CN108846848A - 一种融合uwb定位与视频识别的作业现场预警方法及装置 - Google Patents

一种融合uwb定位与视频识别的作业现场预警方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法及装置，其中方法包括：通过UWB定位方法对佩戴有定位标签的人员进行定位；根据定位结果判断该人员是否到达预设危险区域边界，若是，则通过摄像头获取该人员的视频图像并通过视频识别算法实时判断该人员是否进入预设危险区域，若是，则进行报警；通过视频识别算法实时识别该人员行为意图，判断该人员是否有可能进入预设危险区域，若是，则进行报警。本发明提出在使用UWB精准定位实现人全局定位的基础之上，同时使用基于视频图像识别技术检测出人员肢体的位置并预测其动作意图，用于解决目前国内普遍应用的UWB精准定位方法无法精确定位到人的肢体，更无法知道人的动作是否危险的技术问题。

Description

一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法及装置
技术领域
本发明涉及电力现场作业安全预警技术领域，尤其涉及一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法及装置。
背景技术
电力现场作业存在复杂性和危险性的特点，因此现场作业管理历来是电力安全生产的极其重要的环节，然而工作负责人往往无法做到全面监管，加之工作人员素养参差不齐，存在误入带电区域、误碰带电设备、冒险作业等安全风险。电网公司虽然通过利用物理围栏、验电工具、近电告警器等技术手段进行预防，但是由于现场安全措施执行不到位，仍然无法解决现场作业的风险隐患，亟需加强现场作业的规范化管理。针对上述问题，可利用UWB精准定位算法定位人员位置，得知其行为轨迹，从而提高安全管理水平。
然而目前国内普遍应用的UWB精准定位方法仅能实现人员的全局定位，即只能定位人在哪里，而无法精确定位到人的肢体，更无法知道人的肢体是否处于活动状态，人的不当活动是否会带来危险。这种情况具体到电力现场作业场景，是存在巨大安全隐患的。
发明内容
本发明提供了一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法及装置，提出在使用UWB精准定位实现人全局定位的基础之上，同时使用基于视频图像识别技术检测出人员肢体的位置并预测其动作意图，从而判断人员是否安全，用于解决目前国内普遍应用的UWB精准定位方法无法精确定位到人的肢体，更无法知道人的肢体是否处于活动状态，人的不当活动是否会带来危险的技术问题。
本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，包括：
通过UWB定位方法对佩戴有定位标签的人员进行定位；
根据定位结果判断该人员是否到达预设危险区域边界，若是，则通过摄像头获取该人员的视频图像并通过视频识别算法实时判断该人员是否进入预设危险区域，若是，则进行报警；
通过视频识别算法实时识别该人员行为意图，判断该人员是否有可能进入预设危险区域，若是，则进行报警。
优选地，所述通过视频识别算法实时判断该人员是否进入预设危险区域具体包括：
用图像分割技术将该人员运动的前景区域和背景区域分割出来；
识别前景区域中的人体是否与背景区域中的预设危险区域重合，若是，则判断该人员进入预设危险区域。
优选地，所述通过视频识别算法实时识别该人员行为意图具体包括：
从获取到的视频中提取描述该视频的人体动作信息；
根据人体动作信息中的动作特征向量的周期性变化判断人体动作的类别及方向；
根据人体动作的类别及方向的语义信息确定该人员行为意图。
优选地，所述通过视频识别算法实时识别该人员行为意图还包括：
根据人体动作信息将视频分割为子视频段。
优选地，所述从获取到的视频中提取描述该视频的人体动作信息具体包括：
从获取到的视频中提取描述该视频的物体动作信息；
根据物体动作信息中的物体的宽高比特征判断视频中的物体是否为人体，若是，则将该物体对应的物体动作信息记录为人体动作信息。
优选地，所述根据人体动作的类别及方向的语义信息确定该人员行为意图之后还包括：
根据该人员行为意图判断该人员是否有可能进入该预设危险区域，若是，则报警。
优选地，所述用图像分割技术将该人员运动的前景区域和背景区域分割出来具体包括：
通过差分图像法、时间差分法或光流法将该人员运动的前景区域和背景区域分割出来。
优选地，所述通过UWB定位方法对佩戴有定位标签的人员进行定位具体包括：
获取定位标签周期性发送的UWB信号，得到消除发送接收时间差的到达时间差和到达角；
根据到达时间差和到达角通过定位算法计算出定位标签的位置。
