[00124797]天津港煤码头作业区人形智能识别系统

该系统主要对天津港煤码头作业区人形智能识别系统进行研究 。整个系统主要包括云台控制、监控管理、自动控制以及报警功能模块,其中报警模块一旦检测到人体出现则系统自动开启报警灯、报警铃现场广播以及放大实时画面,以提醒现场操作人员执行相应的措施。 一、主要技术要点如下： 1、该系统主要采用动态运动检测和静态图像识别相结合的技术对人体进行检测。针对港口复杂环境背景,首先对图片进行预处理,即运动目标检测：采用三帧差分法与混合高斯模型相结合的检测算法快速分离出运动区域,其次通过计算区域面积对检测结果进行预处理以减少后续算法的计算量; 2、.静态图像的特征提取：优化梯度方向直方图（HOG）算法,提高检测速度,即对待检测区域内目标进行高维特征向量的提取时,实时计算并保存当前检测窗口所有块的梯度方向特征,便于计算相邻检测窗口重复块的特征时可以直接拷贝,避免了冗余的HOG计算,同时在对块进行归一化时依据单元投影的距离决定特征的权重,相对于传统的算法而言,减少了的特征的投影次数。由于港口复杂的背景干扰,辅以像素分布特征,构建像素值统计表进行区域RGB对称性计算,提高识别率; 3、利用基于港口实际工况训练得到的支持向量机分类模型对上述高维特征向量进行分类,根据分类结果评估现有所有维度特征向量的分类权重,从而在不影响分类效果的前提下忽略权重很低的冗余特征以提高分类器的检测效率; 二、应用情况及效益： 该系统目前已在天津港煤码头公司应用运行,该系统投入使用至今,系统使用情况良好。该系统具有以下特点：1) 降低了人员成本：不需要安全工作人员现场进行人工识别,可实现无人自动监管,大大降低了人员成本。2) 该系统可实现全天候实时监控;3)响应速度快,可防止人为因素造成的延误,使整个安监部门的工作效率得以提高,监控力度得以加大。 该系统运行稳定,各项性能指标基本满足项目设计的要求,本系统对对500*300的监控区域图片处理时间仅需300ms,实时性满足人形入侵检测的要求,人的识别率在100%,漏检率为0%,对车的误检率为5%,整体准确率达到95%,做到实时监控、即时反映。 该系统可以有效减少同时监控需要的人员。原现场安排3人负责安全巡视监控,现在只需1人,即可达到效果。每名工人年均工资10万元,一年可节约人工工资20万元。此外,将现场巡视工作模式转换为智能视频监控,也避免了许多人为的不安全环节和因素。该智能人形监控系统工作效率提高至少80%。 该系统的应用将使煤码头告别传统视频监控的安全管理方式,实现对煤码头作业的科学管理,使煤码头的管理水平直接上升一个层次。不仅仅可以提升煤码头的工作效率,提高煤码头自身的营运效益,对天津港的平均科技水平和整体竞争力的增强也有一定的促进作用。 该项目目前已申请实用新型专利（申请号：201320472994.8）,并经天津市高新技术成果转化中心组织专家鉴定,该系统处于国内领先水平。