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题名输气站场人员“意图+轨迹”早期智能风险预警
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作者
李威君
高鹏
王宇
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机构
山东科技大学安全与环境工程学院(安全与应急管理学院)
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期35-41,共7页
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基金
国家自然科学青年基金资助(51904169)
山东省自然科学基金资助(ZR2019BEE018)。
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文摘
为防止输气站场无关人员闯入作业区造成事故,提前预判人员可能的位置,提出一种融合人员行进意图和轨迹的人员位置早期智能预判方法,建立基于机器视觉的输气站场人员行动“意图+轨迹”早期智能风险预警模型;在收集人员行动图像的基础上,通过方向梯度直方图(HOG)提取人员头部方向特征,利用支持向量机(SVM)分类器分类识别头部方向,分为正常直行、观望中直行、意图转弯3种行进意图,根据头部方向初步判别其行进意图以预判行进方向;对识别出人员意图转弯的情形进行持续追踪,结合卡尔曼滤波算法预测人员短时行进轨迹,从而实现对不同风险情景的预测,达到分级早期预警的目的。研究结果表明:该方法辨识行人意图准确率为90.79%,预测与实际轨迹曲线间相关系数r_(1)为0.99484,r_(2)为0.99343,两者高度相关,准确率较高,能够实现输气站场无关人员闯入的早期智能监管。
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关键词
输气站场
行进意图
轨迹预测
风险预警
机器视觉
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Keywords
gas transmission station
moving intention
trajectory prediction
risk early warning
machine vision
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分类号
X913
[环境科学与工程—安全科学]
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