發(fā)布時(shí)間：2021-09-29 22:55

　　隨著社會(huì)的進(jìn)步,安全問題越來越受到人們的關(guān)注�；趦�(nèi)容的圖像識(shí)別分析技術(shù)是視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要應(yīng)用之一。圖像識(shí)別技術(shù)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和模式識(shí)別等多學(xué)科的發(fā)展取得了較大的進(jìn)步,應(yīng)用到了多種重要的領(lǐng)域。其中比如公共安全、醫(yī)療等領(lǐng)域都有涉及,發(fā)展前景非常廣闊。特別是在石油化工領(lǐng)域,視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需求急速增長。各領(lǐng)域?qū)χ悄芤曨l監(jiān)控技術(shù)的迫切需要,讓圖像識(shí)別分析技術(shù)的相關(guān)課題成為近年來智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)。安全帽可以在現(xiàn)場作業(yè)人員頭部遭受墜落物及其他特定因素引起的傷害時(shí)起到防護(hù)作用,正確佩戴安全帽是一項(xiàng)在化工生產(chǎn)中一直強(qiáng)調(diào)的安全規(guī)范。為確保生產(chǎn)安全,降低作業(yè)風(fēng)險(xiǎn),化工場所對(duì)安全帽的自動(dòng)檢測和佩戴狀態(tài)識(shí)別的報(bào)警系統(tǒng)的需求變得越來越迫切,我單位下屬化工廠因建設(shè)和生產(chǎn)需求,常年需要外來施工檢修人員參與工作,而個(gè)別外來人員安全意識(shí)薄弱,作業(yè)過程中不按規(guī)定佩戴安全帽,容易出現(xiàn)人身傷害事故。本人作為一名在職研究生,大部分時(shí)間在一線參與項(xiàng)目研發(fā)和管理,認(rèn)為一套智能化的安全帽檢測和異物入侵檢測報(bào)警系統(tǒng)不僅能提高現(xiàn)場管理的工作效率,還可以達(dá)到提升企業(yè)安全管理水平的實(shí)際效果。目前對(duì)于佩戴安全帽狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的研究... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１目標(biāo)識(shí)別算法的基本流程??

?第二章智能視頻監(jiān)控的主要技術(shù)???量機(jī)在樣本較少的分類計(jì)算中分類合理性遠(yuǎn)超其他分類算法。所以，在訓(xùn)練樣本??較少的條件下選用分類方法，可具有較好的“魯棒性”。具體到本文的研宄方向，??在自制樣本量有限的情況下，非常適合使用支持向量機(jī)作為行人檢測分類器。??ｙ?／??個(gè)??／／?，?／＜??？？０?ｖ?／?／??？／?／?＾?／??／?ｙ?ｖ－〇??／?，?■??—?—．?■?■?????■－，?ｙ?ｘ??ｖ?＇，?７＾?ｘ??／??圖２．５?ＳＶＭ最優(yōu)分類超平面示意圖??Ｆｉｇ．?２．５?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｏｐｔｉｍａｌ?ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｉｎｔｅｒｆａｃｅ??２．３．３可變形組件模型（ＤＰＭ）??隨著模式識(shí)別領(lǐng)域的進(jìn)步，在目標(biāo)檢測識(shí)別方面，專家學(xué)者們提出了更符合??應(yīng)用場景需要、更高效的目標(biāo)檢測識(shí)別算法。Ｐｅｄｒｏ等人［４８］提出的一種可變形組??件模型（ＤｅｆｏｒｍａｂｌｅＰａｒｔＭｏｄｅｌ）就是其中的代表，在?ＰＡＳＣＡＬＶＯＣ２０１０?上，ＤＰＭ??模型獲得了非常高的成績�？勺冃谓M件模型可以看做ＨＯＧ的擴(kuò)展，并提出了可??變形組件的概念。它將檢測目標(biāo)從目標(biāo)單一個(gè)體檢測改進(jìn)為將目標(biāo)看做是由多個(gè)??組件組成的可形變組件模型檢測，從而讓每個(gè)組件在滑動(dòng)窗口中變形的適應(yīng)性能??有了非常好的改進(jìn)�？勺冃谓M件模型的一般訓(xùn)練方式為先從目標(biāo)中提�。龋希翘�??征，構(gòu)造目標(biāo)特征金字塔，并通過圖像金字塔和滑動(dòng)窗口方式優(yōu)化可變形組件模??型。圖２．６顯示了一個(gè)在行人檢測中運(yùn)用可變形組件模型（ＤＰＭ）的可視化示例。??從圖中可以看出，該模型包括根濾波器，六

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???根位置的空間位置模型的可視化圖像。??Ｑ?ＥＢ９?Ｉ９Ｓ６Ｉ?ｍａｓｋ??國?＿＿?＿??真?ｍｍ??？Ｗ?ＢＩＢ?Ｅ麵ｉ?■蠱■??Ｉｔ?＿?圍?＿??圖２．６人形目標(biāo)識(shí)別的可變形組件模型??Ｆｉｇ．２．６?Ｄｅｆｏｔｍａｂｌｅ?Ｐａｒｔ?Ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ?ｔａｒｇｅｔ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??加入相同類型的目標(biāo)（例如行人）存在多個(gè)形態(tài)的變化，ＤＰＭ模型可以用??多個(gè)組件模型表示。每個(gè)組件模型都含有幾個(gè)根濾波器和組件濾波器和表示其內(nèi)??在關(guān)心的位置分布模型。根濾波器用來描述模型目標(biāo)整體的輪廓特征，組件濾波??器的作用是描述目標(biāo)的各部分的詳細(xì)特征。位置分布模型的的作用是建立根濾波??器和組件濾波器之間的關(guān)系和可變形組件模型形變信息�？梢允褂孟鄳�(yīng)的根濾波??器通過星型模型來描述對(duì)象的不同比例狀態(tài)。從原理上講，ＤＰＭ模型基于ＨＯＧ??特征思想，而且改進(jìn)了傳統(tǒng)的ＨＯＧ特征，增加了模板匹配功能。具體來說，為??了光照不變性不發(fā)生改變并且目標(biāo)尺寸不發(fā)生形變，ＤＰＭ模型先為圖像建立圖??像金字塔模型，并使用滑動(dòng)窗口掃描來獲得在不同分辨率級(jí)別下的ＨＯＧ特征，??構(gòu)建一個(gè)圖像特征金字塔，然后使比例空間的ＨＯＧ特征模板被匹配以執(zhí)行目標(biāo)??檢測任務(wù)。在進(jìn)行目標(biāo)檢測時(shí)，組件濾波器與根濾波器對(duì)應(yīng)的位置是允許變化的。??可變形部分的最優(yōu)位置分布可以通過ＤＰＭ模型計(jì)算得出。通過在不同分辨率下??檢測根濾波器與組件濾波器的間的位置，每個(gè)滑動(dòng)檢測窗口的取值由根濾波器和??組件濾波器決定。在模型訓(xùn)練期間組件模型的對(duì)根模型的位置是一個(gè)隱藏變量。??本文通過Ｌａｔｅｎｔ?ＳＶＭ算法，把ＤＰＭ

【參考文獻(xiàn)】：
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