【技术领域】：
[0001] 本
发明涉及污染环境下施工人员作业防护技术领域，尤其是一种污染修复场地中工作人员实时分区作业的防护方法。【背景技术】：
[0002]
土壤是经济社会可持续发展的物质
基础，关系人民群众身体健康。由于某些原因，我国大部分地区刚开始展开对污染场地的修复和治理工作，注意
力多集中在重金属污染、有机物等不同污染场地修复技术上，并且研发出了新的工艺、技术以及配套装备，同时也有一些修复污染场地成功实施的实例，建立了部分示范性工程。但在污染场地修复过程中，仍然存在一些亟待解决的问题，主要反映在：污染修复现场存在较多的未知因素，施工人员的人身安全防护尚处于较初级
水平，且每个人对于有毒环境的耐受能力不一样。因此，如何有效保障施工人员的安全，消除安全隐患，是污染环境修复作业必须面对的问题。
[0003] 在污染修复场地中，部分工作区域的有毒气体含量过高且环境复杂，若未佩戴高级防毒面具的工作人员误入这些危险的区域将会对工作人员的人身安全造成威胁，因此对于工作人员的实时防护在污染修复场地中是十分重要的。
[0004] 目前，在现场防护方面主要有两种措施，即：
电子围栏和划线规划。但由于污染修复环境中有毒气体的分布是实时变化的，若采用上述两种措施将会耗费大量人力、不利于管理且成本较高。此外，现场存在灰尘、污水等不利于上述两种措施实行的因素。【发明内容】：
[0005] 本发明的目的在于提出一种污染修复场地中工作人员实时分区作业的防护方法，它可以解决
现有技术的不足，是一种容易实现且操作方便的防护方法，在施工过程中可以及时发现进入危险区域的低级防护人员，并进行报警处理，进而达到保护工作人员的人身安全的目的。
[0006] 本发明的技术方案：一种污染修复场地中工作人员实时分区作业的防护方法，其特征在于它包括以下步骤：
[0007] (1)基于
颜色直方图的防毒面具等级判别：
[0008] 在HSV色系下提取防毒面具颜色的直方图；因为颜色直方图是矢量图，以此作为特征进行颜色判别时，采用Bhattacharyya距离作为两直方图相似度的度量，其计算公式为：
[0009]
[0010]
[0011] 式中，ρ为两直方图的Bhattacharyya系数；p为候选目标直方图分布；q为模板直方图分布；d为两直方图的Bhattacharyya距离，其值越小，表明两直方图的相似度越高，反之，两直方图相似度越低；
[0012] 所述步骤(1)中工作人员佩戴的防毒面具的防护等级分为高级防护和低级防护两种，对应的防毒面具的颜色分别是红色和黄色，其中红色代表高级防护，黄色代表低级防护。
[0013] (2)前景目标检测：
[0014] 利用显著性检测
算法对视场中信息的重要程度进行计算；通过改进的PQFT(四元傅里叶变换
相位谱)方法实现对前景目标的检测；
[0015] 对方向、两对颜色、
亮度四元参数进行傅里叶变换，再对相位谱进行傅里叶反变换，最后进行高斯二维滤波，对传统PQFT算法进行改进；对进入监控区域的目标进行检测，得到二值图像，将该二值图像的背景与前景分离，从中提取出干净的前景目标，便于后期对目标的
跟踪，提高系统的准确性与实时性；
[0016] (3)目标跟踪：
[0017] 基于改进的KCF跟踪器实现对目标跟踪，采用对初始目标进行尺度缩放的方法，经过相关
滤波器之后得到对应的响应值，然后比较各个不同尺度的响应值之间的大小，找到最大的一个，此时的尺度值即为最佳的目标尺度值，使用最佳尺度值对目标进行跟踪，能够解决目标跟踪过程当中目标尺度变化的问题，提高系统的准确性与实时性；
[0018] (4)行为轨迹提取：
[0019] 利用改进的质心提取算法，在不影响轨迹提取
精度的前提下减少提取质心数量，采取每隔T
帧提取一次目标质心的方法提取人体目标运动质心；
[0020] (5)预警：
[0021] 根据有毒气体分布探测装置获得的数据对背景信息进行实时区域A与区域B的划分，结合质心提取算法提取的运动目标质心的坐标
位置设计预警处理，当不符合标准的工作人员进入危险区域时及时报警并采取措施，大大降低工作人员的危险。
[0022] 本发明的工作原理：利用防毒面具不同的使用颜色，将工作人员防毒面具设置为不同的防护等级；通过对防毒面具的颜色特征进行区分判别，进而达到将防毒面具防护等级进行归类的目的；颜色直方图是对运动目标表面颜色分布的统计，不受目标的形状、
