CN110889339B

CN110889339B - 基于头肩检测的危险区域分级预警方法与系统

Info

Publication number: CN110889339B
Application number: CN201911098149.7A
Authority: CN
Inventors: 杨帆; 王志强; 薛卫
Original assignee: Nanjing Zhenshi Intelligent Technology Co Ltd
Current assignee: Xiaoshi Technology Jiangsu Co ltd
Priority date: 2019-11-12
Filing date: 2019-11-12
Publication date: 2020-10-02
Anticipated expiration: 2039-11-12
Also published as: CN110889339A

Abstract

本发明提供一种基于头肩检测的危险区域分级预警方法与系统，在危险区域中通过背景图片进行多级预警区域的设置，并形成边界线，在实时监测的过程中，基于人员的头肩进行人体检测并对头肩信息进行实时的监测和跟踪，基于跟踪轨迹进行分级预警，从而避免传统的人员手动统计计数带来的不及时和错误，从而导致的危险发送，同时可克服传统的线下统计造成的预警不及时的问题。

Description

基于头肩检测的危险区域分级预警方法与系统

技术领域

本发明涉及指挥交通技术领域，具体而言涉及一种基于头肩检测的危险区域分级预警方法与系统。

背景技术

通常化工厂、材料车间或者其他洁净车间等危险场所对进入的人员密度有要求，过度密集的人员将导致极大的危险。为此，这些场所通常设置严格的人员限制，但基本上是通过线下的人员统计，但这样的方式存在比较大的漏洞，完全基于手工统计，容易发生错误。同时，在人员进入较多的情况下，无法进行预警，容易导致发生危险。

为此，现有技术提出了一种基于蓝牙定位的方案，例如在人员的衣物或者工牌上设置蓝牙标签，通过蓝牙标签对人员进行室内定位，实现超员、禁止和告警的管理。然而，这样的方式依然存在一定的缺陷，尤其是在区域分级管理过程中，例如一级区域为严格的限制区域(例如核心加工、反应区)，二级区域为普通限制区域(包括生产过程控制、记录与管理区域)等，由于蓝牙定位的精度误差，难以准确判断人员在区域内还是区域外，而且存在定位标签无电、无信号、遗忘等风险。

同时，在这些危险或者有特殊要求的场所设置较多的定位设备，故障率高，标签充电频繁，信标安装位置容易发生碰撞，设备出现故障，如防爆破坏等不易被发现。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于头肩检测的危险区域分级预警方法与系统，基于人员的头肩进行人体检测并对头肩信息进行实时的监测和跟踪，基于跟踪轨迹进行分级预警。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

基于头肩检测的危险区域分级预警方法，包括以下步骤：

步骤1、在危险区域的入口区域布设至少一个摄像装置，通过摄像装置采集通过入口的图像；

步骤2、根据预设的规则在入口区域的背景图像中设定预警区域，包括一级区域和二级区域，一级区域被设置成允许M人通过，二级区域被设置成允许N人通过，M、N均为正整数，且M大于N；

步骤3、在背景图像中确定一级区域和二级区域的边界，形成边界线；

步骤4、摄像装置实时采集通过入口的图像，并基于头肩检测判断进入一级区域的人员数量m以及进入二级区域的人员数量n，如果m大于等于M或者n大于等于N，则报警动作，并提示禁止人员进入，否则进入步骤5；

步骤5、对于进入一级区域内的人员，基于头肩检测每个设定的时间周期T记录一个头肩坐标，对每个时间周期T内的头肩坐标进行连线，产生一条射线；

步骤6、判断所产生的射线是否与二级区域的边界线交叉，如果不交叉则舍弃，如果交叉则进入步骤7；

步骤7、判断对应时间周期T内的轨迹是否已经超过射线对应的边界线之间的预警距离L，如果已经超过，则预警提示，否则返回步骤4，重复上述步骤进行进入一级区域和二级区域的人员进行预警和报警判断。

进一步地，前述步骤2中，根据危险区域的人员密度要求确定一级和二级区域作为预警区域，采集入口区域的背景图像，并根据一级和二级区域范围要求，确定边界坐标。

进一步地，连接边界坐标作为两个预警区域的对应的边界线。

进一步地，所述方法中更加包含：

根据一级和二级区域范围要求，在二级区域所在范围内、对应于入口处的位置设置N个人的虚拟对象，基于采集的虚拟对象的图像，利用图像语义分割方式识别出视频画面中的虚拟对象并形成轮廓，从轮廓向外扩展一定的像素值，形成二级区域的轮廓，得到二级区域的边界坐标；再从二级区域的轮廓向外扩展一定的像素值，形成一级区域的轮廓，得到一级区域的边界坐标。

