CN106791700B - 一种企业关键区域人员路径安全监控系统及方法 - Google Patents

一种企业关键区域人员路径安全监控系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106791700B
CN106791700B CN201710040464.9A CN201710040464A CN106791700B CN 106791700 B CN106791700 B CN 106791700B CN 201710040464 A CN201710040464 A CN 201710040464A CN 106791700 B CN106791700 B CN 106791700B
Authority
CN
China
Prior art keywords
area
information
monitoring
coordinates
picture
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.)
Active
Application number
CN201710040464.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106791700A (zh
Inventor
徐少川
李健卓
阎相伊
陈雪波
徐思鸿
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.)
University of Science and Technology Liaoning USTL
Original Assignee
University of Science and Technology Liaoning USTL
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 University of Science and Technology Liaoning USTL filed Critical University of Science and Technology Liaoning USTL
Priority to CN201710040464.9A priority Critical patent/CN106791700B/zh
Publication of CN106791700A publication Critical patent/CN106791700A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106791700B publication Critical patent/CN106791700B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/41—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/44—Event detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

一种企业关键区域人员路径安全监控系统及方法，系统包括图像采集装置、图像处理装置、输出报警装置和视频监控装置；方法包括非线性拟合标定法和快速检索方法；采用非线性拟合标定法。以作业人员位置信息为基础，实现了实时准确的人员定位；以监控区域和设备的世界坐标为基准，实现了场区平面俯视图模型的建立；以作业票输入信息为根据，实现了监控区域内规范路径、危险区域和工作区域的规划；以快速检索方法为依据，实现了有效视频记录信息的快速追溯。既保证了监控系统的实时性，还实现了高效的监控管理和规范的操作行为。

Description

一种企业关键区域人员路径安全监控系统及方法
技术领域
本发明涉及监控系统及方法，特别涉及一种企业关键区域人员路径安全监控系统及方法。
背景技术
企业人员行为安全问题已经成为企业生产中的重中之重，核心问题在于安全制度的不够完善，主要体现于作业人员的违规操作和监控管理人员不能及时有效地发现违规行为，这就为安全事故的产生埋下了祸源。
而现阶段安防监控系统虽然能实时、形象、真实的反应场区中的被监控对象，但是不能为管理人员提供有效的位置信息，存储设备存储的大量视频信息又不便于管理人员查询，监控的工作大多还是由人眼去识别，违章违规操作信息还处于人为判断的阶段。这样不仅大大加重了监控人员的工作负担，同时还不利于企业生产安全制度的完善，最主要的是没有实现真正意义上的监控。我们希望找到一种既可以减轻管理人员负担又能规范作业人员现场工作的监控方法，能在实时、形象、真实反应作业人员行为信息的情况下，为管理人员提供准确的作业人员位置、直观的监控区域信息和有效的违规信息。
