安全帽分割是实现煤矿人员智能视频监控的关键技术之一。通过此技术，可以有效促进人员定位、跟踪以及安全帽佩戴检测等相关技术的研究。为此，提出了一种基于超像素特征提取与支持向量机（Support Vector Machines, SVM）分类的矿井人员安全帽分割方法。

采用简单线性迭代聚类（Simple Linear Iterative Clustering, SLIC）模型将人员图像细分为多个超像素，这些超像素具有颜色特征相似且空间位置相近的特点。然后，提取这些超像素在RGB、YCbCr、Lab、HSV空间中的颜色特征以及灰度直方图纹理特征，并通过分析安全帽二维轮廓线上的斜率变化特性，建立了安全帽轮廓特征模型。

接着，在训练集中提取安全帽正样本和背景负样本的颜色与纹理特征，并利用这些特征训练SVM分类器。训练后的SVM可以将测试集中人员图像的超像素进行分类，将其区分为安全帽正样本和背景负样本。进一步，通过安全帽轮廓特征模型修正SVM可能产生的虚假正样本，并识别包含正样本像素点和负样本像素点的欠分割样本超像素，最终通过二级像素分类，分离出真正的安全帽像素区域。

对于相关技术的更多详情，你可以查看超像素分割和工人安全帽佩戴检测系统相关资料，这些文献详细介绍了相关技术的实现方法和实际应用案例。

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