进一步地，在所述步骤7中，所述的射线对应的边界线之间的预警距离L的确定方式如下：

L＝λ*d,d射线对应的边界线之间的连线距离，λ为根据不同危险区域确定的阈值，其取值范围在0-1之间。

进一步地，在危险区域的存在多个入口区域时，均布设摄像装置，并基于采集的图像执行步骤2-7，其中在进行报警判断时，将进入一级区域和二级区域内的人数进行累加确定。

根据本发明的改进，还提出一种基于头肩检测的危险区域分级预警系统，包括：

至少一个布设在危险区域的至少一个入口区域的摄像装置，通过摄像装置采集通过入口的图像；

视频分析仪，用于对图像数据进行图像处理，进行头肩检测；

服务器；

其中，所述服务器被设置成根据图像处理数据执行下面的操作：

步骤1、根据预设的规则在入口区域的背景图像中设定预警区域，包括一级区域和二级区域，一级区域被设置成允许M人通过，二级区域被设置成允许N人通过，M、N均为正整数，且M大于N；

步骤2、在背景图像中确定一级区域和二级区域的边界，形成边界线；

步骤3、根据摄像装置实时采集通过入口的图像的头肩检测结果判断进入一级区域的人员数量m以及进入二级区域的人员数量n，如果m大于等于M或者n大于等于N，则报警动作，并提示禁止人员进入，否则进入步骤4；

步骤4、对于进入一级区域内的人员，基于头肩检测每个设定的时间周期T记录一个头肩坐标，对每个时间周期T内的头肩坐标进行连线，产生一条射线；

步骤5、判断所产生的射线是否与二级区域的边界线交叉，如果不交叉则舍弃，如果交叉则进入步骤6；

步骤6、判断对应时间周期T内的轨迹是否已经超过射线对应的边界线之间的预警距离L，如果已经超过，则预警提示，否则返回步骤3，重复上述步骤进行进入一级区域和二级区域的人员进行预警和报警判断。

进一步地，所述操作中，根据一级和二级区域范围要求，在二级区域所在范围内、对应于入口处的位置设置N个人的虚拟对象，基于采集的虚拟对象的图像，利用图像语义分割方式识别出视频画面中的虚拟对象并形成轮廓，从轮廓向外扩展一定的像素值，形成二级区域的轮廓，得到二级区域的边界坐标；再从二级区域的轮廓向外扩展一定的像素值，形成一级区域的轮廓，得到一级区域的边界坐标。

进一步地，所述操作中，在所述步骤7中，所述的射线对应的边界线之间的预警距离L的确定方式如下：

进一步地，所述操作中，连接边界坐标作为两个预警区域的对应的边界线。

与现有技术相比，本发明的显著有益效果在于：

1、在危险区域中通过背景图片进行多级预警区域的设置，并形成边界线，在实时监测的过程中，基于人员的头肩进行人体检测并对头肩信息进行实时的监测和跟踪，基于跟踪轨迹进行分级预警，从而避免传统的人员手动统计计数带来的不及时和错误，从而导致的危险发送，同时可克服传统的线下统计造成的预警不及时的问题；

2、通过视频、头肩检测和人员生物特征进行识别分析，可准确判别人员在危险区域内还是区域外，并保证告警的准确性以及提前预警；

3、通过增加预告警区域，可有效避免人员进入告警区域，才进行告警。同时基于预告警区域(一级区域)内的人员的流动以及流动趋势，将安全问题提前预警，避免和减少安全问题的发生。

应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。

结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。

附图说明

附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。

现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：

图1是根据本发明示例性实施例的基于头肩检测的危险区域分级预警系统的配置图。

图2是根据本发明示例性实施例的基于头肩检测的危险区域分级预警方法的流程示意图。

图3是根据本发明示例性实施例的基于头肩检测的危险区域分级预警方法中分级预警区域的示意图。

图4是根据本发明示例性实施例的服务器的硬件示意图。

具体实施方式

为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。

在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定意在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是应为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。

根据图1-3所示的本发明的示例性实施例的基于头肩检测的危险区域分级预警系统，在危险区域中通过背景图片进行多级预警区域的设置，并形成边界线，在实时监测的过程中，基于人员的头肩进行人体检测并对头肩信息进行实时的监测和跟踪，基于跟踪轨迹进行分级预警，从而避免传统的人员手动统计计数带来的不及时和错误，从而导致的危险发送，同时可克服传统的线下统计造成的预警不及时的问题。