发明内容
为了解决背景技术中所述问题，本发明提供一种企业关键区域人员路径安全监控系统，采用非线性拟合标定法。以作业人员位置信息为基础，实现了实时准确的人员定位；以监控区域和设备的世界坐标为基准，实现了场区平面俯视图模型的建立；以作业票输入信息为根据，实现了监控区域内规范路径、危险区域和工作区域的规划；以快速检索方法为依据，实现了有效视频记录信息的快速追溯。既保证了监控系统的实时性，还实现了高效的监控管理和规范的操作行为。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：
一种企业关键区域人员路径安全监控系统，包括图像采集装置、图像处理装置、输出报警装置和视频监控装置；
所述图像处理装置为NI CompactRIO嵌入式系统，包括嵌入式控制器和可编程FPGA以及工业I/O模块，图像处理装置内嵌实时操作系统；
所述图像采集装置包括交换机和多个网络摄像头，网络摄像头通过交换机与图像处理装置相连接；
所述视频监控装置包括工控机和显示器，工控机与图像处理装置进行通讯连接；
所述输出报警装置为报警器，图像处理装置通过I/O口与输出报警装置连接；
所述图像处理装置分别与图像采集装置、输出报警装置、视频监控装置连接，构成企业关键区域人员路径安全监控系统；
所述图像采集装置以图像信息的形式实时采集区域内作业人员的行为信息，图像处理装置对获取的图像数据进行处理并将信息分别传送到视频监控装置和输出报警装置；
所述的图像处理装置中的图像处理软件采用非线性透镜畸变校正算法校正每个采集图像ROI(有效区域)，采用非线性拟合标定方法使图像中的像素坐标与世界坐标之间形成映射关系，根据实际设备和监控区域的世界坐标将图像采集装置获取图像信息中的坐标进行拼接，构成完整场区的监控俯视图；采用快速检索方法，进行有效路径视频记录信息的快速追溯；
所述的输出报警装置将图像处理装置处理后的报警信息用电信号的形式通过报警器反馈给监控管理人员及作业人员。
一种企业关键区域人员路径安全监控方法，包括以下方法：
(1)非线性拟合标定法：
步骤一、在离线的情况下，将每个摄像头获取初始图片，传递给图像处理装置；
步骤二、图像处理装置中的图像处理软件对图片内的有效区域进行透镜误差和非线性透镜畸变的校正即图片预处理；
步骤三、图像处理装置中的图像处理软件在每个摄像头获取的初始图片中的有效区域内铺设标准网格，网格的疏密程度由样本训练时采样点的多少决定，根据用户的具体要求可进行调节；
步骤四、图像处理软件会在畸变校正后的初始图片标准网格内进行采点即采集训练样本；
步骤五、基于非线性拟合标定法对采集的样本进行训练，使像素坐标与世界坐标形成映射；
进一步，非线性拟合标定公式如下：
Figure BDA0001214501080000031
其中Xi和Yi为训练样本的世界坐标，xi和yi为训练样本的像素坐标i∈(1,n+1)；通过样本训练求解方程，确定拟合系数aj和bj其中j∈(0,n)，通过最小二乘法修正拟合系数aj，即误差平法和最小；公式如下：
Figure BDA0001214501080000032
同理修正拟合系数bj，确定拟合系数aj和bj其中j∈(0,n)，实现像素坐标与世界坐标之间的映射；
步骤六、将每个图片的训练结果即参数Origin、X Axis Point和拟合系数保存在图像处理软件中；
进一步，参数Origin为训练后的原点坐标，参数X Axis Point为训练后的x轴上一点坐标；保存参数的目的在于：使Origin的坐标与标准网格原点(默认左上采样点为原点)重合，使x轴与标准网格的水平方向重合，在默认偏差角度为零度的情况下，y轴是通过已重合的x轴间接确定的；
步骤七、按照实际世界坐标将所有标定区域的坐标进行拼接，即构建整个场区的平面俯视图，
进一步，图片实际坐标＝图片训练后坐标+相对世界坐标；
其中，相对世界坐标，默认以场区的左上监控区域为基准，相对世界坐标为该区域的右下采样点坐标；
步骤八、每个图片完成标定后，即可进行图片有效区域的拼接，最终形成整个场区的监控俯视图，监控视频中作业人员的位置信息可视为俯视图中移动点的坐标信息；
步骤九、作业人员的标定，图像采集装置实时采集图像信息，图像处理软件对采集到的图像信息进行处理，并根据上述方法对作业人员进行在线标定；
进一步，作业人员的标定具体为：首先将采集图片进行灰度处理，然后利用背景差除法对图片进行相减，再对相减后的图片进行二值化处理，最后选取二值化图片中的最低点像素坐标作为人员的像素坐标；利用上述标定方法对人员进行在线标定，得到作业人员的世界坐标，并反映在监控俯视图上，实现作业人员的准确定位；
(2)快速检索方法：
步骤一、根据作业票确定输入信息，输入信息是可在视频监控装置中进行修改的和存储的表格；
