[发明专利]安全帽佩戴监测方法

说明书

本发明公开一种安全帽佩戴监测方法，包括：基于RGB‑D传感器获取人员的头部关节点位置数据；基于惯性传感器获取安全帽的加速度数据；通过高斯过程，融合人员的头部关节点位置数据和安全帽的加速度数据以得到联合数据；计算联合数据的对数似然值；根据对数似然值判断人员的头部位置与安全帽的加速度之间的匹配度，以判断人员是否佩戴安全帽。根据本发明的方法，能够智能监测矿工等作业人员的安全帽佩戴情况，稳定性和准确性较高，适用性较广。

技术领域

本发明涉及安全监测技术领域，特别涉及一种安全帽佩戴监测方法。

背景技术

在矿山生产中，矿山安全是不容忽视的问题，也是国家对矿业反复强调和重视的问题。安全帽是对矿工生命的一种保障，能够有效地减少或防止外来危险对矿工头部的伤害。然而，即使是矿井安全守则的再三强调，仍有部分矿工不遵守规则，在下矿时不佩戴安全帽，增加了作业风险。研究一种适合于煤矿井下环境的人员安全帽佩戴检测方法，对于规范矿山人员不安全行为，提高矿山安全性，具有重要的意义。

目前的安全帽佩戴检测研究有限，基于图像处理的方法和基于深度学习的图像处理的方法，均依靠图像，而矿井环境复杂，视频图像易受光照和粉尘等因素影响，并且上述方法对安全帽和相机之间的距离有要求，图像识别准确率易下降。总体而言，目前的安全帽检测方法，稳定性和可用性不足，在矿井环境中应用，存在很大的局限性。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种安全帽佩戴监测方法，能够智能监测矿工等作业人员的安全帽佩戴情况，稳定性和准确性较高，适用性较广。

为达到上述目的，本发明提出了一种安全帽佩戴监测方法，该方法包括：基于RGB-D传感器获取人员的头部关节点位置数据；基于惯性传感器获取安全帽的加速度数据；通过高斯过程，融合所述人员的头部关节点位置数据和所述安全帽的加速度数据以得到联合数据；计算所述联合数据的对数似然值；根据所述对数似然值判断所述人员的头部位置与所述安全帽的加速度之间的匹配度，以判断所述人员是否佩戴安全帽。

根据本发明实施例的安全帽佩戴监测方法，首先基于RGB-D传感器获取人员的头部关节点位置数据，并基于惯性传感器获取安全帽的加速度数据，再通过高斯过程，融合人员的头部关节点位置数据和安全帽的加速度数据以得到联合数据，并计算联合数据的对数似然值，然后根据对数似然值判断人员是否佩戴安全帽，由此，能够智能监测矿工等作业人员的安全帽佩戴情况，从而降低作业风险，提高安全性，该监测方法基于RGB-D和惯性传感器的融合，可有效避免光照和粉尘等因素的影响，稳定性和准确性较高，适用性较广。

另外，根据本发明上述实施例提出的安全帽佩戴监测方法还可以具有如下附加的技术特征：

基于RGB-D传感器获取人员的头部关节点位置数据，具体包括：通过RGB-D传感器获取多帧人体深度图像；根据所述多帧人体深度图像提取人体骨骼点坐标，获取头部关节点位置。

基于惯性传感器获取安全帽的加速度数据，具体包括：获取安全帽上的惯性传感器数据序列；通过惯性传感器融合坐标系转换，计算所述安全帽在RGB-D坐标系内的移动加速度。

所述人体深度图像和所述惯性传感器数据序列在同一时间获取。

其中，当所述对数似然值大于预设阈值时，判定所述人员佩戴安全帽，当所述对数似然值小于等于所述预设阈值时，判定所述人员未佩戴安全帽。

附图说明

图1为本发明实施例的安全帽佩戴监测方法的流程图；

图2为本发明一个具体实施例的高斯过程模型示意图；

图3为本发明一个具体实施例的安全帽佩戴监测方法的流程图。

具体实施方式