[发明专利]采用多摄像头的变电站检修人员异常检测方法

摘要

本发明涉及一种采用多摄像头的变电站检修人员异常检测方法，该方法基于布置为水平方向一列的三个摄像头，其中全景摄像头布置在中间位置、双目视觉的2个摄像头布置在两端并且双目摄像头之间距离参照人的双眼瞳距设置为60mm，主要步骤如下：利用全景摄像头采集的全景图像信息的头肩特征检测，实现全景数据的人员信息粗检测；根据检测得到的人员区域信息，计算其几何中心点，作为双目的2个摄像头的聚集中心坐标；根据全景摄像头识别的区域位置获得聚集坐标，调整摄像头聚集以便高效获得图像，生成统一的特征信息，该特征信息叠加上摄像头位置、时间以及加密认证信息后，通过网络通信模块传输到后台云计算服务器；云服务器检测与预警。

主权项

1.一种采用多摄像头的变电站检修人员异常检测方法，该方法基于布置为水平方向一列的三个摄像头，其中全景摄像头布置在中间位置、双目视觉的2个摄像头布置在两端并且双目摄像头之间距离参照人的双眼瞳距设置为60mm，主要步骤如下：(1)利用全景摄像头采集的全景图像信息的头肩特征检测：首先将全景图像进行背景差分，得到差分图像；然后将差分图像划分多组窗口数据，每个窗口内取邻域中值进行滤波去噪；对差分和去燥后的数据进行特征检测；初始运行时，通过手动裁剪包含人员头肩部的正样本和不包含人员头肩部的负样本，提取所有正负样本的HOG特征，并对正负样本赋予标签，所有正样本标记为1，所有负样本标记为0；构造上述样本的SVM分类器，实现全景数据的人员信息粗检测；根据检测得到的人员区域信息，计算其几何中心点，作为双目的2个摄像头的聚集中心坐标；(2)双目视觉的特征形成首先，根据全景摄像头识别的区域位置获得聚集坐标，调整摄像头聚集以便高效获得图像；然后将获取的图像信息转换为2组数据：一组是灰度数据进一步进行时差计算，另一组为图像系数金字塔数据；将两组数据进行基于最小人体特征尺寸的滑窗处理，生成统一的特征信息，该特征信息叠加上摄像头位置、时间以及加密认证信息后，通过网络通信模块传输到后台云计算服务器；(3)云服务器检测与预警云检测服务器首先接收特征信息，构造特征数据集，然后进行聚类分析；将数据进行自适应聚类，分成至少4类：人员状态正常、人员未佩戴安全帽、人员未穿着工作服、人员距离危险位置过近，后台服务器根据不同类型产生预警信息。