进一步，输入信息表格中包括：管理人员姓名，设备名称，设备型号，作业时间，作业人员姓名及备注等信息；
步骤二、根据输入信息设置具体的安全作业图，实现视频监控装置中操作系统的区域规划功能；
进一步，区域规划的目的在于为报警条件提供实际坐标参考；安全作业图是管理人员在已完成畸变校正和标定训练的初始图片上根据作业票中设备和区域的实际位置规定的，图中包括规范路径，作业区域和危险区域；
步骤三、根据不同的作业票建立安全作业图库，管理人员可在视频监控装置中操作系统进行库的修改和存储操作；
进一步，安全作业图库为每一张作业票设置安全作业图的集合；
步骤四、针对报警信息(报警信息即输出报警装置的报警信号、视频信息、违章日志等)，确定发生报警区域；
步骤五、根据发生报警区域，确定摄像头机位，摄像头机位即摄像头所处监控区域位置；
步骤六、根据摄像头机位查询该摄像头存储的报警信息(即违规日志和记录视频)；
步骤七、确定报警时间，即将录像的时间信息与作业票输入信息中的时间进行匹配，并同作业票输入信息进行二次核对；
步骤八、根据已确定的作业票信息，确定具体作业人员；
步骤九、根据具体作业人员的作业票信息，确定其工作路径(即作业人员现场操作时管理人员开放的规范路径)，从而确定其经过和工作的监控区域，回调整个视频链，视频链即多个摄像头采集存储的视频信息，实现智能监控系统的快速检索功能。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、在监控管理过程中，采用非线性拟合标定的方法实现区域监控，保证了实时视频的监控，利用基于非线性拟合标定法还可以准确地反应出作业人员位置信息，给监控管理人员提供了有效的人员定位信息，便于监控管理人员及时地发现监控区域出现的异常情况。
2、在监控管理过程中，根据实际设备和区域的世界坐标建立的整个场区的平面俯视图，不仅可以为管理人员反映直观的监控区域信息，还便于管理人员对监控全局进行指挥和管理。
3、在监控管理过程中，根据具体作业票信息设置的安全作业图，规范作业人员工作行为(工作行为即通过规范路径到达工作区域进行正规操作)。同时可实现违规报警及记录，达到了智能监控的目的。
4、在监控管理过程中，利用快速检索追溯录像记录，可以为监控管理人员快速地提供有效的记录信息，从而达到完善监管制度的目的。
附图说明
图1本发明的系统原理示意图；
图2本发明的系统结构示意图；
图3本发明的非线性拟合标定法流程图；
图4本发明的基于非线性拟合标定法建立的场区俯视图；
图5本发明的快速检索方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明提供的具体实施方式进行详细说明。
如图1所示，一种企业关键区域人员路径安全监控系统，包括图像采集装置、图像处理装置、输出报警装置和视频监控装置；
如图2所示，所述图像处理装置为NI CompactRIO嵌入式系统，包括嵌入式控制器和可编程FPGA以及工业I/O模块，图像处理装置内嵌实时操作系统；实现了图像处理及整个场区标定的功能，使图像像素坐标与世界坐标之间形成映射关系。
所述图像采集装置包括交换机和多个网络摄像头，网络摄像头通过交换机与图像处理装置相连接；从而达到汇总网络摄像头采集不同图像信息的目的。
所述视频监控装置包括工控机和显示器，工控机与图像处理装置进行通讯连接；
所述输出报警装置为报警器，图像处理装置通过I/O口与输出报警装置连接；报警器设置于监控区域和监控室。
所述图像处理装置分别与图像采集装置、输出报警装置、视频监控装置连接，构成企业关键区域人员路径安全监控系统；
所述图像采集装置以图像信息的形式实时采集区域内作业人员的行为信息，图像处理装置对获取的图像数据进行处理并将信息分别传送到视频监控装置和输出报警装置；
所述的图像处理装置中的图像处理软件采用非线性透镜畸变校正算法校正每个采集图像ROI(有效区域)，采用非线性拟合标定方法使图像中的像素坐标与世界坐标之间形成映射关系，根据实际设备和监控区域的世界坐标将图像采集装置获取图像信息中的坐标进行拼接，构成完整场区的监控俯视图；采用快速检索方法，进行有效路径视频记录信息的快速追溯；
所述的输出报警装置将图像处理装置处理后的报警信息用电信号的形式通过报警器反馈给监控管理人员及作业人员。
一种企业关键区域人员路径安全监控方法，包括以下方法：
(1)非线性拟合标定法，图3为非线性拟合标定法流程图；
步骤一、在离线的情况下，将每个摄像头获取初始图片，传递给图像处理装置；
步骤二、图像处理装置中的图像处理软件对图片内的有效区域进行透镜误差和非线性透镜畸变的校正即图片预处理；
步骤三、图像处理装置中的图像处理软件在每个摄像头获取的初始图片中的有效区域内铺设标准网格，网格的疏密程度由样本训练时采样点的多少决定，根据用户的具体要求可进行调节；
步骤四、图像处理软件会在畸变校正后的初始图片标准网格内进行采点即采集训练样本；
