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基于图像识别技术的不安全行为识别
被引量：
22
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作者
赵江平
王垚
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020年第1期158-165,共8页
为预防在有限空间作业中因不安全行为引发的安全事故,着重分析了作业人员在有限空间作业中因跌倒发生的事故风险。通过安装在作业区域的视频摄像头获取的图像,对人体跌倒行为进行识别,并利用MATLAB的图像处理功能,构建了基于支持向量机(...
为预防在有限空间作业中因不安全行为引发的安全事故,着重分析了作业人员在有限空间作业中因跌倒发生的事故风险。通过安装在作业区域的视频摄像头获取的图像,对人体跌倒行为进行识别,并利用MATLAB的图像处理功能,构建了基于支持向量机(SVM)的不安全行为图像识别算法。该算法首先应用图像灰度级变换、直方图均衡化、高斯低通滤波平滑和中值滤波去噪对视频采集图像进行图像预处理;然后根据帧间差分法定位人体,并提取HOG特征和人体重心移动特征构建人体跌倒行为特征向量,应用SVM对不安全行为进行分类;最后对获取的图像资料进行识别与分析。结果表明:该图像识别算法的平均正确识别率达到了97.84%,能够对有限空间作业中的不安全行为进行有效识别,从而验证了该算法的有效性。
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关键词
有限空间作业
不安全
行为
图像识别技术
人体跌倒行为检测
帧间差分法
特征提取
支持向量机(SVM)
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职称材料
题名
基于图像识别技术的不安全行为识别
被引量：
22
1
作者
赵江平
王垚
机构
西安建筑科技大学资源工程学院
出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020年第1期158-165,共8页
文摘
为预防在有限空间作业中因不安全行为引发的安全事故,着重分析了作业人员在有限空间作业中因跌倒发生的事故风险。通过安装在作业区域的视频摄像头获取的图像,对人体跌倒行为进行识别,并利用MATLAB的图像处理功能,构建了基于支持向量机(SVM)的不安全行为图像识别算法。该算法首先应用图像灰度级变换、直方图均衡化、高斯低通滤波平滑和中值滤波去噪对视频采集图像进行图像预处理;然后根据帧间差分法定位人体,并提取HOG特征和人体重心移动特征构建人体跌倒行为特征向量,应用SVM对不安全行为进行分类;最后对获取的图像资料进行识别与分析。结果表明:该图像识别算法的平均正确识别率达到了97.84%,能够对有限空间作业中的不安全行为进行有效识别,从而验证了该算法的有效性。
关键词
有限空间作业
不安全
行为
图像识别技术
人体跌倒行为检测
帧间差分法
特征提取
支持向量机(SVM)
Keywords
confined space operation
unsafe behavior
image recognition technology
human fall behavior detection
interframe difference method
feature extraction
Support Vector Machine(SVM)
分类号
X924 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像识别技术的不安全行为识别
赵江平
王垚
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020
22
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