[发明专利]基于安全帽检测的煤矿井下人员定位与跟踪方法

摘要

本发明提出一种基于安全帽检测的井下监控视频中人员定位与跟踪方法。本发明以安全帽检测为基础，通过对安全帽的检测与跟踪实现对煤矿井下人员的定位和跟踪。结合煤矿实际，井下人员均佩戴安全帽，如果能够检测到安全帽的存在，相应的代表检测到人员目标。由于安全帽的材质原因，一般会发生反光现象，由于光源一般位于巷道的上方，因此，即使视频质量很差，图像中安全帽区域至少顶部部分亮度与背景差别较大，且从不同的角度去观察，均呈现圆形或类圆形，这些特点使得安全帽的检测可行；本发明中基于安全帽检测的煤矿井下人员定位与跟踪的方法分为两个部分，即安全帽的检测和安全帽的跟踪。

主权项

1.一种基于安全帽检测的煤矿井下人员定位与跟踪方法，其特征在于，包括安全帽的检测过程和安全帽跟踪过程；安全帽检测过程如下：(1)获得样本图像：对安全帽进行建模，对安全帽图像进行不同角度的旋转，来模拟实际环境中各个角度的图像，构成安全帽图像训练集；同时，选取井下视频中人员肩部区域和矿灯照射的区域作为非安全帽图像训练集；(2)分类特征提取：选取训练图像的四方向边界图像作为特征量；(3)分类器设计：选择分段线性判别函数，采用统计模式识别方法，把视频帧中的安全帽和非安全帽分别视为一个模式类，设计分类器，并用样本图像对分类器进行训练，为检测做准备；(4)安全帽检测。利用训练好的分类器对井下视频进行安全帽检测；安全帽跟踪过程如下：(I)确定跟踪目标：由检测算法检测到某帧中有安全帽的存在，将该帧定为跟踪初始帧，检测到的安全帽区域为初始跟踪窗口；(II)选择跟踪特征。将边缘方向和方位信息相融合，将联合直方图作为跟踪安全帽的特征量；(III)结合Kalman滤波和Mean-shift对安全帽进行跟踪。1)利用Kalman滤波器预测下一帧跟踪窗口起点y₀；2)计算候选目标的特征{p_u(y₀)}_{u＝0，1，…，39}；3)计算候选目标与目标的相似度4)计算权值{w_i}_{i＝0，1，…，39}；5)利用Mean-shift算法，计算目标新位置；6)更新{p(y₁)}_{u＝0，1，…，39}，计算7)若ρ[p(y₁)，q]＜ρ[p(y₀)，q]，那么直到ρ[p(y₁)，q]＞ρ[p(y₀)，q]；8)若||y₁-y₀||＜ε(ε是一个很小的常数)，则定位，转(9)；否则y₀←y₁，转(3)；9)若间隔帧已满，计算核函数带宽更新量，否则转1)。