步骤五、基于非线性拟合标定法对采集的样本进行训练，使像素坐标与世界坐标形成映射；
进一步，非线性拟合标定公式如下：
Figure BDA0001214501080000061
其中Xi和Yi为训练样本的世界坐标，xi和yi为训练样本的像素坐标i∈(1,n+1)。通过样本训练求解方程，确定拟合系数aj和bj其中j∈(0,n)，通过最小二乘法修正拟合系数aj，即误差平法和最小。公式如下：
Figure BDA0001214501080000071
同理修正拟合系数bj，确定拟合系数aj和bj其中j∈(0,n)，实现像素坐标与世界坐标之间的映射；
步骤六、将每个图片的训练结果即参数Origin、X Axis Point和拟合系数保存在图像处理软件中；
进一步，参数Origin为训练后的原点坐标，参数X Axis Point为训练后的x轴上一点坐标；保存参数的目的在于：使Origin的坐标与标准网格原点(默认左上采样点为原点)重合，使x轴与标准网格的水平方向重合，在默认偏差角度为零度的情况下，y轴是通过已重合的x轴间接确定的；
步骤七、按照实际世界坐标将所有标定区域的坐标进行拼接，即构建整个场区的平面俯视图，
进一步，图片实际坐标＝图片训练后坐标+相对世界坐标；
其中，相对世界坐标，默认以场区的左上监控区域为基准，相对世界坐标为该区域的右下采样点坐标；
在标定完成的基础上，如图4所示，为本发明基于非线性拟合标定法建立的场区俯视图，根据一个简单的实例阐述区域拼接和场区平面俯视图建立过程。
本实例以机位(1,1)区域为基准，其中，机位(1,1)区域的左上点的世界坐标为原点，右下点的世界坐标为(10,10)，单位为M；而标定完成的机位(2,2)区域的左上点的世界坐标也是(0,0)，右下点的世界坐标为(10,10)；但机位(2,2)区域的左上点的实际世界坐标(10,10)，右下点的实际世界坐标为(20,20)。
所以在机位(2,2)区域的原点上加上相对于基准区域机位(1,1)的右下点世界坐标(10,10)，便可构成机位(2,2)区域的实际世界坐标，即实际世界坐标等于训练后的坐标加相对世界坐标。同理机位(2,2)区域内所有的点的实际世界坐标都可以通过这种方式求得。
通过这种方法就可以将所有标定完成的n*m-1个区域的坐标进行拼接，构成了整个场区世界坐标体系，根据具体的显示窗口大小调节缩放因子便可完成场区俯视图的建立。
步骤八、每个图片完成标定后，即可进行图片有效区域的拼接，最终形成整个场区的监控俯视图，监控视频中作业人员的位置信息可视为俯视图中移动点的坐标信息；
步骤九、作业人员的标定，图像采集装置实时采集图像信息，图像处理软件对采集到的图像信息进行处理，并根据上述方法对作业人员进行在线标定；
进一步，作业人员的标定具体为：首先将采集图片进行灰度处理，然后利用背景差除法对图片进行相减，再对相减后的图片进行二值化处理，最后选取二值化图片中的最低点像素坐标作为人员的像素坐标。利用上述标定方法对人员进行在线标定，得到作业人员的世界坐标，并反映在监控俯视图上，实现了作业人员的准确定位。
(2)快速检索方法，图5所示为本发明的快速检索方法流程图；
步骤一、根据作业票确定输入信息，输入信息是可在视频监控装置中进行修改的和存储的表格；
进一步，输入信息表格中包括：管理人员姓名，设备名称，设备型号，作业时间，作业人员姓名及备注等信息；
步骤二、根据输入信息设置具体的安全作业图，实现视频监控装置中操作系统的区域规划功能；
进一步，区域规划的目的在于为报警条件提供实际坐标参考。监控俯视图是管理人员在已完成畸变校正和标定训练的初始图片上根据作业票中设备和区域的实际位置规定的，图中包括规范路径，作业区域和危险区域；
步骤三、根据不同的作业票建立安全作业图库，管理人员可在视频监控装置中操作系统进行库的修改和存储操作；
进一步，安全作业图库为每一张作业票设置安全作业图的集合；
具体的，区域规划的部分如图4所示，以整个场区中的第(i，j)区域为例阐述区域规划的工作原理。图4阴影正方形表示第(i，j)区域的安全作业图，其中，设备所在的棋盘格矩形为依据设备世界坐标设定的危险区域，设备所在的黑色矩形为根据输入信息设置的工作区域，除两个矩形外的四个白色区域为规范路径，具体序号1的规范路径为管理人员根据作业票输入信息为作业人员开放的规范路径，若作业人员行走于除序号1的规划路径中，系统则将其行为视为二级报警。即作业人员只能通过规范路径到达工作区域，且作业人员只能在工作区域内作业；若作业人员误入危险区域，或未经开通的规范路径进入工作区域，则企业的人员行为安全监控系统将会进行报警并记录报警信息。
这里将根据报警分为非法入侵和违规问题两个类型：a类报警信息视为一级报警，b类报警信息视为二级报警。a.非法入侵是指不在工作时间内和没有从规范路径进入整个场区监控区域内的人员行为，将会进行报警，并记录该人员的一切行为。b.违规问题包括在工作时间内非作业人员进入监控区域和作业人员存在不正规行为两种情况。
