[发明专利]基于视频流数据的煤矿行业行车不行人检测方法

摘要

本发明公开了基于视频流数据的煤矿行业行车不行人检测方法，包括以下步骤：步骤一、煤矿井下工作现场作业人员的活动区域视频流数据获取；步骤二、井下打运信号获取；步骤三、活动目标提取；步骤四、人体目标匹配，判断井下工作现场是否出现行车不行人的违规事件。本发明通过计算机算法，即基于视频流数据的煤矿行业行车不行人检测方法来代替人工进行违规事件的检测，解决井下打运情况下人员闯入打运区域出现的安全隐患问题，从而增强井下运算系统的安全性、降低运输区事故概率、提高监控中心工作人员工作效率、降低职工的劳动强度。

主权项

1.基于视频流数据的煤矿行业行车不行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、视频流数据获取在煤矿井下工作现场作业人员的活动区域设置摄像头和信号灯，获取摄像头视频流，并对视频流数据进行RGB转换，使其转换为相应的彩色图像；步骤二、井下打运信号获取井下打运期间作业人员开启或关闭相应的信号灯，根据步骤一获取摄像头捕获到信号灯状态的图像，并通过颜色直方图算法来判断待测目标图像中信号灯是否处于打开状态；若判断待测目标图像中信号灯为开启状态，则提取摄像头监控的视频画面进入下一步操作；反之，则判断待测目标图像中信号灯为关闭状态，忽略；步骤三、活动目标提取通过对步骤二中提取的摄像头监控的n帧视频画面进行背景建模，然后对n+1帧画面中的活动目标进行帧差，将n+1帧像素值I(x,y)减去背景模型中相同位置像素点的平均值u(x,y)，得到差值d(x,y)，然后将该差值d(x,y)与阈值TH进行比较，当差值d(x,y)大于阈值TH时，则标记为前景点；否则，标记为背景点；通过前景点连续的帧来判断该活动目标是否连续运动，是否连续出现，若达不到连续5帧出现，则过滤；反之，该活动目标连续N帧出现，且5帧内活动目标的X、Y坐标大于8像素点，则判断为持续运动，得到活动目标的前景图片，其中N≥5；步骤四、人体目标匹配截取步骤三中判断为活动目标的前景图片与人体特征模型进行匹配，若大于相识度L，则判断井下工作现场出现行车不行人的违规事件；反之，则判断待测目标图像中没有人体目标，并返回步骤三继续进行活动目标的提取操作，其中，L＝[0,1]，L值越大，表示目标为人的可能性越高。