[發(fā)明專利]一種化工生產(chǎn)線安全評(píng)估系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211262565.8
• 申請(qǐng)日: 2022-10-14
• 公開（公告）號(hào): CN115600808A
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何偉平
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 徐州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q50/26;G06V20/40;G06V20/64;G06V40/16;G06V40/20
• 代理公司: 杭州天昊專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33283
• 代理人: 程皓

1.一種化工生產(chǎn)線安全評(píng)估方法，其特征在于，包括如下步驟：

拍攝化工生產(chǎn)線工位處工人姿態(tài)和面部視頻，以及工作場景，并設(shè)定規(guī)則的操作標(biāo)準(zhǔn)；

解析拍攝的工人姿態(tài)視頻，得到視頻的幀序列；

根據(jù)工作場景建立前景檢測模型，并進(jìn)行前景過濾獲取人體姿態(tài)關(guān)鍵的運(yùn)動(dòng)區(qū)域；

根據(jù)獲取的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，初步定位手臂區(qū)域，并根據(jù)前后幀關(guān)系，跟蹤手臂的運(yùn)動(dòng)；

根據(jù)獲取的區(qū)域，利用梯度響應(yīng)圖算法提取稀疏梯度特征，并利用光流算法提取運(yùn)動(dòng)特征，并將獲得的特征組織成表示該區(qū)域特征信息的特征向量；

根據(jù)獲取的特征向量，量化成對(duì)應(yīng)的觀察值，并利用HMM模型估計(jì)出對(duì)應(yīng)的狀態(tài)參數(shù)；

根據(jù)得到的狀態(tài)參數(shù)依據(jù)設(shè)定的規(guī)則判斷最終的檢查結(jié)果是否符合操作標(biāo)準(zhǔn)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種化工生產(chǎn)線安全評(píng)估方法，其特征在于，還包括如下步驟：

根據(jù)獲取的人員面部視頻，對(duì)人員面部視頻進(jìn)行預(yù)處理，得到每一幀的視頻信息；

根據(jù)獲得的每一幀視頻信息，利用人臉檢測算法進(jìn)行人臉的檢測和定位，并提取人臉的特征點(diǎn)，并利用眼部疲勞算法和嘴部疲勞算法，設(shè)置疲勞閾值判定面部產(chǎn)生疲勞閉眼和打哈欠動(dòng)作；

利用2D空間的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測匹配3D人臉模型，在3D空間里，根據(jù)頭部的X、Y、Z軸方向的旋轉(zhuǎn)計(jì)算出歐拉角，并設(shè)置閾值判定產(chǎn)生打瞌睡動(dòng)作。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種化工生產(chǎn)線安全評(píng)估方法，其特征在于，根據(jù)工作場景建立前景檢測模型，并進(jìn)行前景過濾獲取人體姿態(tài)關(guān)鍵的運(yùn)動(dòng)區(qū)域；前景檢測模型建立步驟如下：

將輸入的圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像；

對(duì)灰度直方圖進(jìn)行歸一化處理；

根據(jù)公式計(jì)算出每一個(gè)灰度值對(duì)應(yīng)的均值和方差；

選取一個(gè)k階灰度值，使上述方差達(dá)到最大值，在當(dāng)前幀，這個(gè)變化的k階灰度值就是在該幀圖像中作為分隔前后背景點(diǎn)的閾值，并將當(dāng)前圖像灰度圖與背景圖像的灰度圖做差，得到二者之間的絕對(duì)值，并判斷絕對(duì)值與k之間的大小，便可得到一張表示前景信息的二值圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種化工生產(chǎn)線安全評(píng)估方法，其特征在于，根據(jù)獲取的特征向量，量化成對(duì)應(yīng)的觀察值，并利用HMM模型估計(jì)出對(duì)應(yīng)的狀態(tài)參數(shù)；估計(jì)步驟如下：

初始化HMM模型參數(shù)；

計(jì)算最佳參數(shù)集合；

根據(jù)設(shè)定的規(guī)則，判斷是否出現(xiàn)操作姿態(tài)特有的狀態(tài)序列；

若出現(xiàn)，記錄時(shí)間點(diǎn)，否則，繼續(xù)下一幀圖像的檢測。

5.一種化工生產(chǎn)線安全評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，包括：

視頻拍攝及操作標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定模塊：用于拍攝化工生產(chǎn)線工位處工人姿態(tài)和面部視頻，以及工作場景，并設(shè)定規(guī)則的操作標(biāo)準(zhǔn)；

視頻解析模塊：用于解析拍攝的工人姿態(tài)視頻，得到視頻的幀序列；

運(yùn)動(dòng)區(qū)域獲取模塊：用于根據(jù)工作場景建立前景檢測模型，并進(jìn)行前景過濾獲取人體姿態(tài)關(guān)鍵的運(yùn)動(dòng)區(qū)域；

手臂區(qū)域定位跟蹤模塊：用于根據(jù)獲取的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，初步定位手臂區(qū)域，并根據(jù)前后幀關(guān)系，跟蹤手臂的運(yùn)動(dòng)；

特征提取模塊：用于根據(jù)獲取的區(qū)域，利用梯度響應(yīng)圖算法提取稀疏梯度特征，并利用光流算法提取運(yùn)動(dòng)特征，并將獲得的特征組織成表示該區(qū)域特征信息的特征向量；

狀態(tài)參數(shù)估計(jì)模塊：用于根據(jù)獲取的特征向量，量化成對(duì)應(yīng)的觀察值，并利用HMM模型估計(jì)出對(duì)應(yīng)的狀態(tài)參數(shù)；

操作標(biāo)準(zhǔn)判斷模塊：用于根據(jù)得到的狀態(tài)參數(shù)依據(jù)設(shè)定的規(guī)則判斷最終的檢查結(jié)果是否符合操作標(biāo)準(zhǔn)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種化工生產(chǎn)線安全評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

面部視頻處理模塊：用于根據(jù)獲取的人員面部視頻，對(duì)人員面部視頻進(jìn)行預(yù)處理，得到每一幀的視頻信息；

疲勞判定模塊：用于根據(jù)獲得的每一幀視頻信息，利用人臉檢測算法進(jìn)行人臉的檢測和定位，并提取人臉的特征點(diǎn)，并利用眼部疲勞算法和嘴部疲勞算法，設(shè)置疲勞閾值判定面部產(chǎn)生疲勞閉眼和打哈欠動(dòng)作；

歐拉角計(jì)算模塊：用于利用2D空間的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測匹配3D人臉模型，在3D空間里，根據(jù)頭部的X、Y、Z軸方向的旋轉(zhuǎn)計(jì)算出歐拉角，并設(shè)置閾值判定產(chǎn)生打瞌睡動(dòng)作。