[发明专利]一种作业流程规范性识别模型的构建方法及应用

说明书

本发明提供了一种作业流程规范性识别模型的构建方法，基于历史数据建立建模数据集，包含工人的规范和非规范施工流程视频；获取视频序列中的关键点，并基于关键点的局部领域构建关键点的时空特征描述，可以有效减少视频数据规模，并且保留了有效信息；对数据集中每个视频进行时域划分，使之单个时域区间内的视频内容更具逻辑性，避免了长时序视频的处理复杂度；基于单个时域区间的关键点构建特征图，则每个视频将由一串顺序的特征图表示，既保留了空间位置信息，还包括一定时序信息；由视频的特征图序列来建模和优化SVM分类器，并应用训练后的分类器识别作业流程是否规范；可以有效应用于工人作业的操作规范流程鉴别。

技术领域

本发明涉及基于视频数据的行为识别技术领域，尤其涉及一种作业流程规范性识别模型的构建方法及应用。

背景技术

由于不断发展的日常生活需求和各个行业用电需求，导致我国变电站呈现出数量大、分布广等特点，随之而来的管理难度也不断增加。由于变电站内的电气设备都带有高压、特高压，在对其进行日常维护、检修过程中，稍一不注意，就会引发重大安全事故，目前变电站管理引出了一套工作管理制度，对操作流程有严格的规定；但是其主要通过人工的方式进行监督，具有主观性，不能排除因监督者身体状态或精神不集中的原因导致监管不利的情况出现。为了避免和解决上述问题，我们希望利用机器来代替人工进行监管，其中最主要的就是视频监控，早期的视频监控仅仅是常规工作流程和维护的被动监控，只是相对提高了变电站工作流程和规范行为的管理效率，未对人员姿态、人员动态行为跟踪和所工作的区域及工作行为规范进行细分管理。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种能够同时关注行为的空间信息和时序信息的行为规范性识别模型的构建方法和应用该模型进行行为规范性识别的方法。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：一种作业流程规范性识别模型的构建方法，包括以下步骤：

步骤A：获取工人作业的历史视频数据，并用户人工评判得到每个历史视频的标签信息；

步骤B：对所有历史视频提取时空特征点和jets描述子，并将每个历史视频划分成多个子视频；

步骤C：基于时空特征点和jets描述子为每个子视频构建特征图，基于所有子视频的特征图得到所有历史视频的特征图序列；

步骤D：将所有历史视频的特征图序列输入SVM分类器训练得到识别模型，其中SVM分类器中核函数采用动态时间规整函数DTW构建，即k(G_i,G_j)＝DTW(G_i,G_j)，G_i和G_j为任意两个历史视频的特征图序列表示。

本发明基于历史数据建立建模数据集，包含工人的规范和非规范施工流程视频；针对数据集中每个视频，采用时空特征点探测器获取视频序列中的关键点，并基于关键点的局部领域构建关键点的时空特征描述，以此可以有效减少视频数据规模，并且保留了有效信息；对数据集中每个视频进行时域划分，使之单个时域区间内的视频内容更具逻辑性，即表示一个子动作，从而避免了长时序视频的处理复杂度；然后基于单个时域区间的关键点构建特征图，其他视频区间同样类似处理，则每个视频将由一串顺序的特征图表示，即特征图序列，该表示方法不仅保留了空间位置信息，还包括一定时序信息；最后由数据集中视频的特征图序列来建模和优化SVM分类器，其中核函数是通过动态时间规整DTW函数构建；根据上述方法构建的工人作业视频特征表示及作业流程规范性识别方法，不仅包含操作行为的空间信息，还包含了时序逻辑信息，因此可以有效应用于工人作业的操作规范流程鉴别。