安全帽佩戴自动检测
人机交互
2018-02-02 v1
摘要
监控对变电站安全至关重要。对走动人员是否佩戴安全帽的检测是变电站整体智能监控系统的关键组成部分。本文提出一种基于计算机视觉、机器学习和图像处理的新颖且实用的安全帽检测框架。为确定变电站中的运动物体，采用了 ViBe 背景建模算法。此外，基于运动物体分割结果，应用实时人体分类框架 C4 准确快速地定位变电站中的行人。最后，根据行人检测结果，利用头部定位、颜色空间变换与颜色特征判别实现安全帽佩戴检测。变电站中大量有说服力的实验结果证明了所提框架的效率与有效性。
引用
@article{arxiv.1802.00264,
title = {Automatic Safety Helmet Wearing Detection},
author = {Kang Li and Xiaoguang Zhao and Jiang Bian and Min Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.00264},
year = {2018}
}