安全帽识别需求综合项目专项方案书.doc
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1、基于计算机视觉安全帽自动辨认技术设计方案上海交通大学二零一八年元月第一章 项目研究开发内容及目的 1、申请项目意义 在施工现场,安全帽作为一种最常用和实用个人防护用品,可以有效地防止和减轻外来危险源对头部伤害。然而,长期以来,国内施工区作业人员普遍存在综合素质低、安全意识不强问题,特别缺少基本防护设施(如安全帽) 佩戴意识,大大增长了作业风险。老式人工监管存在如下缺陷: 一、人力成本增长; 二、人工长时间监控易疲劳,致使监控疏忽、漏掉或者误判安全隐患; 三、人工监控和人员情绪、状态、工作经验、性格和生活条件影响,安全鉴别带有强烈主观意识,缺少客观性。因而,人工检查存在监管费用高、主观干扰大、不
2、能全程监控等一系列问题。 随着当代科学技术发展,图像监控系统应用范畴越来越广,各级施工安全监管部门对作业人员规定逐渐提高,许多示范工程已经率先采用各种智能监控手段保障作业人员人身安全。该手段可以满足施工单位及各级安全监管部门实际监管需求,切实保障施工区作业人员人身财产安全。 近年来,深度学习(Deep learning)及计算机视觉,在语音辨认和图像解决中成功应用,使其成为机器学习中一种新方向。计算机视觉就是给计算机装上眼睛(照相机)和大脑(算法),让计算机可以感知周边环境。当前计算机视觉研究重要集中在基本应用场景,像图片分类、物体辨认、人脸3D建模等。机器学习本质其实是为了找到一种函数,让这
3、个函数在不同领域会发挥不同作用。基于计算机视觉安全帽自动辨认技术设计通过在施工现场布设视频监控设备或运用既有施工监控设备,采用机器视觉有关办法进行安全帽自动辨认,可以实现对作业人员安全帽佩戴状况信息全程迅速辨认,在减少监管费用同步提高了监管信息化水平。 国内外既有安全帽自动辨认技术,大体有如下几种重要方式:(1) 基于小波变换和 BP 神经网络安全帽辨认,提出了安全帽辨认神经网络模型;(2) 基于肤色检测办法进行人脸定位,再运用支持向量机( SVM) 模型实现安全帽辨认; (3) 基于像素点色度值分布状况安全帽辨认,通过检测运动目的 1 /3 某些中色度值分布状况,判断与否佩戴安全帽及辨认安全
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