基于图像识别技术的不安全行为识别

• 作者: 王垚 赵江平
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 工学
• 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)
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 安全理论与安全管理
• 页码范围: 158-165
• 页数: 8页
• 分类号: X924
• 字数: 6488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2020.01.024

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵江平	西安建筑科技大学资源工程学院	82	639	14.0	21.0
2	王垚	西安建筑科技大学资源工程学院	6	35	4.0	5.0