【摘要】：近年來,隨著中國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,電動(dòng)扶梯作為運(yùn)輸行人的重要工具,成為了生活中不可或缺的一部分。然而電扶梯具有長時(shí)間不間斷運(yùn)行的特點(diǎn),一旦行人因逆行、跌倒或運(yùn)送嬰兒車等違規(guī)物品而發(fā)生意外,未能緊急制動(dòng)的扶梯將對(duì)人身造成持續(xù)嚴(yán)重傷害。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)無法實(shí)時(shí)分析視頻,依靠人工監(jiān)控的方式識(shí)別率低、響應(yīng)速度慢,無法適應(yīng)大規(guī)模應(yīng)用的需要。因此,研究應(yīng)用于電扶梯場(chǎng)景的行人安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有很強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值。為滿足電扶梯應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性等需求,本論文設(shè)計(jì)研發(fā)了電扶梯行人安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件。該系統(tǒng)采用C/S架構(gòu),主要實(shí)現(xiàn)了行人跌倒檢測(cè)、扶梯違規(guī)物品檢測(cè)、行人逆行檢測(cè)等功能。設(shè)計(jì)基于Openpose關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法獲取人體結(jié)構(gòu),再使用SVM分類器進(jìn)行人體姿態(tài)分類,從而實(shí)現(xiàn)畫面中行人跌倒現(xiàn)象的檢測(cè)與報(bào)警;并使用SSD目標(biāo)檢測(cè)框架獲得畫面中的行人、大件行李等目標(biāo),再對(duì)行人目標(biāo)調(diào)用KCF跟蹤算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控視頻中可能存在的違規(guī)物品與逆行行為進(jìn)行檢測(cè)和報(bào)警。針對(duì)監(jiān)控視頻實(shí)時(shí)分析的需求,設(shè)計(jì)對(duì)視頻畫面進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),并在客戶端界面上以視頻墻的形式對(duì)畫面與檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行直觀的呈現(xiàn),使事件后續(xù)處置更加高效。系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明,本論文研發(fā)的電扶梯行人安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、高效的特點(diǎn),在本測(cè)試環(huán)境下,圖片單次目標(biāo)檢測(cè)所需平均時(shí)間約為31.43ms,對(duì)測(cè)試樣本中行人跌倒與逆行現(xiàn)象的檢測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)到95%、97%左右,滿足了系統(tǒng)對(duì)功能與性能的要求。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TH236;TP311.52
【圖文】：

圖２－１神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖逡逑度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ邋Ｎｅｕｒａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以覆蓋一定范圍內(nèi)的信息，尤其擅長等機(jī)器學(xué)習(xí)問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要由卷積層、激活函數(shù)層、接層構(gòu)成。卷積層的每個(gè)隱含單元僅連接輸入圖像的一小片相鄰區(qū)對(duì)應(yīng)的輸入?yún)^(qū)域大小叫做神經(jīng)元的感受野（Ｒｅｃｅｐｔｉｖｅ邋Ｆｉｅｌｄ）。卷積個(gè)變量的影響：深度（ｄｅｐｔｈ）、步幅（ｓｔｒｉｄｅ）和補(bǔ)零區(qū)域（ｚｅｒｏ－ｐａｄ圖像分辨率較高時(shí)，將隱藏層中的神經(jīng)元連接方式從全連接轉(zhuǎn)變?yōu)橐詷O大減少參數(shù)數(shù)量、精簡數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)。逡逑活函數(shù)層為網(wǎng)絡(luò)提供了非線性建模的能力，它模擬了神經(jīng)元細(xì)胞接大于閾值時(shí)激活輸出的特性。激活函數(shù)具有非線性、可微性、單調(diào)常用的激活函數(shù)有Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)、ＲｅＬＵ函數(shù)等［３７］。卷積層之間通一

２．３．１網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逡逑算法的輸入是一張尺寸為的圖像，通過微調(diào)的ＶＧＧ－１９模型前１０逡逑層網(wǎng)絡(luò)后得到特征Ｆ，隨后將Ｆ作為輸入送入圖２－２所示的網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)分為上逡逑１６逡逑

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本文編號(hào)：2731787