基于多特征分析的井下视频关键帧提取及人员检测

作     者：李哲 郝润芳 杨乐 葛阳 张虎林 LI Zhe;HAO Runfang;YANG Le;GE Yang;ZHANG Huin

作者机构：太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030024 太原理工大学微纳传感与人工智能感知山西省重点实验室山西晋中030024 

基　　金：国家重点研发计划(2020YFB1314001) 山西省重点研发计划(202102030201012) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2024年第32卷第15期

页      码：70-75页

摘      要：针对井下视频人员检测准确度和效率低的问题,提出了一种基于多特征分析的视频关键帧提取技术和YOLOX算法检测相结合的方法。该方法对井下视频进行关键帧提取处理,使用灰度直方图的欧式距离、HSV颜色空间量化后的余弦距离、方向梯度直方图的相似性和选择结构相似性来计算相邻帧之间的特征相似度。通过动态权重参数的方法融和以上指标作为最终的相似度数值,并与设定的阈值相比较来提取视频的关键帧集合。将提取的关键帧集合在训练好的YOLOX模型中进行检测。通过不断地实验和改进,结果表明,使用该方法对井下视频提取的关键帧冗余度小、分布均匀,能够全面地表达视频的内容。在人员检测方面,能够以更快的速度和更高的精确度实现对井下人员的检测。

主 题 词：关键帧提取 多特征分析 动态融合 相似度 人员检测 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081001[081001] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2024.15.015

馆 藏 号：203128787...