借助機(jī)器視覺、人工智能、視頻分析技術(shù)對(duì)乘客在乘梯過程中的不規(guī)范、異常行為進(jìn)行捕捉、識(shí)別、判斷,實(shí)現(xiàn)對(duì)電梯環(huán)境的實(shí)時(shí)檢測(cè)。設(shè)計(jì)了基于視頻識(shí)別技術(shù)的電梯轎廂內(nèi)乘客異常行為檢測(cè)系統(tǒng)。首先對(duì)異常行為進(jìn)行建模,采集轎廂視頻,并對(duì)其進(jìn)行行為檢測(cè),再在角點(diǎn)處計(jì)算Lucas-Kanade光流,根據(jù)光流矢量的統(tǒng)計(jì)信息檢測(cè)出視頻中可疑的異常幀,最后通過數(shù)據(jù)匹配識(shí)別出異常行為。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

圖2電梯轎廂內(nèi)乘客異常行為檢測(cè)系統(tǒng)模型搭建流程圖

圖1電梯轎廂內(nèi)乘客異常行為檢測(cè)系統(tǒng)流程圖1.2模型建立

圖3Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)方法應(yīng)用效果

運(yùn)用Lucas-Kanade光流算法，當(dāng)試驗(yàn)人員進(jìn)入電梯后，對(duì)轎廂內(nèi)部圖像信息進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)效果如圖4所示。圖4Lucas-Kanade光流檢測(cè)效果

圖4Lucas-Kanade光流檢測(cè)效果

圖3Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)方法應(yīng)用效果2電梯轎廂內(nèi)乘客異常行為檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

圖5轎廂選擇界面

試驗(yàn)時(shí)選擇一臺(tái)展示轎廂進(jìn)行禁入目標(biāo)檢測(cè)，禁入目標(biāo)為犬類。圖7為對(duì)轎廂內(nèi)出現(xiàn)禁入目標(biāo)時(shí)的檢測(cè)效果。本界面中有兩個(gè)圖像展示區(qū)，左側(cè)為攝像頭實(shí)時(shí)傳輸回后臺(tái)的實(shí)際圖像，右側(cè)為經(jīng)過圖像預(yù)處理及檢測(cè)算法模型匹配后的圖像，中間列表中顯示的是檢測(cè)類別和檢測(cè)結(jié)果(包括扒門行為、禁入目標(biāo)、轎門運(yùn)行軌....

本文編號(hào)：3959397