具体的，非作业人员(即将没有录入输入信息的人员视为非作业人员)从规范路径进入监控区域时，系统将会进行报警并记录非作业人员的行为信息；作业人员存在没有按照开放的规范路径到达工作区域、进入了危险区域、完成操作时存在问题，企业的人员行为安全监控系统将会进行报警，并记录下库房工作人员的行为信息。
步骤四、针对报警信息(报警信息即输出报警装置的报警信号、视频信息、违章日志等)，确定放生报警区域；
步骤五、根据发生报警区域，确定摄像头机位，摄像头机位即摄像头所处监控区域位置；
步骤六、根据摄像头机位查询该摄像头存储的报警信息(即违规日志和记录视频)；
步骤七、确定报警时间，即将录像的时间信息与作业票输入信息中的时间进行匹配，并同作业票输入信息进行二次核对；
步骤八、根据已确定的作业票信息，确定具体作业人员；
步骤九、根据具体作业人员的作业票信息，确定其工作路径(即作业人员现场操作时管理人员开放的规范路径)，从而确定其经过和工作的监控区域，回调整个视频链，视频链即多个摄像头采集存储的视频信息，实现智能监控系统的快速检索功能。
以上实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于上述的实施例。上述实施例中所用方法如无特别说明均为常规方法。

Claims (1)

1.一种企业关键区域人员路径安全监控方法，其特征在于，包括以下方法：
(1)非线性拟合标定法：
步骤一、在离线的情况下，将每个摄像头获取初始图片，传递给图像处理装置；
步骤二、图像处理装置中的图像处理软件对图片内的有效区域进行透镜误差和非线性透镜畸变的校正即图片预处理；
步骤三、图像处理装置中的图像处理软件在每个摄像头获取的初始图片中的有效区域内铺设标准网格，网格的疏密程度由样本训练时采样点的多少决定，根据用户的具体要求可进行调节；
步骤四、图像处理软件会在畸变校正后的初始图片标准网格内进行采点即采集训练样本；
步骤五、基于非线性拟合标定法对采集的样本进行训练，使像素坐标与世界坐标形成映射；
进一步，非线性拟合标定公式如下：
Figure FDA0004080480430000011
其中Xi和Yi为训练样本的世界坐标，xi和yi为训练样本的像素坐标i∈(1,n+1)；通过样本训练求解方程，确定拟合系数aj和bj其中j∈(0,n)，通过最小二乘法修正拟合系数aj，即误差平法和最小；公式如下：
Figure FDA0004080480430000012
同理修正拟合系数bj，确定拟合系数aj和bj其中j∈(0,n)，实现像素坐标与世界坐标之间的映射；
步骤六、将每个图片的训练结果即参数Origin、X Axis Point和拟合系数保存在图像处理软件中；
进一步，参数Origin为训练后的原点坐标，参数X Axis Point为训练后的x轴上一点坐标；保存参数的目的在于：使Origin的坐标与标准网格原点重合，默认左上采样点为原点，使x轴与标准网格的水平方向重合，在默认偏差角度为零度的情况下，y轴是通过已重合的x轴间接确定的；
步骤七、按照实际世界坐标将所有标定区域的坐标进行拼接，即构建整个场区的平面俯视图，
进一步，图片实际坐标＝图片训练后坐标+相对世界坐标；
其中，相对世界坐标，默认以场区的左上监控区域为基准，相对世界坐标为该区域的右下采样点坐标；
步骤八、每个图片完成标定后，即可进行图片有效区域的拼接，最终形成整个场区的监控俯视图，监控视频中作业人员的位置信息可视为俯视图中移动点的坐标信息；
步骤九、作业人员的标定，图像采集装置实时采集图像信息，图像处理软件对采集到的图像信息进行处理，并根据上述方法对作业人员进行在线标定；
进一步，作业人员的标定具体为：首先将采集图片进行灰度处理，然后利用背景差除法对图片进行相减，再对相减后的图片进行二值化处理，最后选取二值化图片中的最低点像素坐标作为人员的像素坐标；利用上述标定方法对人员进行在线标定，得到作业人员的世界坐标，并反映在监控俯视图上，实现作业人员的准确定位；
(2)快速检索方法：
步骤一、根据作业票确定输入信息，输入信息是可在视频监控装置中进行修改的和存储的表格；
进一步，输入信息表格中包括：管理人员姓名，设备名称，设备型号，作业时间，作业人员姓名及备注等信息；
步骤二、根据输入信息设置具体的安全作业图，实现视频监控装置中操作系统的区域规划功能；
进一步，区域规划的目的在于为报警条件提供实际坐标参考；安全作业图是管理人员在已完成畸变校正和标定训练的初始图片上根据作业票中设备和区域的实际位置规定的，图中包括规范路径，作业区域和危险区域；
步骤三、根据不同的作业票建立安全作业图库，管理人员可在视频监控装置中操作系统进行库的修改和存储操作；
进一步，安全作业图库为每一张作业票设置安全作业图的集合；