结合图1-3所示，本发明的实施例将按照下述方式顺序说明。

{系统配置}

图1示例性地表示了基于头肩检测的危险区域分级预警系统的配置，其中包括布设在工厂等危险场所的前端摄像以及后台系统，其中前端包括布设在至少一个入口区域的摄像装置100，用来采集通过入口的图像数据，例如视频流。视频分析仪200与所述摄像装置100数据通信，对采集的视频流进行处理，提取其中的每一帧作为待处理的图像数据，然后通过头肩检测进行人体的检测和计数。

图1中示例性地表示了2个摄像装置的示例，在一些实施例中，可以在每一个入口区域设置一个摄像装置，也可以设置多个摄像头，进行图像拼接处理。

应当理解，对于一个危险区域，具有多个入口的，应当至少在每个入口均设置摄像装置。

服务器300，优选地与所述视频分析仪200之间通过有线或者无线网络进行通信，接收去发送的图像和/或图像处理结果。

作为可选的例子，服务器300可以是设置在每个工厂、企业管理端的服务器，对本工厂、或者企业内部管理的多个工作进行预警分析和处理。在另外的例子中，服务器300还可以是设置在远端的，可对多个企业进行共同管理和预警分析，而布设在每个工厂或者企业内，而是提供预警或者分析的运营商处。

优选地，与服务器300配套地，还可以设置一个或者多个数据库400，以接收和存储来自一个或者多个视频分析仪的图像和/或图像处理结果数据。这样的数据库400，优选地采用存储阵列实现，或者海量存储器。

优选地，这样的数据库400还设置冗余和备份机制，对接收的数据按周期进行冗余备份。

服务器300，根据接收到的图像处理结果，根据预设的程序进行相应的处理过程，尤其如本发明接下的图2以及对应的处理流程中的操作，包括但不限于：对入口区域的背景图像中设定预警区域；确定区域边界线以及根据头肩检测结果进行预警和报警处理。

{分级预警过程}

图2示例性的本公开的方案中分级预警处理的过程。其中优选地由服务器执行预警判断的处理过程。

结合图2所示，根据1个示例性实施的过程包括：

步骤3、摄像装置实时采集通过入口的图像，并基于头肩检测判断进入一级区域的人员数量m以及进入二级区域的人员数量n，如果m大于等于M或者n大于等于N，则报警动作，并提示禁止人员进入，否则进入步骤4；

步骤6、判断对应时间周期T内的轨迹是否已经超过射线对应的边界线之间的预警距离L，如果已经超过，则预警提示，否则返回步骤4，重复上述步骤进行进入一级区域和二级区域的人员进行预警和报警判断。

如此，通过头肩检测以及人员的行为轨迹进行分析，基于人员的头肩进行人体检测并对头肩信息进行实时的监测和跟踪，从而实现对不同区域范围内的人员密度的危险预警。

优选地，结合图3所示的确定预警区域的示例，前述步骤2中，根据危险区域的人员密度要求确定一级和二级区域作为预警区域，采集入口区域的背景图像，并根据一级和二级区域范围要求，确定边界坐标。

根据本发明的示例，通过连接边界坐标作为两个预警区域的对应的边界线。

更加优选的例子中，本发明基于图像语义分割进行区域划分和坐标确定，例如结合图3，根据一级和二级区域范围要求，在二级区域所在范围内、对应于入口处的位置设置N个人的虚拟对象，基于采集的虚拟对象的图像，利用图像语义分割方式识别出视频画面中的虚拟对象并形成轮廓，从轮廓向外扩展一定的像素值，形成二级区域的轮廓，得到二级区域的边界坐标；再从二级区域的轮廓向外扩展一定的像素值，形成一级区域的轮廓，得到一级区域的边界坐标。

其中，图像语义分割是指将像素按照图像中表达语义含义的不同进行分组/分割，如此来进行区域划分。

优选地，在步骤6中，的射线对应的边界线之间的预警距离L的确定方式如下：

结合图1、3所示，在危险区域的存在多个入口区域时，均布设摄像装置100，并基于采集的图像执行步骤3-6，其中在进行报警判断时，将进入一级区域和二级区域内的人数进行累加确定。

优选地，在本发明的实施过程，在现场危险区域的入口还设置报警设备，例如声和/或光反馈模块(如报警灯、扬声器、蜂鸣器等)，在报警和预警时，通过播报不同的提示音或者提示语言进行预警，提醒人员禁止进入或者小心进入。

这些报警设备，可以设置在本地，通过与本地的控制器连接的方式实现操作。控制器用于控制摄像装置的图像数据的采集、视频分析仪的数据处理和数据发送等。控制器通过网络接口与服务器300之间进行通信。

