CN103093190A - 一种施工安全监控方法和系统 - Google Patents

一种施工安全监控方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN103093190A
CN103093190A CN2012105698449A CN201210569844A CN103093190A CN 103093190 A CN103093190 A CN 103093190A CN 2012105698449 A CN2012105698449 A CN 2012105698449A CN 201210569844 A CN201210569844 A CN 201210569844A CN 103093190 A CN103093190 A CN 103093190A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
threshold value
pixel
falling rocks
detected
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012105698449A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103093190B (zh
Inventor
王元庆
茹峰
马仑
蔡广逸
蒋波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changan University
Original Assignee
Changan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changan University filed Critical Changan University
Priority to CN201210569844.9A priority Critical patent/CN103093190B/zh
Publication of CN103093190A publication Critical patent/CN103093190A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103093190B publication Critical patent/CN103093190B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明适用于监控技术领域，提供了一种施工安全监控方法和系统，所述方法包括下述步骤：将采集的视频数据中的各帧图像转化为灰度；将所述灰度图像与对应的建模背景进行差分操作；利用预设阈值，对差分后的图像进行检测。本发明利用图像处理技术解决了施工环境下的检测精度问题，通过自适应算法智能检测落石、施工隧道内车辆进出，降低监控人员的工作强度，保证了施工隧道的安全。

