基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测

通过监控视频自动检测操作任务中手部异常行为,能够预防人因差错,提高人因可靠性。针对手部操作任务运动特征不明显、常用异常检测和手势识别方法不适用的问题,提出基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测技术。使用基于椭圆模型的肤色检测方法,检测视频中手部形心位置;提出工作区域划分方法,根据手部形心在操作过程中所处区域的不同,将连续操作分割为单元任务,获得各段单元任务的起止时间和持续时长;以正常工作时间为标准,对超出标准时间范围的单元任务提出异常警告。实验表明:所提方法的单元任务分割正确率高于93%,异常行为检测率高于86%,能够有效检测手部异常行为,为人为差错的监测与预警提供技术支持。