；B、特征提取；采用Resnet或VGG‑16模型作为特征提取网络提取正负样本中的特征描述信息；C、目标分类和线性回归；采用Adaboost分类器对步骤B获得的特征描述信息进行分类，得到人体头部和安全帽的分类信息，并利用线性回归的方式计算目标的位置区域信息，所述目标的位置信息采用矩形区域描述方式，即包含矩形区域的左上角坐标点x,y，以及矩形的宽度width和高度height；3)、计算人体头部与安全帽的重叠率；重叠率cross_rate的计算公式为：其中Area(安全帽∩人体头部)为安全帽与人体头部区域交集的面积，Area(安全帽∪人体头部)为安全帽与人体头部区域并集的面积；4)、工作区域界定，工作区域的界定通过如下方式实现：预先设置工作区域Mask模板，并将人体头部的位置区域与Mask区域进行识别判定，识别判定规则如下所述：如果人体头部的位置区域位于Mask区域内部，则判定为人在工作区域，此时判定结果为人员佩戴了安全帽；如果人体头部的位置区域不在Mask区域内部或部分出于Mask区域内部，则判定为人不在工作区域，此时判定结果为人员未佩戴安全帽。