步骤四、针对报警信息，报警信息即输出报警装置的报警信号、视频信息、违章日志，确定发生报警区域；
步骤五、根据发生报警区域，确定摄像头机位，摄像头机位即摄像头所处监控区域位置；
步骤六、根据摄像头机位查询该摄像头存储的报警信息即违规日志和记录视频；
步骤七、确定报警时间，即将录像的时间信息与作业票输入信息中的时间进行匹配，并同作业票输入信息进行二次核对；
步骤八、根据已确定的作业票信息，确定具体作业人员；
步骤九、根据具体作业人员的作业票信息，确定其工作路径即作业人员现场操作时管理人员开放的规范路径，从而确定其经过和工作的监控区域，回调整个视频链，视频链即多个摄像头采集存储的视频信息，实现智能监控系统的快速检索功能。
CN201710040464.9A 2017-01-20 2017-01-20 一种企业关键区域人员路径安全监控系统及方法 Active CN106791700B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710040464.9A CN106791700B (zh) 2017-01-20 2017-01-20 一种企业关键区域人员路径安全监控系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710040464.9A CN106791700B (zh) 2017-01-20 2017-01-20 一种企业关键区域人员路径安全监控系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106791700A CN106791700A (zh) 2017-05-31
CN106791700B true CN106791700B (zh) 2023-05-09

Family

ID=58944915

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710040464.9A Active CN106791700B (zh) 2017-01-20 2017-01-20 一种企业关键区域人员路径安全监控系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106791700B (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108287519B (zh) * 2018-02-05 2019-08-23 合肥中科离子医学技术装备有限公司 用于质子治疗设备安全联锁的逻辑结构和实现方法
CN109753901B (zh) * 2018-12-21 2023-03-24 上海交通大学 基于行人识别的室内行人寻迹方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111191631A (zh) * 2020-01-08 2020-05-22 哈尔滨融智爱科智能科技有限公司 基于图像域模板匹配的视频监控监管区域多设备联动方法
CN112347847A (zh) * 2020-09-27 2021-02-09 浙江大丰实业股份有限公司 一种舞台安全监控用自动定位系统
CN114639217A (zh) * 2020-12-16 2022-06-17 国电南瑞科技股份有限公司 一种基于激光雷达的变电站室内区域防护与告警系统及其工作方法
CN115477211B (zh) * 2021-06-15 2023-10-27 中移(成都)信息通信科技有限公司 一种电梯停靠方法、装置、设备及存储介质
CN114862973B (zh) * 2022-07-11 2022-09-16 中铁电气化局集团有限公司 基于固定点位的空间定位方法、装置、设备及存储介质
CN115314685A (zh) * 2022-10-11 2022-11-08 杭州宇链科技有限公司 基于ai视频结构化分析的危化品领用管理系统与方法
CN115684637B (zh) * 2022-12-30 2023-03-17 南京理工大学 基于路侧单目相机标定的高速公路车辆测速方法及设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101951502A (zh) * 2010-10-19 2011-01-19 北京硅盾安全技术有限公司 一种三维智能视频监控方法
CN102063718A (zh) * 2010-12-24 2011-05-18 江南大学 一种点激光测量系统的现场标定和精密测量方法
CN103729712A (zh) * 2013-10-25 2014-04-16 国家电网公司 一种电力现场作业人员智能安全管控方法