Description

一种施工安全监控方法和系统
技术领域
本发明属于监控技术领域，尤其涉及一种施工安全监控方法和系统。
背景技术
自二十世纪九十年代以来，我国的高速公路建设进入了一个蓬勃发展的时期，修建隧道也逐年增多。截至2010底，全国公路隧道为7384处、总长512.26万米，比上年末增加12处、118.06万米。其中，特长隧道265处、113.80万米，隧道1218处、202.08万米。
隧道施工过程中，由于地质条件的多样性和复杂性，其施工事故发生率比其他岩土工程高且严重，给隧道工程施工人员身心带来严重的危害。隧道工程开挖过程的事故发生率一般占隧道总事故率的50％，隧道装岩运输过程中事故一般占隧道总事故率的25％，其他事故占隧道总事故率的25％。
现有技术中，施工隧道监控系统主要是利用人为观看视频图像来检测和预防事故发生，并且由于检测鲁棒性太差，系统经常无故报警，不能实现智能检测。
发明内容
本发明实施例提供一种施工安全监控方法，旨在解决现有的施工隧道监控技术主要是利用人为观看视频图像来检测和预防事故发生，并且由于检测鲁棒性太差，系统经常无故报警，不能实现智能检测的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种施工安全监控方法，所述方法包括下述步骤：
将采集的视频数据中的各帧图像转化为灰度；
将所述灰度图像与对应的建模背景进行差分操作；
利用预设阈值，对差分后的图像进行检测。
本发明实施例还提供一种施工安全监控系统，所述系统包括：
灰度图像配置单元，用于将采集的视频数据中的各帧图像转化为灰度；
差分处理单元，用于将所述灰度图像与对应的建模背景进行差分操作；
检测单元，用于利用预设阈值，对差分后的图像进行检测。
在本发明实施例中，利用图像处理技术解决了施工环境下的检测精度问题，通过自适应算法智能检测落石、施工隧道内车辆进出，降低监控人员的工作强度，保证了施工隧道的安全。
附图说明
图1是本发明实施例提供的施工安全监控方法的实现流程图；
图2是本发明实施例提供的施工安全监控方法的实现流程图；
图3是本发明实施例提供的施工安全监控系统的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例利用图像处理技术解决了施工环境下的检测精度问题。
图1示出了本发明实施例提供的施工安全监控方法的实现流程，详述如下：
在步骤S101中，将采集的视频数据中的各帧图像转化为灰度；
本发明实施例将视频数据中的各帧图像由彩色转化为灰度的目的是检测主要针对目标的轮廓和强度，与色彩无关。
在步骤S102中，将灰度图像与对应的建模背景进行差分操作；
在本发明实施例中，建模背景作为基准与各帧图像进行差分，在视频图像中取连续N帧，计算这N帧图像像素灰度值的平均值作为背景图像的像素灰度值，所以背景是不断变化的。
在步骤S103中，利用预设阈值，对差分后的图像进行检测。
本发明实施例，只需常规摄像头，不以车辆为目标，利用隧道的特殊应用背景，即光线暗，而车灯亮度大，二者形成的高对比度二值图像来进行目标检测。
图2示出了本发明实施例提供的施工安全监控方法的实现流程，详述如下：
在步骤S201中，采集视频数据；
在步骤S202中，将视频数据中的各帧图像由彩色转化为灰度；
在步骤S203中，利用均值法进行背景建模；
在本发明实施例中，利用均值法背景建模是对一些连续帧取像素平均值，其基本思想为在视频图像中取连续N帧，计算这N帧图像像素灰度值的平均值作为背景图像的像素灰度值。这种算法速度很快，但对环境光照变化和一些动态背景变化比较敏感。
在步骤S204中，每一帧图像与对应的建模背景进行差分操作(相减)；
在步骤S205中，对差分后的图像滤波；
本发明实施例采用中值滤波，目的是滤除噪声。
在步骤S206中，对于差分后的图像，当像素大于预先阈值时，像素赋值为1，否则赋值为0；
本发明实施例中，由于车头灯光亮度较大，差分后形成较为明显剩余区域，利用事先设定好的阈值进行检测，所有大于阈值的像素赋值为1，其余赋值为0，即将图像进一步转化为二值图像。
在步骤S207中，根据目标运动轨迹判定目标；
在本发明实施例中，如果出现目标，根据在视频中车辆是沿左右方向位置发生变化，车灯亮度大小由弱到亮再到弱，在图像里灯光面积由小到大再到小这三点变化规律判断目标是否为车辆。如果目标的运动轨迹是自上而下的，则判定为落石。
在步骤S208中，当判断目标为车辆时，记录开始检测到灯光的时间，并计数；
在步骤S209中，当判定目标物为落石时，叠加落石的像素数，若像素数超过阈值，则判定为大型落石，发出警报。
图3是本发明实施例提供的施工安全监控系统的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
灰度图像配置单元31将采集的视频数据中的各帧图像转化为灰度。
背景建模单元32利用均值法进行背景建模。
差分处理单元33将灰度图像配置单元31转化的灰度图像与对应的背景建模单元32的建模背景进行差分操作。
图像滤波单元34对差分处理单元33差分处理的图像滤波。
检测单元35利用预设阈值，对差分后的图像滤波单元34滤波的的图像进行检测。
本发明实施例中，检测单元包括像素赋值模块351、目标判断模块352、车辆计数模块353，以及落石警报模块354。其中：
像素赋值模块351对于差分后的图像，当像素大于预先阈值时，像素赋值为1，否则赋值为0。
本发明实施例中，由于车头灯光亮度较大，差分后形成较为明显剩余区域，利用事先设定好的阈值进行检测，所有大于阈值的像素赋值为1，其余赋值为0，即将图像进一步转化为二值图像。
目标判断模块352根据目标运动轨迹判定目标。
在本发明实施例中，如果出现目标，根据在视频中车辆是沿左右方向位置发生变化，车灯亮度大小由弱到亮再到弱，在图像里灯光面积由小到大再到小这三点变化规律判断目标是否为车辆。如果目标的运动轨迹是自上而下的，则判定为落石。
车辆计数模块353当判断目标为车辆时，记录开始检测到灯光的时间，并计数。
落石警报模块354当判定目标物为落石时，叠加落石的像素数，若像素数超过阈值，则判定为大型落石，发出警报。
在本发明实施例中，利用图像处理技术解决了施工环境下的检测精度问题，通过自适应算法智能检测落石、施工隧道内车辆进出，降低监控人员的工作强度，保证了施工隧道的安全。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种施工安全监控方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：
将采集的视频数据中的各帧图像转化为灰度；
将所述灰度图像与对应的建模背景进行差分操作；
利用预设阈值，对差分后的图像进行检测。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括下述步骤：
利用均值法进行背景建模。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用预先设定的阈值，对差分后的图像进行检测的步骤之前还包括下述步骤：
对差分后的图像滤波。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设阈值，对差分后的图像进行检测的步骤具体包括：
对于差分后的图像，当像素大于预先阈值时，像素赋值为1，否则赋值为0；
根据目标运动轨迹判定目标；
当判断目标为车辆时，记录开始检测到灯光的时间，并计数；
当判定目标物为落石时，叠加落石的像素数，若像素数超过阈值，则判定为大型落石，发出警报。
5.一种施工安全监控系统，其特征在于，所述系统包括：
灰度图像配置单元，用于将采集的视频数据中的各帧图像转化为灰度；
差分处理单元，用于将所述灰度图像与对应的建模背景进行差分操作；
检测单元，用于利用预设阈值，对差分后的图像进行检测。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
背景建模单元，用于利用均值法进行背景建模。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
图像滤波单元，用于对差分后的图像滤波。
8.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述检测单元包括：
像素赋值模块，用于对于差分后的图像，当像素大于预先阈值时，像素赋值为1，否则赋值为0；
目标判断模块，用于根据目标运动轨迹判定目标；
车辆计数模块，用于当判断目标为车辆时，记录开始检测到灯光的时间，并计数；
落石警报模块，用于当判定目标物为落石时，叠加落石的像素数，若像素数超过阈值，则判定为大型落石，发出警报。
CN201210569844.9A 2012-12-13 2012-12-13 一种施工安全监控方法和系统 Expired - Fee Related CN103093190B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210569844.9A CN103093190B (zh) 2012-12-13 2012-12-13 一种施工安全监控方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210569844.9A CN103093190B (zh) 2012-12-13 2012-12-13 一种施工安全监控方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103093190A true CN103093190A (zh) 2013-05-08
CN103093190B CN103093190B (zh) 2016-02-10

