基于图像识别的施工现场智能监控系统的相关技术研究与实现

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1、—４去种成ＭＵＮＩＮＡＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨｉ硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳＭＩ＇ＨＨＩ緣ＨＨＨＩ’论文题目基于图像识别的施工现场智能隘控系统的相关技术妍究与实现学科专业电气工程学号２０１３２１１７０１０４作者姓名肖梦佳指导教师侯晓荣教授分类号密级化ＵＤＣ＿＾学位论文基于图像识别的施工现场智能监控系统的相关技术妍究与实现（题名和副题名）

2、？肖梦佳（作者姓名）指导教师侯晓荣教授＂￣电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别Ｓｊｆｉｄｂ学科专业电气工哲；提交论文日期２０１６．０３．１５论文答辩Ｈ期２０１６．０５．１７学位授予单位和日期电子科技大学２０１６年６月答辩委员会主席媒腎华糾敢＾橋评阅人漱奇良睁雷副务、寸良。注１：注明《国际十进分类法ＵＤＣ》的类号ResearchandImplementationofIntelligentMonitoringSysteminConstructionSiteBase

3、donImageRecognitionAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ElectricEngineeringAuthor:XiaoMengjiaAdvisor:ProfessorHouXiaorongSchool:SchoolofEnergyScienceandEngineering独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方夕ｈ论文中

4、不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。；Ｉ隹日期：２〇／《＾２曰作者签名＿＿Ｉ＿＿＿年月？论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可将学位论文的全レ部或部分内容编入有关数据库进行检索，可ッ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论

5、文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：背巧隹导师签名曰期：〇，年月）曰２（？６＾摘要摘要在铁塔施工场所，施工人员的安全问题是相关部门关注的焦点。搭建铁塔时，会存在各种安全隐患，比如高处的吊件，转动的绞磨机等。指挥人员在施工现场巡视时，由于环境的遮挡，人员的流动等问题，可能会忽略某些监视区域。因而引入监控视频，全方位无死角的对施工人员进行智能监控，是更为科学和省力的方法。人脸打卡系统是智能监控系统的一个子系统，能极大的方便施工人员的管理。而在人脸检测与识别的过程中，光照和场景的复杂性是研究的难点。对施工人员进行智能视频监

6、控时,人体目标区域的提取是施工人员行为分析的前提。在人体区域被准确提取后，才能有效的进行相关的检测。因此复杂场景下的人体目标检测是该系统的核心技术之一。与此同时，为了使现场监督人员第一时间获得报警信息，并及时处理潜在的或正在发生的危险违规操作，开发手持端的报警接收软件也是必不可少的。Android设备的多样性与施工现场通信的不便捷性，是开发报警应用软件的难点。针对以上提到的难点与问题，本文主要工作内容如下：视频帧间特性的肤色分割融合Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法传统AdaBoost人脸检测在多光照条件下，常常出现较高的漏检率与误

7、检率，提出采用肤色分割将复杂背景简化，并通过帧间特性来剔除不合格的视频帧，加快视频检测速度，并结合模版匹配进行二次验证，从而准确获取清晰正面的人脸。LBP加权直方图结合最近邻分类人脸识别基于传统的LBP算子提出了自适应加权的LBP直方图,根据人脸三庭五眼的划分以及实际项目中的安全帽遮挡，将人脸划分为2*5块，粗定位眼睛、鼻子嘴巴等重要特征，计算找到各区域的加权系数，并得到加权特征直方图，最后采用最近邻算法进行人脸分类。人脸打卡系统的设计与实现根据本文所提出的人脸检测与人脸识别算法,设计人脸打卡系统,实现人脸识别、连接手机终端设备、传输考勤结果等核心

8、功能。基于运动差分和LBP特征融合的HOG+SVM人体目标分类基于人体目标检测HOG+SVM