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基于光编码技术的人员入侵智能报警系统

冷晶晶  
【摘要】:随着数字化油田建设实施步伐的日趋加快,开发出具有数字化、自动化、智能化等特点的实时监视监控系统,实现对油田井场的有效监控,是油田企业迫切需要解决的一个问题。针对油田井场的人员入侵、非法操作设备及盗取公共财产等行为的识别和监控问题,设计了一个基于光编码技术的人员入侵智能报警系统,可以实现智能化油田井场关键设备周边及其他要害部门重要场所的人员入侵检测及其危险动作识别等功能。该系统以Kinect传感器作为三维视频图像的采集设备,以其所获取的实时深度图、人体骨骼图为主要研究对象,深入研究了基于Kinect的人体动作识别方法,突破了二维视频监控的一些局限,为实时安全监控系统的研究提供了一种新的思路。首先,在深入了解Kinect传感器内部结构及其工作原理的基础上,重点研究了Kinect深度数据特征及其校正方法,掌握应用Kinect for Windows SDK来处理人体骨骼数据的方法。利用该开发工具包的骨骼跟踪功能,构建了一种三维人体骨架模型,并采用归一化方法消除了人到摄像头的距离对所建模型的影响。提出使用人体结构向量角及部分结构向量模比值作为动作识别特征量以实现其平移和缩放不变性。设计了一种人体动作表示方法及行为搜索方法,引入人体不同动作时的特征量权值,分析提出了该权值的具体计算方法;提出采用基于改进的滑动窗口方法实现人体行为搜索。其次,设计了一种DTW算法来实现动作识别,设备现场实验证明该算法能达到准确有效识别人体动作的要求。为进一步提高手部动作识别准确率,提出采用阈值分割法获取人体手部图像,并对其进行形态学处理计算掌心位置、提取手部轮廓,结合人手轮廓关键几何特征实现指尖检测。在VS2010环境下开发了人员入侵智能报警系统,实验表明该系统能实现对人员入侵及其危险动作的实时有效识别及报警,其识别准确率能达到90%以上。


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