【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第12期 438-441页,共4页

【作 者】： 郭俊博

【摘 要】 在高危险环境下的操作人员,对生产动作进行监控,可以大幅降低事故的发生。在危险环境下,操作人员需要多个动作进行联合操作,并且人员在动作过程中,会出现一些和操作无关的随机性动作,传统的视觉监控方法对动作的分解过程要求一致性很高的连贯性。在人员随机性无关动作干扰的条件下,监控序列特征被破坏,造成监控失败。提出了一种采用动态非连续动作分解的高危环境下的操作人员危险动作自动报警的视觉监控方法。利用Kalman方法对高危环境下的操作人员背景图像进行实时更新,提供高分辨率的背景图像,利用图像融合原理,对各帧图像中的特征进行动态分解,并进行危险动作判断,完成高危环境下的操作人员危险动作的视觉自动报警。以车床操作为环境进行实验,实验结果表明,利用改进方法进行车床零件加工中危险操作的视觉自动报警,能够有效提高报警的准确性。