根据本发明的配置，结合图示，本发明的前述实施例还可以根据具体实施配置如下。

{基于头肩检测的危险区域分级预警系统}

一种基于头肩检测的危险区域分级预警系统，包括：

服务器；

其中，服务器被设置成根据图像处理数据执行下面的操作：

进一步地，操作中，根据一级和二级区域范围要求，在二级区域所在范围内、对应于入口处的位置设置N个人的虚拟对象，基于采集的虚拟对象的图像，利用图像语义分割方式识别出视频画面中的虚拟对象并形成轮廓，从轮廓向外扩展一定的像素值，形成二级区域的轮廓，得到二级区域的边界坐标；再从二级区域的轮廓向外扩展一定的像素值，形成一级区域的轮廓，得到一级区域的边界坐标。

进一步地，操作中，在步骤7中，的射线对应的边界线之间的预警距离L的确定方式如下：

进一步地，操作中，连接边界坐标作为两个预警区域的对应的边界线。

{硬件配置}

图4示例性地表示了实现本发明的服务器300的配置，其包括CPU 301、ROM 303、RAM 304、用户交互界面309、通信模块313和显示器315。这些部件通过例如总线相互连接，以集成或者独立的方式设置在服务器内部的板卡或者集成电路内。

通信模块313，可选有线或者无线通信模块，例如4G、5G等无线网络通信模块。

CPU 301、ROM 303和RAM 304通过读取和执行例如被记录在外置存储器311中的程序指令，用软件实施各种类型的功能。在本公开的实施方案中，图片处理过程的控制可以例如由CPU 301、ROM 303和RAM 304来实施。

用户交互界面309为例如接收用户操作的输入装置(诸如触控面板、虚拟按钮等)。

显示器315由能够视觉上向用户通知信息的装置构成。例如，显示器315可以是显示设备(诸如液晶显示器LCD)。显示器315输出通过CPU 301、ROM303和RAM 304中的软件实施压缩处理后输出的结果作为图片，展示给用户。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。

因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims

1.一种基于头肩检测的危险区域分级预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤6、判断所产生的射线是否会与一级区域的边界线交叉，如果不交叉则舍弃，如果交叉则进入步骤7；

步骤7、判断对应时间周期T内的轨迹是否已经超过射线对应的边界线之间的预警距离L，如果已经超过，则预警提示，否则返回步骤4，重复上述步骤进行进入一级区域和二级区域的人员进行预警和报警判断；

其中，L=λ*d, d为射线对应的边界线之间的连线距离，λ为根据不同危险区域确定的阈值，其取值范围在0-1之间。

2.根据权利要求1所述的基于头肩检测的危险区域分级预警方法，其特征在于，前述步骤2中，根据危险区域的人员密度要求确定一级和二级区域作为预警区域，采集入口区域的背景图像，并根据一级和二级区域范围要求，确定边界坐标。

3.根据权利要求2所述的基于头肩检测的危险区域分级预警方法，其特征在于，连接边界坐标作为两个预警区域的对应的边界线。

4.根据权利要求2或3所述的基于头肩检测的危险区域分级预警方法，其特征在于，所述方法中更加包含：

5.一种基于头肩检测的危险区域分级预警系统，其特征在于，包括：

服务器；

步骤5、判断所产生的射线是否会与一级区域的边界线交叉，如果不交叉则舍弃，如果交叉则进入步骤6；

步骤6、判断对应时间周期T内的轨迹是否已经超过射线对应的边界线之间的预警距离L，如果已经超过，则预警提示，否则返回步骤3，重复上述步骤进行进入一级区域和二级区域的人员进行预警和报警判断，其中L=λ*d, d为射线对应的边界线之间的连线距离，λ为根据不同危险区域确定的阈值，其取值范围在0-1之间。

6.根据权利要求5所述的基于头肩检测的危险区域分级预警系统，其特征在于，所述操作中，根据一级和二级区域范围要求，在二级区域所在范围内、对应于入口处的位置设置N个人的虚拟对象，基于采集的虚拟对象的图像，利用图像语义分割方式识别出视频画面中的虚拟对象并形成轮廓，从轮廓向外扩展一定的像素值，形成二级区域的轮廓，得到二级区域的边界坐标；再从二级区域的轮廓向外扩展一定的像素值，形成一级区域的轮廓，得到一级区域的边界坐标。

7.根据权利要求5所述的基于头肩检测的危险区域分级预警系统，其特征在于，所述操作中，连接边界坐标作为两个预警区域的对应的边界线。