Family

ID=48205738

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210569844.9A Expired - Fee Related CN103093190B (zh) 2012-12-13 2012-12-13 一种施工安全监控方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103093190B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104089653A (zh) * 2014-07-11 2014-10-08 中国路桥工程有限责任公司 一种隧道施工应力和变形自动化远程测控系统
CN104853153A (zh) * 2015-04-29 2015-08-19 南宁燎旺车灯有限责任公司 一种汽车近红外夜视系统
CN104992139A (zh) * 2015-04-23 2015-10-21 北京宇航时代科技发展有限公司 一种基于运动矢量与圆形度匹配的落石检测方法
CN105501106A (zh) * 2015-12-18 2016-04-20 重庆工商职业学院 一种汽车转向系统及其汽车
CN106056593A (zh) * 2016-05-26 2016-10-26 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种基于图像建模的危岩位移监测方法
CN108288361A (zh) * 2018-01-25 2018-07-17 深圳前海大观信息技术有限公司 一种消防通道门状态检测方法
CN108335297A (zh) * 2018-03-16 2018-07-27 郑州大学 基于图像识别的燃气管道回填土工程异物识别报警方法
CN113240888A (zh) * 2021-07-13 2021-08-10 湖南华诺星空电子技术有限公司 一种多台落石预警雷达分区组网协同监测系统及方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102324018A (zh) * 2011-06-14 2012-01-18 北京交通大学 综合客运枢纽集散服务网络行人安全状态识别方法及系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102324018A (zh) * 2011-06-14 2012-01-18 北京交通大学 综合客运枢纽集散服务网络行人安全状态识别方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张飞 等: "基于机器视觉的公路车流量检测系统研究", 《微计算机信息》 *
李卫丽: "《智能视频监控中的运动目标检测算法研究》", 《CNKI中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104089653A (zh) * 2014-07-11 2014-10-08 中国路桥工程有限责任公司 一种隧道施工应力和变形自动化远程测控系统
CN104992139A (zh) * 2015-04-23 2015-10-21 北京宇航时代科技发展有限公司 一种基于运动矢量与圆形度匹配的落石检测方法
CN104992139B (zh) * 2015-04-23 2019-04-09 北京宇航时代科技发展有限公司 一种基于运动矢量与圆形度匹配的落石检测方法
CN104853153A (zh) * 2015-04-29 2015-08-19 南宁燎旺车灯有限责任公司 一种汽车近红外夜视系统
CN105501106A (zh) * 2015-12-18 2016-04-20 重庆工商职业学院 一种汽车转向系统及其汽车
CN106056593A (zh) * 2016-05-26 2016-10-26 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种基于图像建模的危岩位移监测方法
CN106056593B (zh) * 2016-05-26 2018-07-20 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种基于图像建模的危岩位移监测方法
CN108288361A (zh) * 2018-01-25 2018-07-17 深圳前海大观信息技术有限公司 一种消防通道门状态检测方法
CN108335297A (zh) * 2018-03-16 2018-07-27 郑州大学 基于图像识别的燃气管道回填土工程异物识别报警方法
CN113240888A (zh) * 2021-07-13 2021-08-10 湖南华诺星空电子技术有限公司 一种多台落石预警雷达分区组网协同监测系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN103093190B (zh) 2016-02-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103093190B (zh) 一种施工安全监控方法和系统
CN104598895A (zh) 一种基于视频图像分析的火焰检测方法与装置
CN103400111A (zh) 基于视频检测技术的高速公路隧道火灾事件检测方法
US20150220793A1 (en) Image Processing Device
CN104811586A (zh) 场景变换视频智能分析方法、装置、网络摄像机及监控系统
CN106204659B (zh) 基于光流的电梯开关门检测方法
CN103313039B (zh) 一种高速公路隧道入口白天安全性提示装置及提示方法
CN103091724B (zh) 直线地铁站台屏蔽门与列车间异物自动检测方法及其装置
CN104464305A (zh) 车辆逆行智能检测装置与方法
CN103226712B (zh) 一种基于有限状态机的遗留物检测方法
CN104601965A (zh) 摄像头遮挡检测方法
CN103136514B (zh) 一种基于双向跟踪的停车事件检测方法
CN205609012U (zh) 一种高速公路智能交通路况监控系统
CN104670845A (zh) 皮带运输机堆积、撕裂智能检测装置
CN104766079A (zh) 一种远距离红外弱小目标检测方法
CN104331687B (zh) 一种基于车载式视频分析的未系安全带行为检测方法
CN108898782B (zh) 用于隧道防火的红外图像温度信息识别的烟雾探测方法及系统
CN207703262U (zh) 一种智慧工地环境监测系统
CN102542673A (zh) 基于计算机视觉的atm机预警方法及系统
CN110929608A (zh) 安全帽佩带检测方法及系统
CN104537636A (zh) 隧道入口“黑洞效应”的图像检测方法
CN103489202A (zh) 基于视频的入侵检测方法
CN202929792U (zh) 一种森林防火三波段检测系统
CN103164957A (zh) 一种交通流量的测量分析系统
CN104123840A (zh) 基于视频检测技术的车流密度定性判别方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20160210

Termination date: 20161213