显著性特征重构下的海上钻井作业场景潜在安全风险视觉图像识别算法

摘要

在海上钻井作业场景潜在安全风险分析过程中，基于几何和纹理特征识别视觉图像包含的潜在安全风险，在复杂场景下会受到背景噪声干扰，使得识别结果F1值较低。因此，提出了显著性特征重构下的海上钻井作业场景潜在安全风险视觉图像识别算法。通过现场监控平台采集海上钻井作业场景视觉图像，利用改进直方图均衡算法实现视觉图像增强处理。建立图像显著性矩阵获取图像感兴趣区域，将小面积区域去除后针对该区域提取显著性特征，依托于自适应特征重构金字塔结构完成显著性特征重构。以基于区域的卷积神经网络为核心构建识别模型，将显著性特征重构结果输入模型中进行学习，输出海上钻井作业场景潜在安全风险识别结果。实验结果表明：当前算法应用后得出的识别结果F1值保持在0.93以上，充分体现了该识别方式的优越性。

关键词

显著性特征重构 / 视觉图像 / 海上钻井作业 / 潜在安全风险 / 风险识别 / 特征提取