面向工业现场的安全帽检测算法研究

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随着图像处理在生活中各个领域的广泛应用,工业领域也逐渐提出将图像识别应用到工业生产中,而安全帽是施工区域使用范围最广的头部防护工具,若不佩戴安全帽就直接进入会产生较大的安全隐患。目前,关于安全帽检测算法存在受外界干扰较大、检测准确率较低等问题,且大多都是以识别安全帽的形状和颜色来判断工人是否佩戴安全帽。为此,本文针对此类问题进行了相关研究,取得的主要成果概述如下:(1)提出了一种基于肤色分割与EHSW-Adaboost算法相结合的人脸检测方法进行人脸区域的定位。首先,使用YCbCr颜色空间下的高斯肤色模型对图像进行检测,获得候选人脸区域;然后,针对Adaboost算法出现的漏检问题及训练分类器时出现的退化现象,对该算法进行改进:通过扩展Haar-like特征使训练出的分类器能够检测出倾斜的人脸,并且调整样本权值更新策略,避免训练过程中出现样本权值过度扭曲现象;最后,使用EHSW-Adaboost算法对候选人脸区域进行确认,进而定位出安全帽佩戴区域,以便后续进行安全帽检测。(2)提出了一种基于SW-Adaboost算法安全帽检测方法。首先,从Haar-like特征模板中选择能够反映安全帽信息的边缘特征和线性特征;然后,采用基于样本权值更新的Adaboost算法来进行安全帽的检测,该算法改变了样本权值更新策略,在此策略中,通过每一轮迭代定义一个更新阈值,结合本轮样本的分类结果、阈值以及样本权值之间的关系来决定是否调整样本权值,这样能够防止样本权值在学习过程中过度增大;最后,获得精确的安全帽区域。以上成果不仅能够丰富基于图像安全帽检测的方法体系,且能够有效地支撑图像识别技术在工业领域中的扩展应用。
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