姿态等变化的影响。所以用直方图作为目标的特征，依据颜色分布进行匹配，具有
稳定性好、抗部分遮挡、计算方法简单和计算量小的特点，是比较理想的目标颜色特征。为了抵抗光照亮暗带来的影响，本发明的颜色直方图均在HSV色系下提取。
[0023] 通过分析对比如表1所示的8种具有代表性的显著性检测算法的特点，最后选用PQFT(四元傅里叶变换相位谱)方法进行本次发明的检测部分，改进的算法流程如图2所示。
[0024] 表1 8种具有代表性的显著性检测算法
[0025]
[0026] PQFT算法速度非常快，可以满足污染修复场地中检测的实时性要求，同时该方法在处理现场环境中的光照变化、灰尘污染等因素引起的问题有很好的效果。但是PQFT算法也存在一些缺点，当存在多个目标且部分目标与背景
对比度较低时容易造成漏检、误检，对于目前现场环境的检测效果有所影响。
[0027] PQFT算法速度非常快，可以满足污染修复场地中检测的实时性要求，同时该方法在处理现场环境中的光照变化、灰尘污染等因素引起的问题有很好的效果。但是PQFT算法也存在一些缺点，当存在多个目标且部分目标与背景对比度较低时容易造成漏检、误检，对于目前现场环境的检测效果有所影响。
[0028] 因此本发明通过对方向、颜色(两对)、亮度四元参数进行傅里叶变换，再对相位谱进行傅里叶反变换，最后进行高斯二维滤波，对传统PQFT算法进行改进。对进入监控区域的目标进行检测，得到二值图像，将该二值图像的背景与前景分离，从中提取出干净的前景目标，便于后期对目标的跟踪，提高系统的准确性与实时性。
[0029] KCF代表
内核化相关滤波器，利用在MIL跟踪器中使用的多个正样本具有的最大重叠区域；这种重叠的数据导致一些良好的数学特性，利用这个跟踪器使跟踪效果更快，同时更准确。但KCF因为在跟踪过程当中目标框是已经设定好的，从始至终大小未发生变化，而我们的跟踪序列当中目标大小时有发生变化，这个就会导致跟踪器跟踪过程当中目标框漂移，从而导致跟踪失败。因此，本发明采用对初始目标进行尺度缩放的方法，经过相关滤波器之后得到对应的响应值，然后比较各个不同尺度的响应值之间的大小，找到最大的一个，此时的尺度值即为最佳的目标尺度值，使用最佳尺度值对目标进行跟踪，能够解决目标跟踪过程当中目标尺度变化的问题，提高系统的准确性与实时性。
[0030] 利用改进的质心提取算法，如果依照传统的质心算法对包含人体目标的关键帧序列中的人体目标都进行一次提取质心的运算，存在如下一些问题：1)产生较大的计算量，不利于实现实时监控和快速搜索；2)相邻两帧图像间的间隔时间非常短，相邻两个质心必然十分靠近，全部提取会造成一些质心的浪费。因此本发明在不影响轨迹提取精度的前提下减少提取质心数量。采取每隔T帧提取一次目标质心的方法提取人体目标运动质心。
[0031] 针对有毒气体分布探测装置得到的数据进行处理，当某个摄像头的视
角范围内有毒气体浓度达到标准高度则对其所监控区域进行处理，其余两个摄像头继续工作但所采集视频不予后期处理，示意图如图4所示；根据有毒气体分布探测装置得到的数据再次对
指定工作摄像头的视角范围进行A、B两区的划分，得到含有轻度污染物的区域以及含有重度污染物的区域；对进入指定视频监控区域的工作人员进行防毒面具的颜色进行检测，判断其是红色还是黄色，若是红色则不做任何处理；若是黄色则对工作人员进行检测跟踪处理，追踪判断其是否进入B区域，当其进入未规定区域进行相应的报警处理，示意图如图5所示。
[0032] 本发明的优越性：能准确的区分施工人员所佩戴的防毒面具等级；能准确的对进入监控区域的施工人员进行实时检测跟踪；能实时的对进入监控区域的工作人员进行轨迹提取；能实时准确的对进入未指定区域的工作人员进行报警处理；采用的前景目标检测算法速度非常快，可以满足污染修复场地中检测的实时性要求，同时该方法解决了在处理现场环境中的光照变化、灰尘污染等因素引起的问题；改进的行为轨迹提取算法在不降低提取精确度的基础上大大降低了处理器的工作量，提高了算法的处理速度。【
附图说明】：
[0033] 图1是本发明所涉一种污染修复环境中基于
人工智能的人员安全监测方法的整体流程示意图。
[0034] 图2是本发明所涉一种污染修复环境中基于人工智能的人员安全监测方法的改进PQFT算法示意图。
[0035] 图3是本发明所涉一种污染修复环境中基于人工智能的人员安全监测方法的改进KCF目标跟踪算法
流程图。
[0036] 图4是本发明所涉一种污染修复场地中工作人员实时分区作业的防护方法中工作现场的摄像头标定示意图。
[0037] 图5是本发明所涉一种污染修复环境中基于人工智能的人员安全监测方法中每个摄像头监控视角的示意图。【具体实施方式】：
[0038]
实施例：一种污染修复场地中工作人员实时分区作业的防护方法，具体流程如图1所示，其特征在于它包括以下步骤：
[0039] (2)基于颜色直方图的防毒面具等级判别：
[0040] 在HSV色系下提取防毒面具颜色的直方图；因为颜色直方图是矢量图，以此作为特征进行颜色判别时，采用Bhattacharyya距离作为两直方图相似度的度量，其计算公式为：
[0041]
[0042]
[0043] 式中，ρ为两直方图的Bhattacharyya系数；p为候选目标直方图分布；q为模板直方图分布；d为两直方图的Bhattacharyya距离，其值越小，表明两直方图的相似度越高，反之，两直方图相似度越低；
[0044] 所述步骤(1)中工作人员佩戴的防毒面具的防护等级分为高级防护和低级防护两种，对应的防毒面具的颜色分别是红色和黄色，其中红色代表高级防护，黄色代表低级防护。
[0045] (2)前景目标检测：
[0046] 利用显著性检测算法对视场中信息的重要程度进行计算；通过改进的PQFT(四元傅里叶变换相位谱)方法实现对前景目标的检测，如图2所示；
[0047] 对方向、两对颜色、亮度四元参数进行傅里叶变换，再对相位谱进行傅里叶反变换，最后进行高斯二维滤波，对传统PQFT算法进行改进；对进入监控区域的目标进行检测，得到二值图像，将该二值图像的背景与前景分离，从中提取出干净的前景目标，便于后期对目标的跟踪，提高系统的准确性与实时性；
[0048] (3)目标跟踪：
[0049] 基于改进的KCF跟踪器实现对目标跟踪，改进的算法流程如图3所示，采用对初始目标进行尺度缩放的方法，经过相关滤波器之后得到对应的响应值，然后比较各个不同尺度的响应值之间的大小，找到最大的一个，此时的尺度值即为最佳的目标尺度值，使用最佳尺度值对目标进行跟踪，能够解决目标跟踪过程当中目标尺度变化的问题，提高系统的准确性与实时性；
[0050] (5)行为轨迹提取：
[0051] 利用改进的质心提取算法，在不影响轨迹提取精度的前提下减少提取质心数量，采取每隔T帧提取一次目标质心的方法提取人体目标运动质心；
[0052] (5)预警：
[0053] 根据有毒气体分布探测装置获得的数据对背景信息进行实时区域A与区域B的划分，结合质心提取算法提取的运动目标质心的坐标位置设计预警处理，当不符合标准的工作人员进入危险区域时及时报警并采取措施，大大降低工作人员的危险。
[0054] 本发明的实施方法为：
[0055] 在进行污染修复场地作业时，利用本发明装置实时智能监控工作人员的工作区域并进行有效的预警，其应用场所为污染修复环境。具体的实施方法为：
[0056] 3)当工作人员进入监控区域时，判断其所带防毒面具是否符合进入深度污染区域的标准；
[0057] 4)若不符合进入深度污染区域的标准，对其进行实时有效的检测跟踪处理，并将此时的结果传到下一个模
块。
[0058] 3)对上一步得到的检测跟踪结果进行质心提取，进一步得到工作人员的相应坐标。
[0059] 4)利用得到的目标坐标与现场的实时环境结合，设计预警模块，当目标进入未指定区域时进行有效的报警，及时采取行动避免不必要的伤害。
[0060] 本发明涉及污染修复场地中施工人员分区作业的实时监测方法，也就是在污染修复场地中采用视频监控的方法，能够实时、准确、全面的获取工作人员的移动路径，及时监督工作人员是否能够进入未指定的区域作业。
[0061] 本发明的技术方向为在污染修复场地中，根据有毒气体分布探测装置采集的气体浓度数据，实时获取工作环境中的有毒气体分布情况；将摄像头划分监控区域并根据有毒气体分布情况划分摄像头的工作顺序；在处理器中对监控视频中的工作人员进行智能、实时分析和处理，判断工作人员是否可以进入危险区域。
