[发明专利]一种在岗监测方法及其监测系统有效
申请号: | 202010892179.1 | 申请日: | 2020-08-31 |
公开(公告)号: | CN111931691B | 公开(公告)日: | 2021-01-05 |
发明(设计)人: | 罗安;周聪俊;史鹏翔;许春霞;师改梅;何进;徐明 | 申请(专利权)人: | 四川骏逸富顿科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/13 |
代理公司: | 成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224 | 代理人: | 李林 |
地址: | 610000 四川省成都市高新区天*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 在岗 监测 方法 及其 系统 | ||
1.一种在岗监测方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1:实时获取现场视频;
S2:根据现场视频,判断是否发生场景变换,若是则保存现场视频,发出警报,并结束监测方法,否则进入步骤S3;
S3:到达预设周期后,根据实时获取的现场视频,进行在岗检测,得到在岗检测结果;
S4:根据在岗检测结果,判断岗位人员是否均在岗,若是则直接结束监测方法,否则发出警报,并结束监测方法;
所述步骤S2的具体步骤为:
S2-1:采集现场视频中多张单帧图像,并对多张单帧图像进行预处理,得到多张预处理后图像;
S2-2:获取多张预处理图像的场景运动变化量,判断场景运动变化量是否大于场景运动变化量阈值,若是则进入步骤S2-3,否则判断为未发生场景变换,进入步骤S3;
S2-3:获取当前预处理后图像的倒角距离,获取预设场景模型的倒角距离;
S2-4:根据当前预处理后图像的倒角距离和预设场景模型的倒角距离,获取倒角匹配值;
S2-5:判断倒角匹配值是否小于倒角匹配值阈值,若是则判断为发生场景变换,保存现场视频,发出警报,并结束监测方法,否则判断为未发生场景变换,进入步骤S3。
2.根据权利要求1所述的在岗监测方法,其特征在于:所述步骤S2-2中,场景运动变化量的计算公式为:
式中,为场景运动变化量;为第t帧与第t-1帧之间的帧间运动变化量;为第t帧与第t-1帧之间的帧间差;i为预处理后图像中像素点的横坐标位置,其中,;j为预处理后图像中像素点的纵坐标位置,其中,;W为预处理后图像的横向像素点总数;H为预处理后图像的纵向像素点总数;t为当前帧指示量;n为总帧数。
3.根据权利要求1所述的在岗监测方法,其特征在于:所述步骤S2-3具体步骤为:
S2-3-1:对预处理后图像进行拉普拉斯边缘检测,得到边缘图像;
S2-3-2:对边缘图像进行二值化,得到二值化图像;
S2-3-3:判断当前是否存在预设场景模型,若是则直接进入步骤S2-3-4,否则将当前二值化图像作为预设场景模型,并进入步骤S2-3-4;
S2-3-4:根据二值化图像,获取预处理后图像的倒角距离;
S2-3-5:获取预设场景模型的倒角距离。
4.根据权利要求1所述的在岗监测方法,其特征在于:所述步骤S2-3中,倒角距离的计算公式为:
式中,为预处理后图像的倒角距离;为第一倒角表格;为第二倒角表格。
5.根据权利要求1所述的在岗监测方法,其特征在于:所述步骤S2-4中,倒角匹配值的计算公式为:
式中,r为倒角匹配值;sum为预处理后图像中前景点个数;cnt为根据预处理后图像的倒角距离得到的统计点数;sum1为预设场景模型中前景点个数;cnt1为根据预设场景模型的倒角距离得到的统计点数。
6.根据权利要求1所述的在岗监测方法,其特征在于:所述步骤S3的具体步骤为:
S3-1:到达预设周期后,采集现场视频中单帧图像,并对单帧图像进行预处理,得到预处理后图像;
S3-2:根据预处理后图像,开始在岗检测,进行人脸检测,判断是否检测到人脸信息,若是则进入步骤S3-3,否则返回步骤S3-1;
S3-3:根据人脸信息进行人脸比对,判断是否为未比对岗位人员,若是则更新当前在岗人数,进入步骤S3-4,否则返回步骤S3-1;
S3-4:判断预设周期是否结束,若是则将当前在岗人数作为在岗检测结果,并进入步骤S4,否则返回步骤S3-1。
7.根据权利要求6所述的在岗监测方法,其特征在于:所述步骤S4中,岗检测结果中当前在岗人数达到在岗人数阈值,则判断为所有岗位人员均在岗,结束监测方法,否则判断存在岗位人员不在岗,发出警报,并结束监测方法。
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