基于計算機視覺檢測技術(shù)的候梯人數(shù)檢測系統(tǒng).pdf

1、計算機視覺檢測技術(shù)是檢測技術(shù)中一個新興的應用方向和備受關(guān)注的前沿課題,是計算機技術(shù)、模式識別、檢測技術(shù)、數(shù)字圖像處理、人工智能等多門學科的結(jié)晶。如今,計算機視覺檢測技術(shù)正在向更智能化的方向發(fā)展,即不需要人為干預,即可利用圖像處理、模式識別等方法,獲取一定區(qū)域內(nèi)的信息并自動分析,實現(xiàn)對場景內(nèi)目標的識別、定位甚至跟蹤,得出對圖像內(nèi)容含義以及客觀場景的理解,最終給出檢測結(jié)果。
　　如今隨著社會經(jīng)濟高速發(fā)展和人口城市化,高層及超高層建筑不

2、斷崛起使得垂直交通問題變得越來越突出。為了有效解決在高層和超高層建筑中存在的復雜交通問題,除了對高速和超高速電梯的需求外,高效的電梯群管理系統(tǒng)不可或缺。若能提前獲取各樓層的候梯人數(shù),讓若干電梯服務于等候人數(shù)較多的樓層,便能大大提高電梯群的運送效率。本文提出基于計算機視覺檢測技術(shù)的候梯人數(shù)檢測系統(tǒng),能夠較好的利用計算機視覺檢測技術(shù)在精度以及速度上的優(yōu)勢,為電梯群控系統(tǒng)提供準確的、實時的調(diào)控依據(jù)。
　　本文詳細分析了候梯人數(shù)檢測這一應

3、用的特殊性,綜合考慮了候梯廳背景的復雜性與多樣性、候梯廳的光照條件、候梯廳內(nèi)的待識別目標以及候梯人群的空間分布特性等因素,設計并實現(xiàn)了一套適用性強、精度高、擁有一定魯棒性的候梯人數(shù)檢測系統(tǒng),包括使用拍攝角度為自頂向下的焦距可調(diào)的半球型廣角攝像機、基于H.264編碼的圖像采集卡、基于FFMPEG的軟件解碼器、基于OpenCV的圖像接口以及基于Qt集成環(huán)境設計的在LINUX系統(tǒng)環(huán)境下用戶圖形界面。
　　在核心算法方面,本文利用動態(tài)序列

4、圖像的幀間信息,設計并實現(xiàn)了包括運動檢測與目標提取兩大處理過程的圖像處理算法。該算法主要利用基于閾值的背景減去方法,減去候梯廳的固有背景。在經(jīng)過一定的處理與修正過程后,利用連通性聚類將候梯廳內(nèi)的候梯人群目標提取出來,最后把聚類結(jié)果分為單人個體與多人人群兩種情況分別進行識別與統(tǒng)計,并利用基于兩幀之間目標的重疊區(qū)域的“單人防分裂”算法與多人人群分割算法,最終得到檢測結(jié)果。通過實際實驗驗證,在不同的場景下,該算法均能準確快速的識別統(tǒng)計攝像機視

5、野范圍內(nèi)的候梯人數(shù),在光照穩(wěn)定的前提下,人數(shù)檢測的準確率可以保持在80％以上,檢測的速度可以保持在每秒15幀至每秒20幀左右,滿足實際系統(tǒng)的要求。
　　同時,本文分析了該方法的不足之處與改進方法。由于背景減法的對光照條件的局限性和動態(tài)序列圖像處理算法本身的缺陷,在某些特殊情況下該算法可能引入誤差。為了提高系統(tǒng)魯棒性,本文又提出了一種基于Mean Shift分割技術(shù)配合基于彩色直方圖匹配人頭區(qū)域膚色發(fā)色特性的靜態(tài)圖像輔助處理算法。通