优选地，所述定位算法具体包括：
通过TDOA误差方程组里附加AOA误差方程来构建三维形式的非线性方程组；
使用加权最小二乘法获取初始估计；
根据初始解分量之间的相关性，并基于约束加权最小二乘算法，重新建立方程以对初始估计进行修正；
通过计算拉格朗日因子，获取最终位置估计。
本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警装置，包括：处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述的融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，包括：通过UWB定位方法对佩戴有定位标签的人员进行定位；根据定位结果判断该人员是否到达预设危险区域边界，若是，则通过摄像头获取该人员的视频图像并通过视频识别算法实时判断该人员是否进入预设危险区域，若是，则进行报警；通过视频识别算法实时识别该人员行为意图，判断该人员是否有可能进入预设危险区域，若是，则进行报警。本发明提出在使用UWB精准定位实现人全局定位的基础之上，同时使用基于视频图像识别技术检测出人员肢体的位置并预测其动作意图，从而判断人员是否安全，用于解决目前国内普遍应用的UWB精准定位方法无法精确定位到人的肢体，更无法知道人的肢体是否处于活动状态，人的不当活动是否会带来危险的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法的一个实施例的示意图；
图2为本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法的另一个实施例的示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法及装置，提出在使用UWB精准定位实现人全局定位的基础之上，同时使用基于视频图像识别技术检测出人员肢体的位置并预测其动作意图，从而判断人员是否安全，用于解决目前国内普遍应用的UWB精准定位方法无法精确定位到人的肢体，更无法知道人的肢体是否处于活动状态，人的不当活动是否会带来危险的技术问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法的一个实施例，包括：
101、通过UWB定位方法对佩戴有定位标签的人员进行定位；
102、根据定位结果判断该人员是否到达预设危险区域边界，若是，则通过摄像头获取该人员的视频图像并通过视频识别算法实时判断该人员是否进入预设危险区域，若是，则进行报警；
需要注意的是，预设危险区域边界可以是划定的二维空间，也可以是划定的三维空间。视频图像是一段视频以及其中的图像数据。
103、通过视频识别算法实时识别该人员行为意图，判断该人员是否有可能进入预设危险区域，若是，则进行报警。
识别该人员行为意图即通过视频识别视频中人体的动作类型等，具体是识别该人员的动作类别和方向，如伸手、伸脚、走路及对应的伸手方向、伸脚方向和走路方向等等，此处不做限定。举个例子，如果该人员的动作类别是伸手且伸手方向往预设危险区域，则可以判断该人员有可能进入预设危险区域，则进行报警。需要注意的是，进入可以是部分进入，即该人员伸手，仅是手部进入预设危险区域。
本发明实施例提出在使用UWB精准定位实现人全局定位的基础之上，同时使用基于视频图像识别技术检测出人员肢体的位置并预测其动作意图，从而判断人员是否安全，用于解决目前国内普遍应用的UWB精准定位方法无法精确定位到人的肢体，更无法知道人的肢体是否处于活动状态，人的不当活动是否会带来危险的技术问题。
以上是对本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法的一个实施例进行详细的描述，以下将对本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法的另一个实施例进行详细的描述。
本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法的另一个实施例，包括：
201、在作业现场布置多个带摄像头的定位基站；
定位基站用于接收定位标签发射的UWB信号，摄像头用于获取接近危险边界人员肢体的精准位置及预测其动作意图。
202、获取工作人员佩戴的定位标签周期性发送的UWB信号，得到消除发送接收时间差的到达时间差和到达角；
人员佩戴含定位标签安全帽或工牌进入待定位区域，其定位标签周期性发送UWB信号，定位基站接收该信号后，在消除发送接收时间差的前提下，得到到达时间差(TDOA)和和到达角(AOA)；
203、根据到达时间差和到达角通过定位算法计算出定位标签的位置；
定位算法具体包括：通过TDOA误差方程组里附加AOA误差方程来构建三维形式的非线性方程组；使用加权最小二乘法获取初始估计；根据初始解分量之间的相关性，并基于约束加权最小二乘算法，重新建立方程以对初始估计进行修正；通过计算拉格朗日因子，获取最终位置估计。即：将步骤202所得结果发送给服务器根据定位算法计算出结果，所述定位算法是一种改进Chan算法的到达时间差(TDOA)和到达角(AOA)混合三维定位算法。主要思想是将Chan算法推广到三维空间，并在TDOA误差方程组里附加AOA误差方程来构建三维形式的非线性方程组。为了有效地克服Chan算法的二值根模糊性问题，先使用加权最小二乘法(WLS)获取初始解或者估计；接着根据初始解分量之间的相关性，并基于约束加权最小二乘(CWLS)算法，重新建立方程以对初始估计进行修正。通过计算拉格朗日因子，获取最终位置估计。还可以将最终估计位置显示于监控器终端。
步骤202至203主要是利用定位基站和定位标签之间收发UWB信号，进行精准定位。
204、根据定位结果判断该人员是否到达预设危险区域边界，若是，则执行步骤205，若否，则继续执行步骤202至步骤204；
205、通过摄像头获取该人员的视频图像；
当携带定位标签的人员接近危险区域边界时，摄像头自动启动，获取动态视频图像；
206、用图像分割技术将该人员运动的前景区域和背景区域分割出来；
可以是通过差分图像法、时间差分法或光流法将该人员运动的前景区域和背景区域分割出来。通过摄像装置获取视频，用图像分割技术将运动的前景区域和背景区域分割出来。通过图像分割与识别等算法判断人员是否已进入危险区。对运动人体图像分割的目的是将运动的前景区域和背景危险区域分割出来；识别前景当中的人体目的一是判断是否与危险区重合，二是为后续预测动作意图作准备。
针对动态视频图像分割，一般采用时间分割方法，即运动目标检测法，其目的主要是在视频图像序列中从复杂的背景中将运动的人体区域分割出来，目前常见的时问分割方法有差图像法、时问差分法和光流法。差图像法，也称为背景减除法，就是对当前图像与背景图像进行差分分析、处理、得到一个分割阈值用来对运动区域进行分割。这三种方法各有合适的应用场景，对于作业现场而言，由于背景相对视频摄像头静止,使用背景减除法得到目标的特征数据非常全面,分割效果很理想。实时性强，对硬件要求不高。
207、识别前景区域中的人体是否与背景区域中的预设危险区域重合，若是，则判断该人员进入预设危险区域并报警，若否，则执行步骤208；
208、从获取到的视频中提取描述该视频的物体动作信息；
通过摄像装置获取视频片段，从中提取人体运动及表现特征，获得描述该视频的特征向量。
209、根据物体动作信息中的物体的宽高比特征判断视频中的物体是否为人体，若是，则将该物体对应的物体动作信息记录为人体动作信息；
通过摄像装置获取动态视频，从中提取运动及表现特征，获得描述该视频的特征向量；目前运动人体识别方法主要包括：基于人体特征的分类方法和基于运动特性的分类方法。基于人体特征的分类方法中比如基于形状的分类，是利用分割出来的区域的形状特征信息来进行物体分类的。首先，通过使用计算“宽高比”的方式，对多个人体样本进行样本训练得到一般人体的“宽高比”，使用这个“宽高比”作为人体特有的特征，用于识别分割出的运动目标是否为人体。
210、根据人体动作信息将视频分割为子视频段；
通过分割连续视频流，使其成为若干组只包含一个动作事例的子视频段；通过上述对连续视频流中运动人体的分析，使其成为若干组只包含一个动作事例的子视频段，比如伸手、伸脚等危险动作；
211、根据人体动作信息中的动作特征向量的周期性变化判断人体动作的类别及方向；
基于运动特性的分类是指利用人体运动的某些周期性变化的特征对人体的存在进行判别，如：人在奔跑或稳定地行走时表现出的有规律变化，即周期性变化的人体姿态。
212、根据人体动作的类别及方向的语义信息确定该人员行为意图；
把视频的动作信息发送给服务器，服务器对动作类别以及动作发生方位给出合理判断，细致分析出与动作相对应的语义信息，最终确定人的行为意图；
213、根据该人员行为意图判断该人员是否有可能进入该预设危险区域，若是，则报警。
将视频信息发送给服务器，服务器对动作类别以及动作发生方位给出合理判断，细致分析出与动作相对应的语义信息，最终确定人的行为意图。
其中，根据该人员行为意图判断该人员是否有可能进入该预设危险区域可以是先根据该人员行为意图判断人体动作的类别是否属于危险类别，然后根据该人员行为意图判断人体动作的方向是否指向预设危险区域，若是，则判断该人员有可能进入该预设危险区域并报警。
或者直接根据该人员行为意图判断人体动作的方向是否指向预设危险区域，若是，则判断该人员有可能进入该预设危险区域并报警。
或者是根据该人员行为意图判断人体动作是否曾经或经常进入预设危险区域。
以下将对本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警装置的一个实施例进行详细的描述。
本发明提供的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警装置的一个实施例，包括：处理器以及存储器：
存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
处理器用于根据程序代码中的指令执行上述的融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，其特征在于，包括：
通过UWB定位方法对佩戴有定位标签的人员进行定位；
根据定位结果判断该人员是否到达预设危险区域边界，若是，则通过摄像头获取该人员的视频图像并通过视频识别算法实时判断该人员是否进入预设危险区域，若是，则进行报警；
通过视频识别算法实时识别该人员行为意图，判断该人员是否有可能进入预设危险区域，若是，则进行报警。
2.根据权利要求1所述的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，其特征在于，所述通过视频识别算法实时判断该人员是否进入预设危险区域具体包括：
用图像分割技术将该人员运动的前景区域和背景区域分割出来；
识别前景区域中的人体是否与背景区域中的预设危险区域重合，若是，则判断该人员进入预设危险区域。
3.根据权利要求1所述的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，其特征在于，所述通过视频识别算法实时识别该人员行为意图具体包括：
从获取到的视频中提取描述该视频的人体动作信息；
根据人体动作信息中的动作特征向量的周期性变化判断人体动作的类别及方向；
根据人体动作的类别及方向的语义信息确定该人员行为意图。
4.根据权利要求3所述的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，其特征在于，所述通过视频识别算法实时识别该人员行为意图还包括：
根据人体动作信息将视频分割为子视频段。
5.根据权利要求3所述的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，其特征在于，所述从获取到的视频中提取描述该视频的人体动作信息具体包括：
从获取到的视频中提取描述该视频的物体动作信息；
根据物体动作信息中的物体的宽高比特征判断视频中的物体是否为人体，若是，则将该物体对应的物体动作信息记录为人体动作信息。
6.根据权利要求3所述的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，其特征在于，所述根据人体动作的类别及方向的语义信息确定该人员行为意图之后还包括：
根据该人员行为意图判断该人员是否有可能进入该预设危险区域，若是，则报警。
7.根据权利要求2所述的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，其特征在于，所述用图像分割技术将该人员运动的前景区域和背景区域分割出来具体包括：
通过差分图像法、时间差分法或光流法将该人员运动的前景区域和背景区域分割出来。
8.根据权利要求1所述的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，其特征在于，所述通过UWB定位方法对佩戴有定位标签的人员进行定位具体包括：
获取定位标签周期性发送的UWB信号，得到消除发送接收时间差的到达时间差和到达角；
根据到达时间差和到达角通过定位算法计算出定位标签的位置。
9.根据权利要求8所述的一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法，其特征在于，所述定位算法具体包括：
通过TDOA误差方程组里附加AOA误差方程来构建三维形式的非线性方程组；
使用加权最小二乘法获取初始估计；
根据初始解分量之间的相关性，并基于约束加权最小二乘算法，重新建立方程以对初始估计进行修正；
通过计算拉格朗日因子，获取最终位置估计。
10.一种融合UWB定位与视频识别的作业现场预警装置，其特征在于，包括：处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-9任一项所述的融合UWB定位与视频识别的作业现场预警方法。
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