为保障老年人室内环境下的安全, 及时发现险情并提供救助支持, 本文开发了一套老年人室内危险行为监测预警系统, 其能够识别老年人常见危险行为, 并能进行预警。研究针对老年人常见危险行为中的异常俯身和跌倒, 基于RGB相机采集人体姿态信息并提取人体骨架的关键特征点; 利用支持向量机对各类危险行为进行分类识别; 进一步结合轨迹和定位信息向相关人员远程预警和紧急呼救。实验结果表明, 本系统对危险行为识别的真正类率达到97.14%, 能够较准确地完成老年人室内危险行为的监测预警, 从而有效减缓意外伤害的扩大, 保障老年人的居家安全。

混凝土缺陷对混凝土结构的安全性和稳定性造成的威胁不容小觑，因此，定期的缺陷检测对混凝土结构的维护至关重要。相较于主观低效的人工视觉检测，计算机视觉因在混凝土缺陷检测的自动化方面具有显著优势而成为近年来的研究热点，但目前缺乏该领域的全面综述。因此，本文旨在综合分析计算机视觉技术在混凝土缺陷检测领域的研究进展，对混凝土缺陷检测涉及的计算机视觉算法进行分类，总结现存的技术难点并分析未来研究方向，为该领域的后续研究提供一定的参考。

施工机械操作员的疲劳检测是工程安全管理中比较复杂棘手的问题。现有的疲劳检测方式存在着各种问题，疲劳问卷难以量化、时效性差，生理指标检测侵入性强、成本高昂。而计算机视觉技术为基于面部信息的疲劳检测提供了一个有价值的技术手段。本论文构建了一种基于计算机视觉技术的施工机械操作员疲劳作业检测方法。采用dlib(图像处理开源库)模型标注68个人脸特征点，计算实时的眼纵横比(EAR)和嘴纵横比(MAR)值，并取前30s视频作为样本计算出相应的阈值，进而计算出眨眼频率、平均眨眼时长、眼睑闭合时间百分比(PERCLOS)以及哈欠频率这四个指标值，利用归一化方法进行指标融合，依据综合疲劳指标的取值和持续时间采取不同的疲劳应对措施。最终通过实验验证该方法的准确性，结果表明本论文提出的综合疲劳指标能够反映不同情境下检测对象疲劳状态的变化趋势，其眨眼状态判定的正确率在95%左右。