一种安全生产风险视频监控方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113963311A(43)申请公布日2022.01.21(21)申请号202111232266.5(22)申请日2021.10.22(71)申请人江苏安泰信息科技发展有限公司地址214000江苏省无锡市惠山区高力汽车博览城A19-308(72)发明人周晏平尹俊华国忠(74)专利代理机构无锡睿升知识产权代理事务所(普通合伙)32376代理人张悦(51)Int.Cl.G06V20/52(2022.01)G06V40/20(2022.01)G06V40/10(2022.01)G06V30/19(2022.01)权利要求书5页说明书13页附图2页(54)发明名称一种安全生产风险视频监控方法及系统(57)摘要本发明涉及一种视频监控技术领域，公开了一种安全生产风险视频监控方法，包括：获取监控视频，将监控视频转换为监控视频帧图像，在监控视频帧图像中对安全生产区域进行标定；构建多人姿态估计和行为监测模型，确定目标函数；利用蚁群算法求解目标函数，得到监控视频中的人体关节点位置信息和方向向量；将人体关节点位置信息和生产区域进行对比。本发明通过对监控视频中的安全生产区域进行标定，构建多人姿态估计和行为监测模型，确定目标函数，利用启发式算法求解目标函数，将求解得到的人体关键点信息与安全生产区域比较，从而实现实时的视频监控。本发明还提出一种安全生产风险视频监控系统。CN113963311ACN113963311A权利要求书1/5页1.一种安全生产风险视频监控方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取监控视频，将监控视频转换为监控视频帧图像，在监控视频帧图像中对安全生产区域进行标定；S2：构建多人姿态估计和行为监测模型，确定目标函数；S3：利用蚁群算法求解目标函数，得到监控视频中的人体关节点位置信息和方向向量；S4：将人体关节点位置信息和生产区域进行对比，人体关节点位置信息在安全生产区域内则安全，否则报警。2.如权利要求1所述的一种安全生产风险视频监控方法，其特征在于，所述S1步骤中获取监控视频，将监控视频转换为视频帧图像，并将视频帧图像转换为灰度矩阵，包括：获取监控视频，逐帧将监控视频转换为监控视频帧图像，并将监控视频帧图像转换为灰度矩阵，所述灰度矩阵的转换方法为：获取监控视频帧图像中每个像素点的RGB颜色像素值；将每个像素点的RGB颜色像素值转换为灰度值：Gray(i,j)＝0.299×R(i,j)+0.587×G(i,j)+0.114×B(i,j)其中：Gray(i,j)为像素点(i,j)的灰度值，(i,j)表示为视频帧图像中第i行第j列的像素；R(i,j)为像素点(i,j)的红色分量值，G(i,j)为像素点(i,j)的绿色分量，B(i,j)为像素点(i,j)的蓝色分量；构造M×N的灰度矩阵Q，按像素点的位置将每个像素点的灰度值填写到灰度矩阵中，其中M表示监控视频帧图像的行像素数，N表示监控视频帧图像的列像素数，Qij表示灰度矩阵中第i行第j列的灰度值。3.如权利要求2所述的一种安全生产风险视频监控方法，其特征在于，所述S1步骤中对灰度矩阵进行二值化处理，得到二值化灰度矩阵，包括：1)计算灰度矩阵的平均灰度μ：其中：k表示灰度级；ρ(k)为灰度级为k的矩阵元素出现的概率；n(k)为灰度级为k的矩阵元素出现的个数；2)以灰度级m为分割阈值，小于此阈值为背景，大于等于此阈值为前景，从而将灰度矩阵分成前景和背景，则背景灰度值为：背景数比例为：2CN113963311A权利要求书2/5页前景灰度值为：前景数比例为：3)计算前景和背景的方差：22σ＝wb×(μb‑μ)+wf×(μf‑μ)通过对分割阈值m进行修改，使得前景和背景的方差达到最大，此时的分割阈值为最佳分割阈值，并以最佳分割阈值进行灰度矩阵的二值化处理，将灰度矩阵中大于最佳分割阈值的灰度值置为1，小于最佳分割阈值的灰度值置为0，得到二值化灰度矩阵。4.如权利要求3所述的一种安全生产风险视频监控方法，其特征在于，所述S1步骤中利用Canny边缘检测算法检测二值化灰度矩阵中的边缘区域，并连接边缘区域中的直线，连接后的区域即为安全生产区域，包括：利用Canny边缘检测算法检测二值化灰度矩阵中的边缘元素，所述Canny边缘检测算法的流程为：对于以任意矩阵元素u为中心的3×3二值化灰度矩阵Qu，利用Canny算子Cx和Cy计算矩阵元素的梯度矩阵gxy(u)：其中：gx(u)表示矩阵元素u在x轴方向的梯度矩阵；gy(u)表示矩阵元素u在y轴方向的梯度矩阵；将矩阵元素u在二值化灰度矩阵中的位置表示为(ui,uj)，其中(ui,uj)表示矩阵元素u在二值化灰度矩阵的第ui行第uj列；计算gup(ui,uj)和gdown(ui,uj)，若