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摘要
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r1为0.994 84,r2为0.993 43,两者高度相关，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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