SLIC超像素与SVM分类：煤矿人员安全帽智能分割技术

"该论文提出了一种基于超像素特征与支持向量机(SVM)分类的人员安全帽分割方法，用于煤矿人员智能视频监控。通过简单线性迭代聚类(SLIC)模型将图像分割为超像素，然后提取多种颜色空间和纹理特征，构建安全帽轮廓特征模型。利用SVM训练分类器，对测试图像进行二分类，再通过轮廓特征模型修正误分类，识别和处理欠分割样本，以提高分割精度。实验结果显示，该算法在100幅人员图像上的平均精确度为96.94%，召回率为95.83%。" 本文主要探讨了如何应用超像素技术和支持向量机(SVM)进行安全帽分割，这是智能视频监控系统中的关键环节，对于人员定位、跟踪和安全帽佩戴检测等有重要意义。首先，利用SLIC模型对人员图像进行超像素分割，这种方法可以有效地将图像划分为内部像素特征相似且空间相邻的区域。超像素的粒度控制着分割的精细程度。 接着，从超像素中提取多种颜色特征，包括RGB、YCbCr、Lab和HSV色彩空间的特征，同时考虑了灰度直方图纹理特征。这些特征有助于区分安全帽与背景。通过对安全帽二维轮廓线的斜率变化分析，构建了安全帽轮廓特征模型，以辅助后续的分类和修正过程。 然后，通过在训练集上提取安全帽正样本和背景负样本的超像素特征，训练SVM分类器。在测试集上，使用训练好的SVM对人员图像的超像素进行二分类，区分安全帽和背景。然而，SVM分类可能存在误分类，因此引入了安全帽轮廓特征模型来识别和修正这些虚假的正样本。 对于SVM分类错误导致的欠分割问题，论文提出了二级像素分类策略。通过比较正样本区域边界掩模与Prewitt算子提取的轮廓差集，可以识别并分离出包含正负样本像素点的欠分割超像素，从而进一步精确地分割出安全帽区域。 实验结果证明了该方法的有效性，100幅测试图像的平均精确度和召回率分别达到了96.94%和95.83%，显示出良好的适应性和鲁棒性，即使在不同的场景下也能保持较高的分割性能。 关键词涉及到安全帽分割、超像素特征、支持向量机、轮廓特征模型、类别修正和欠分割样本，这些都是论文的核心技术点。这篇论文为煤矿等高危行业的安全监控提供了新的思路和技术支持。