面向大型工地的视觉监管系统关键技术研究

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1、中图分类号：TP391论文编号：102870316-SZ007学科分类号：085203硕士学位论文面向大型工地的视觉监管系统关键技术研究研究生姓名陈曦专业类别工程硕士专业领域仪器仪表工程指导教师徐贵力教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonKeyTechnologyofVisualSupervisionSystemforLarge-scaleConstruct

2、ionSitesAThesisinInstrumentScienceandTechnologyEngineeringbyChenXiAdvisedbyProf.XuGuiliSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2016承诺书本人声明所呈交的硕±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。除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的

3、学位或证书而使用过的材料。１＾本人授权南京航空航天大学可：将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采巧影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签、名：采為日期；＇Ｋ＇Ｖ，＿＿南京航空航天大学全日制专业学位硕士学位论文摘要大型工地人员车辆情况复杂、安全隐患较多，需要加以有效监督和管理。本文从大型工地的智能监管工程需求入手，研究了面向大型工地的视觉监管系统关键技术。首先，本文针对现有大型工地监管方法主要依赖于人工，存在范围局限、易疏漏、耗费人力物力等缺点的问题，根据工

4、程应用需求和技术指标，设计了面向大型工地的视觉监管系统。其次，针对现有运动目标检测算法受大型工地出入口车辙干扰的问题，在分析像素值历史变化特性的基础上，提出了基于帧间累计变化矩阵的背景差分改进算法，即根据车辙历史帧间累计变化明显弱于当前运动目标的特性，将历史帧间累计变化矩阵中值为零的点更新为背景再进行背景差分的方法。对比实验表明，本文算法能够较好的抑制车辙干扰，与传统背景差、帧间差、帧间差结合背景差的方法相比，前景检测F1指标分别提高了27.3%、14.5%和24.4%。此外，针对基于背景差分的运动目标检测算法原理固有缺陷导致的部分前景分裂问题，从分裂伪子目标的空间位置关

5、系特点入手，设计了基于前景空间信息的运动目标修正算法，能够较好的解决前景分裂问题。然后，针对大型工地对出入人员及车辆的分类统计监管需求，研究了出入人员及车辆情况监管算法。针对应用现场跟踪需求和实时性要求，设计了基于邻帧目标空间关系代价函数的区域跟踪方法；依据目标的运动特性，设计了基于跟踪和计数检测线的目标分类计数统计算法，实现系统对人员及车辆目标的监管功能；根据人员目标分类及施工现场安全要求，针对现有安全帽检测算法易受亮度影响和识别安全帽颜色可靠性有待提高的问题，提出了基于局部HSV颜色模型的安全帽检测算法，即通过人员目标局部HSV颜色特征结合其轮廓特征进行安全帽检测的方

6、法，对比实验表明，安全帽检测正确率达到92.67%，与已有算法相比提高了8.67%。综合实验表明，本文设计的人员及车辆监管算法分类统计准确率达87.18%以上，基本满足大型工地监管要求。最后，根据大型工地现场背景环境突变引起的少量路面伪目标出现问题，在分析伪目标与真实目标的特性基础上，研究了其灰度直方图特征，并研究了屏蔽路面外非前景点的优化方法。对比实验表明，本文提出的灰度直方图丰富度特征对路面伪目标的特征表征效果优于已有的六个灰度直方图特征，综合分类率达到97.3%，能够对路面伪目标进行有效检测。关键词：视觉监管，目标检测，目标修正，分类统计，安全帽检测，路面伪目标消除

7、i面向大型工地的视觉监管系统关键技术研究ABSTRACTThelarge-scaleconstructionsiteneedstotakeeffectivemanagementbecauseoftheheavyworkloadsofworkersandvehicles,andthepotentialsecurityrisk.Thisthesisfocusesontheimplementaryrequirementsofthismanagementandtargetsthekeytechnologyofvisualsupervi