CN104835159A (zh) * 2015-05-07 2015-08-12 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 用于连续变焦距光学成像系统的数字图像校正方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9159210B2 (en) * 2012-11-21 2015-10-13 Nettalon Security Systems, Inc. Method and system for monitoring of friend and foe in a security incident

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101951502A (zh) * 2010-10-19 2011-01-19 北京硅盾安全技术有限公司 一种三维智能视频监控方法
CN102063718A (zh) * 2010-12-24 2011-05-18 江南大学 一种点激光测量系统的现场标定和精密测量方法
CN103729712A (zh) * 2013-10-25 2014-04-16 国家电网公司 一种电力现场作业人员智能安全管控方法
CN104835159A (zh) * 2015-05-07 2015-08-12 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 用于连续变焦距光学成像系统的数字图像校正方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
贾传美.煤矿机电事故影响因素及防范路径研究.《山东工业技术》.2015,全文. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106791700A (zh) 2017-05-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106791700B (zh) 一种企业关键区域人员路径安全监控系统及方法
CN113283344B (zh) 一种基于语义分割网络的矿用输送带跑偏检测方法
US11829116B2 (en) Intelligent identification and warning method for uncertain object of production line in digital twin environment (DTE)
CN110889339B (zh) 基于头肩检测的危险区域分级预警方法与系统
CN112235537B (zh) 一种变电站现场作业安全预警方法
CN114418145A (zh) 基于gim的变电站数字孪生方法及系统
CN110874866B (zh) 一种基于视频的变电站三维监控方法及系统
CN111753712A (zh) 电力生产人员安全监测方法、系统以及设备
CN109308448A (zh) 一种采用图像处理技术来防止变配电误操作的方法
CN112184773A (zh) 一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法及系统
CN114665608B (zh) 用于变电站的智能感知巡检系统及方法
WO2022037281A1 (zh) 一种基于机器视觉的变电现场作业实时监控与报警系统
CN116206255B (zh) 基于机器视觉的危险区域人员监控方法与装置
CN113111771A (zh) 一种发电厂工作人员不安全行为的识别方法
CN112989099B (zh) 基于图像通信的智慧施工管理系统和方法
CN112183264B (zh) 一种基于空间关系学习的吊车吊臂下有人逗留的判断方法
CN206620222U (zh) 一种企业关键区域人员路径安全监控系统
CN116311034A (zh) 一种基于对比检测的机器人巡检系统
CN114549822A (zh) 基于预置位摄像头的隔离开关闭合状态检测方法
CN113780224B (zh) 一种变电站无人化巡视方法及系统
CN116862980B (zh) 图像边缘的目标检测框位置优化校正方法、系统、介质及终端
CN117475343A (zh) 一种炼化装置区交叉作业智能监控方法
CN206146533U (zh) 变电站智能遥视全景测温系统
CN116311029B (zh) 基于大数据的施工作业违章识别系统及方法
CN117692610B (zh) 一种ar车间巡检系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant