CN109255298A - 一种动态背景中的安全帽检测方法与*** - Google Patents
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Abstract
本发明设计了一种动态背景中的安全帽检测方法与***。涉及目标检测与跟踪领域，该方法通过对工人与安全帽数据集进行标注与训练，利用卷积神经网络的特性，将卷积层中搜集的特征录入到分类器中展开训练，同时在网络最后加一个分类层，使这些特征进入分类器进行分类。利用聚类的方法得到anchor boxes，并对每个预测框预测四个坐标值。根据这四个坐标值对图片中的目标画出预测框。根据预测得到的预测框坐标与类别，进行是否头戴安全帽的判别与工人的跟踪。本发明能够对工地中工作人员是否头戴安全帽精确地识别，采用卷积神经网络的方法来提取特征，可以更好地提升传统方法的识别效率与精度，同时能够较好地客服背景多变情况下的检测难度大的缺点。
Description
技术领域
本发明涉及目标检测与跟踪领域，具体设计了一种动态背景中的安全帽检测方法与***。
背景技术
随着信息技术的发展，目标检测与跟踪，已逐渐渗透到人们生活的方方面面，其重要性日益突出，吸引了越来越多的海内外学者及研究机构参与到此领域的研究。目前，目标检测与跟踪已广泛应用于视频监控、虚拟现实、人机交互、行星探测、行为理解等领域，实现了公共安全监控与管理，意外事件防范、检测及处理，应急推演，老幼病残监护以及自主导航等功能。
目标检测(objection detection)是机器视觉中最常见的问题。是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个***的一项重要能力，近年来，目标检测在人工智能，人脸识别，无人驾驶等领域都得到了广泛的应用。然而，在目标检测的过程中会受到各种各样干扰，比如角度、遮挡、光线强度等因素，这些因素会导致目标发生畸变，为目标检测增加了新的挑战。
近年来，卷积神经网络已经被广泛应用于物体检测与图像分类。网络通过训练该结构中的数百万个参数来自动学习特征。
发明内容
本发明设计一种动态背景中的安全帽检测方法与***。用于解决各种需要戴安全帽的场所的安全帽检测识别的问题，为了达到该目的，该方法通过对人与安全帽数据集进行标注与训练，利用卷积神经网络的特性，将卷积层中搜集的特征录入到分类器中展开训练。利用聚类的方法得到anchor boxes，并对每个预测框预测四个坐标值(tx，ty，tw，th)。根据这四个坐标值对图片中的目标画出预测框。
本发明所述的方法首先将图像分为多个网格，并为每个网格预测感兴趣对象的边界框，然后通过逻辑回归预测一个物体的得分，如果预测的这个边界框与真实图片中的物体的边界框大部分重合，并且比其他的所有预测的要好，这个边界框将保留，如果没有这个边界框的准确值没有达到阈值0.5，那么这个预测框就会被忽略。每个框使用多标签分类来预测边界框可能包含的类。在训练过程中，使用二元交叉熵损失来进行类别预测。对图片中的工人与安全帽进行预测后，我们进行工人是否头戴安全帽的判断，根据安全帽预测框的坐标与工人预测框的坐标，如果安全帽在工人的一定范围内(我们所指定的范围)，可以认为该工人头戴安全帽。
区别于现有的处理方法，本发明的有益效果是：目前已有的安全帽识别方法一般都是基于颜色或形状特征，也有基于分类器的安全帽识别方法，此类方法效率一般都较为低，并且比较复杂。本发明在满足效率与准确率的前提下，极大地简化了传统方法的复杂度与难度，采用深度卷积神经网络的方法自动提取人体与安全帽有效区分特征，将特征提取，特征分类等步骤融合。使目标检测与识别的效率与精度又大大地提升。同时能够较好地客服背景多变情况下的检测难度大的缺点。
附图说明
图1是本发明所述的一种动态背景中的安全帽检测方法与***的卷积神经网络框架，图2是本发明所述的一种动态背景中的安全帽检测方法与***的的流程图。
具体实施方式
请参阅图2所示：
1、一种动态背景中的安全帽检测方法与***，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤一：工人与安全帽数据集采集，采集工地工人的视频图像，人工方式标注工人与安全帽，区分人与安全帽，得到人-安全帽识别数据集进入步骤二；
步骤二：工人与安全帽数据集训练，接着将我们标注的人-安全帽数据集作为我们卷积神经网络模型的训练集，最终得到工人-安全帽检测模型进行进入步骤三；
步骤三：目标检测，根据步骤二得到的工人-安全帽检测模型，对实时视频图像或已保存的视频图像进行检测，识别出视频图像中的目标的类别并得到预测框的坐标(tx，ty，tw，th)进入步骤四；
步骤四：目标分析，根据视频图像中的目标的工人预测框坐标，在他的一定坐标范围内遍历寻找是否有安全帽目标的存在，设(px，py)为人预测框的左上角坐标，pw，ph分别为人预测框的宽和高，(hx，hy)分别为安全帽预测框的左上角坐标，pw，ph分别为安全帽预测框的宽和高，根据坐标判断，人的头上是否有安全帽。我们还对每一个目标进行光流跟踪，为每一个进入视频图像中的目标设置跟踪ID，在该目标离开视频图像之前一直进行跟踪；
2、根据权利要求1所述的一种动态背景中的安全帽检测方法与***，其特征在于，步骤一中所述得到工人-安全帽数据集方法包括以下步骤：
步骤一：首先利用爬虫爬取网站上的建筑工地施工图片，或自行采集工地视频进行图片分帧提取，进入步骤二；
步骤二：然后删除掉不存在任何人或安全帽的图片，使用labelimg进行人工标注；
3、根据权利要求1所述的一种动态背景中的安全帽检测方法与***，其特征在于，步骤二所述的卷积神经网络模型训练包括以下步骤：
步骤一：训练过程中，输入图像进入我们的卷积神经网络，进行特征提取，我们的卷积神经网络框架有53个卷积层，一层池化层与一个全连接层，采用53 个卷积层进行特征提取，获取输入图像的特征，池化层用于降维与降低过拟合，最后一层全连接层综合前53个卷积层提取到特征，可由如下矩阵形式表示：
式中I1，...，I53为全连接层的输入，x1，...，x53为全连接层的输出，进入步骤二；
步骤二：考虑训练过程中的损失函数，我们采用均方和误差作为Loss函数，统一用以下公式作为损失函数：
其中，CoordErr为定位误差，IOUErr为IOU误差，ClassErr为分类误差；
具体展开式如下：
其中λCoord＝5，该值为定位误差权重，λnoobject＝0.5，该值为不包含物体的置信误差权重，为预测值，表示判断网格i中第j个检测边界框是否负责该物体，若负责则为1，否则为0；
4、根据权利要求1所述的一种动态背景中的安全帽检测方法与***，其特征在于，步骤三所述的目标检测包括以下步骤：
步骤一：首先输入视频图像，对每一帧的视频图像进行形态学滤波，祛除椒盐噪声，使图像更加平滑，进入步骤二；
步骤二：接着根据得到的训练好的工人-安全帽检测模型，检测过程中，输入图像被我们的卷积神经网络框架划分为S×S的网格，每个网格预测是否有物体的中心落入其内部，若某网格预测为是，则该网格再预测出N个检测边界框以及每个框的置信分数，其中置信分数反映了检测边界框对其检测出物体的自信程度。其计算公式为：
Confidence＝Pr(Object)×IOU (4)
式中
其中，Pr(Object)代表边界框包含目标物体的概率；NNgt为基于训练标签的参考标准框，NNdt为检测边界框；area()表示面积，同时，每个检测边界框包含 5个参数：(tx，ty，tw，th)以及Confidence。(tx，ty)代表检测边界框的中心相对其母网格的位置。(tw，th)为检测边界框的宽和高；(tx，ty，tw，th)计算公式如下：
tx＝δ(bx)+cx (6)
ty＝δ(by)+cy (7)
其中cx，cy是网格的坐标偏移量，qw，qh是预设的anchor box的边长，(bx， by，bw，bh)是我们的卷积神经网络模型对每个bounding box预测的四个坐标值，最终得到边框的坐标值(tx，ty，tw，th)；每个网格还预测C个类别概率，即 Pr(Classi|Object)，此概率表示第i类物体中心落入该网格的概率；C为类别数量，与N无关，最终，输出层输出S×S×(B×(5+C))维的张量；进入步骤三；
步骤三：最后进行非极大值抑制，筛选boxes，得到最终物体所在位置的坐标及置信度；
5、根据权利要求1所述的一种动态背景中的安全帽检测方法与***，其特征在于，步骤四目标分析，包括以下步骤：
步骤一：对已检测到目标进行是否戴安全帽的判别，首先定位到检测结果中的工人类别，再对检测结果进行遍历，寻找是否存在安全帽在工人的头上，若检测结果中定位不到工人，则跳出此帧，进行下一帧的检测，计算公式如下：
公式(10)针对工人出现在视频画面中央范围未接触到视频画面边缘，且工人直立情况；
公式(11)针对工人出现在视频画面边缘且工人直立情况；
公式(12)针对工人出现在视频画面中央范围未接触到视频画面边缘，且工人蹲或者坐的情况；
公式(13)针对工人出现视频画面边缘，且工人蹲或者坐的情况；
上述四个公式中(px，py)为人预测框的左上角坐标，pw，ph分别为人预测框的宽和高，(hx，hy)分别为安全帽预测框的左上角坐标，pw，ph分别为安全帽预测框的宽和高，上式中的等式排除了安全帽不在工人头上的情况，当f(x)＝1 时即该工人头上有安全帽，反之则无，进入步骤二；
步骤二：对所有进入视频中的工人进行跟踪，以便最后进行统计计数，跟踪方法采用金字塔分层的光流跟踪法，对检测到结果特征采用光流跟踪，利用运动目标随时间变化的光流场特性，从而有效地提取和跟踪运动目标，每当该物体离开视频范围，则计数加一，最终统计整个视频中出现的戴安全帽与不戴安全帽工人的数目；构建基于金字塔分层的LK光流法具体如下：
①对每一帧建立一个高斯金字塔，最低分辨率图像在最顶层，原始图像在底层；
②从顶层Lm层开始，通过最小化每个点的领域范围内的匹配误差和，得到顶层图像中每个点的光流；计算公式如下：
上式中，I(x，y)为前一帧图像上一点的灰度值，J(x+dx，y+dy)为后一帧图像上与I(x，y)最接近的灰度值，向量[dx，dy]是图像在点(x，y)处的运动位移，即像素点(x，y)的光流；
假设图像的尺寸每次缩放为原来的一半，共缩放Lm层，则第0层为原图像，设已知原图的位移为d，则每层的位移为：
③顶层的光流计算结果反馈到第Lm-1层，作为该层初始时的光流值估计g
gL-1＝2(gL+dL) (16)
④沿金字塔向下反馈，重复估计动作，直到金字塔底层(原图像)，底层位移为：
d＝g0+d0 (17)
对于每一层L，每个点的光流计算都是基于领域内所有点的匹配误差和最小值，计算公式如下：
上式中，wx，wy定义了图像上矩形窗口的大小(2×wx+1)，(2×wy+ 1)，(ux，uy)为某一像素点的坐标，使用上式的光流计算方式，可以解决比较大的运动目标跟踪；
由于金字塔的缩放减小了光流值，顶层的光流估计值可以设为0；
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所做的等效结构或等流程变换，或直接或间接运用在相关技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围。
Claims (5)
1.一种动态背景中的安全帽检测方法与***，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤一：工人与安全帽数据集采集，采集工地工人的视频图像，人工方式标注工人与安全帽，区分人与安全帽，得到人-安全帽识别数据集；
步骤二：工人与安全帽数据集训练，接着将我们标注的人-安全帽数据集作为我们卷积神经网络模型的训练集，最终得到工人-安全帽检测模型；
步骤三：目标检测，根据步骤二得到的工人-安全帽检测模型，对实时视频图像或已保存的视频图像进行检测，识别出视频图像中的目标的类别并得到预测框的坐标(tx，ty，tw，th)；
步骤四：目标分析，根据视频图像中的目标的工人预测框坐标，在他的一定坐标范围内遍历寻找是否有安全帽目标的存在，设(px，py)为人预测框的左上角坐标，pw，ph分别为人预测框的宽和高，(hx，hy)分别为安全帽预测框的左上角坐标，pw，ph分别为安全帽预测框的宽和高，根据坐标判断，人的头上是否有安全帽；我们还对每一个目标进行光流跟踪，为每一个进入视频图像中的目标设置跟踪ID，在该目标离开视频图像之前一直进行跟踪。
2.根据权利要求1所述的一种动态背景中的安全帽检测方法与***，其特征在于，步骤一中所述得到工人-安全帽数据集方法包括以下步骤：
步骤一：首先利用爬虫爬取网站上的建筑工地施工图片，或自行采集工地视频进行图片分帧提取；
步骤二：然后删除掉不存在任何人或安全帽的图片，使用labelimg进行人工标注。
3.根据权利要求1所述的一种动态背景中的安全帽检测方法与***，其特征在于，步骤二所述的卷积神经网络模型训练包括以下步骤：
步骤一：训练过程中，输入图像进入我们的卷积神经网络，进行特征提取，我们的卷积神经网络框架有53个卷积层，一层池化层与一个全连接层，采用53个卷积层进行特征提取，获取输入图像的特征；池化层用于降维与降低过拟合，最后一层全连接层负责综合前53个卷积层提取到的特征，可由如下矩阵形式表示：
式中I1，...，I53为全连接层的输入，x1，...，x53为全连接层的输出；
步骤二：考虑训练过程中的损失函数，我们采用均方和误差作为Loss函数，统一用以下公式作为损失函数：
其中，CoordErr为定位误差，IOUErr为IOU误差，ClassErr为分类误差。
4.根据权利要求1所述的一种动态背景中的安全帽检测方法与***，其特征在于，步骤三所述的目标检测包括以下步骤：
步骤一：首先输入视频图像，对每一帧的视频图像进行形态学滤波，祛除椒盐噪声，使图像更加平滑；
步骤二：接着根据得到的训练好的工人-安全帽检测模型，检测过程中，输入图像被我们的卷积神经网络框架划分为S×S的网格，每个网格预测是否有物体的中心落入其内部，若某网格预测为是，则该网格再预测出N个检测边界框以及每个框的置信分数，其中置信分数反映了检测边界框对其检测出物体的自信程度，其计算公式为：
Confidence＝Pr(Object)×IOU (3)
式中
其中，Pr(Object)代表边界框包含目标物体的概率；NNgt为基于训练标签的参考标准框，NNdt为检测边界框；area()表示面积；同时，每个检测边界框包含5个参数：(tx，ty，tw，th)以及Confidence；(tx，ty)代表检测边界框的中心相对其母网格的位置；(tw，th)为检测边界框的宽和高，(tx，ty，tw，th)计算公式如下：
tx＝δ(bx)+dx (5)
ty＝δ(by)+dy (6)
其中dx，dy是网格的坐标偏移量，qw，qh是预设的anchor box的边长，(bx，by，bw，nh)是我们的卷积神经网络模型对每个bounding box预测的四个坐标值，最终得到边框的坐标值(tx，ty，tw，th)；每个网格还预测C个类别概率，即Pr(Classi|Object)，此概率表示第i类物体中心落入该网格的概率；C为类别数量，与N无关；
步骤三：最后进行非极大值抑制，筛选boxes，得到最终物体所在位置的坐标及置信度。
5.根据权利要求1所述的一种动态背景中的安全帽检测方法与***，其特征在于，步骤四目标分析，包括以下步骤：
步骤一：对已检测到目标进行是否戴安全帽的判别，首先定位到检测结果中的工人类别，再对检测结果进行遍历，寻找是否存在安全帽在工人的头上，若检测结果中定位不到工人，则跳出此帧，进行下一帧的检测，计算公式如下：
公式(9)针对工人出现在视频画面中央范围未接触到视频画面边缘，且工人直立情况；
公式(10)针对工人出现在视频画面边缘且工人直立情况；
公式(11)针对工人出现在视频画面中央范围未接触到视频画面边缘，且工人蹲或者坐的情况；
公式(12)针对工人出现视频画面边缘，且工人蹲或者坐的情况；
上述4个公式中(px，py)为人预测框的左上角坐标，pw，ph分别为人预测框的宽和高，(hx，hy)为安全帽预测框的左上角坐标，pw，ph分别为安全帽预测框的宽和高，上式中的等式排除了安全帽不在工人头上的情况；当f(x)＝1时即该工人头上有安全帽，反之则无；
步骤二：对所有进入视频中的工人进行跟踪，以便最后进行统计计数，跟踪方法采用金字塔分层的光流跟踪法；对检测到结果特征采用光流跟踪，利用运动目标随时间变化的光流场特性，从而有效地提取和跟踪运动目标；每当该物体离开视频范围，则计数加一，最终统计整个视频中出现的戴安全帽与不戴安全帽工人的数目。
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