[发明专利]一种基于视频的室内人员定位方法及定位系统

权利要求书

1.一种基于视频的室内人员的定位方法，其特征在于：包括：

步骤1：获取工厂室内采集的视频流，

步骤2：对视频流图像进行人员抓拍：当视频流场景中出现满足抓拍条件的人员时，在当前帧的视频流图像上截取包含该人员的局部图像，

步骤3：检测该人员是否佩戴安全帽：若检测到该人员未佩戴安全帽，则执行步骤4，若检测到该人员佩戴了安全帽，则执行步骤6，

步骤4：对提取到人员的局部图像执行人脸检测，并提取出人脸的面部识别标志，将提取的面部识别标志与人脸面部特征库的人脸面部特征进行匹配，通过匹配到的人脸面部特征库中索引确认该人员的身份信息，并执行步骤6，

步骤5：检测并提取人员佩戴的安全帽上的号码牌区域，识别对应号码牌的号码序列，将识别号码牌的号码序列与人员号码牌数据库的号码序列索引进行匹配，确认该人员身份信息，并执行步骤6，

步骤6：将人员身份信息与获取到该人员图像的位置信息以及获取时间进行匹配，得到该名工作人员于该时刻出现于工厂室内该位置的定位信息，并进行存储，

步骤7：生成人员行踪报表，通过各人员在不同时刻的定位信息，按照时间顺序生成工作人员在工厂室内的行踪轨迹报表，实现人员定位。

2.根据权利要求1所述的基于视频的室内人员的定位方法，其特征在于：在步骤5中：对提取的号码牌区域进行图像预处理，包括获取号码牌区域的局部图像进行图像增强处理和对倾斜变形进行水平还原，识别号码牌上的号码序列。

3.根据权利要求2所述的基于视频的室内人员的定位方法，其特征在于：在步骤5中：图像增强包括：滤波、图像边缘锐化、图像纹理分析、形态学处理；倾斜还原包括，使用霍夫直线变换识别号码牌的边界，利用仿射变换的方法，选择号码牌上边界线的左右两端点和右边界线的下端点作为仿射变换的控制点得到仿射变换矩阵，对提取的号码牌图像进行仿射变换使其变换为正面朝向的水平号码牌。

4.根据权利要求1所述的基于视频的室内人员的定位方法，其特征在于：在步骤5中：利用预训练的号码牌神经网络检测模型对提取到人员的局部图像执行检测，提取人员佩戴安全帽的号码牌区域，该模型的获取方法包括：

（1）：获取穿戴上安全帽的人员图像样本，

（2）：对安全帽上的号码牌区域进行人工标注，将标注好的样本随机打乱，按4：1：5比例分为训练集、验证集和测试集，

（3）：将标注信息和图像样本输入到卷积神经网络模型中进行训练，通过标注信息，神经网络模型从图像样本中获取到号码牌区域作为号码牌特征图输入，同时将标注信息中的号码牌位置信息作为模型的期望输出，训练得到安全帽号码牌神经网络检测模型。

5.根据权利要求1所述的基于视频的室内人员的定位方法，其特征在于：在步骤5中：利用预训练的号码牌识别神经网络模型识别预处理后的号码牌图像，得到对应号码牌图像中的号码序列，该模型的获取方法包括：

（1）：获取安全帽的号码牌样本，

（2）：对安全帽上的号码牌区域进行人工标注，标注信息为号码牌上的数字序列，将标注好的样本随机打乱，按4：1：5比例分为训练集、验证集和测试集，

（3）：将标注信息和样本输入到号码牌识别模型中进行训练，采用卷积神经网络的卷积层和池化层进行预处理，提取图像特征，用循环神经网络，对特征进行序列预测，对上一步序列的预测结果通过转换层得到最终的号码牌字符序列，作为模型的期望输出，训练得到安全帽号码牌神经网络识别模型。