一种防止在电梯里吸烟的识别及监管方法技术

本发明专利技术公开了一种防止在电梯里吸烟的识别及监管方法，包括：采集视频，按照设定间隔传送关键帧；采用卷积神经网络提取关键帧的特征点，并根据特征点输出三阶ROI区域并标注；设置对应ROI区域的每秒提取个数；利用卷积神经网络提取ROI区域的特征值；当检测到存在吸烟行为，则发出警报并控制电梯门保持打开状态或使运行中的电梯在最近楼层停靠并打开电梯门并保持开门状态。本发明专利技术通过三阶图样识别方式，提高识别的效率，有效且快速的在电梯门关闭之前或运行之前识别出正在吸烟或即将吸烟的动作，使在电梯里面吸烟的行为得到有效的预防和提醒，避免检测到有吸烟动作时电梯已经处于运行状态，无法有效阻止违规吸烟行为发生的问题。

An identification and supervision method to prevent smoking in elevator

【技术实现步骤摘要】
一种防止在电梯里吸烟的识别及监管方法
本专利技术涉及智能电梯
，具体的说，是一种防止在电梯里吸烟的识别及监管方法。
技术介绍
电梯是城市高层居民出行必备的场景，由于其运行高度高、空间狭小等特点，电梯安全和合规乘梯一直以来受到人们的重视，在电梯内吸烟不仅存在安全隐患，而且对电梯乘梯环境也有较大的负面影响，现有技术中阻止电梯里面吸烟的一般有以下三种解决办法：1)人工监控：即监控室安排人员人工值守，发现有抽烟的人通过电梯广播系统喊话要求停止，此种方法耗费大量的人力物力，并且一个监管人员同时要看很多部电梯监控，容易出现错漏，同时发生违规吸烟行为后也不能有效阻止，只能远程劝诫，效果和可靠性十分有限；2)烟雾报警：在电梯顶部安装延误报警装置进行报警，但是由于烟雾报警具有延迟性，需要一定的时间才能报警，而此时往往人员已经进入电梯，电梯已经开始关门运行，此时发现有人吸烟也只能做警告或劝诫，同样无法有效阻止违规吸烟事件的发生；3)传统视频识别：传统视频识别基于对整个电梯里面烟雾或者烟进行视频识别后报警，但传统的视频识别由于判定方式原因对整个画面进行检测，耗费运算力比较大，判定时间比较长，判定完成后往往电梯已经关门开始运行，只能在事件发生后进行警告或劝诫，无法有效阻止违规吸烟事件的发生。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种防止在电梯里吸烟的识别及监管方法，用于解决现有技术中传统烟雾报警存在滞后以及传统视频识别运算复杂耗费时间长的问题。本专利技术通过下述技术方案解决上述问题：一种防止在电梯里吸烟的识别及监管方法，包括：步骤S1：电梯内的摄像装置采集视频，并进行图样处理后按照设定间隔传送关键帧；步骤S2：采用卷积神经网络提取关键帧的特征点，并根据特征点输出三阶ROI区域并标注；步骤S3：按照ROI区域出现吸烟特征值的概率大小，从大到小设置对应ROI区域的每秒提取个数；步骤S4：利用卷积神经网络提取ROI区域的特征值；步骤S5：比对和判断是否有吸烟行为，当检测到存在吸烟行为，则发出警报并控制电梯门保持打开状态或使运行中的电梯在最近楼层停靠并打开电梯门并保持开门状态，继续提取ROI区域的特征值进行比对，直到后续提取的设定个数的图样中均没有检测到吸烟行为，则解除警报，电梯恢复正常运行。采用按照出现吸烟特征值的概率大小划分为三阶ROI区域，并按照ROI区域出现吸烟特征值的概率从大到小，设置其对应的ROI区域的每秒提取个数由多到少，采用此种方式节省了运算能力，因此可以大幅度的提高比对结果输出的效率，以便于在乘梯人员进入电梯前将其行为识别出来以便尽快采取措施处理。进一步地，所述三阶ROI区域的划分方法为：根据特征点识别部位，并根据识别部位分别定义矩形区域，所述矩形区域包括A类区域，B类区域和C类区域，其中A类区域包括面部区域、左手区域和右手区域，B类区域为人体区域，C类区域为全部区域。进一步地，所述步骤S1中的图样处理为对采集到的图样适配电梯内暗光复杂场景处理。进一步地，若检测到吸烟行为，还包括启动广播播报。本专利技术与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：本专利技术通过三阶图样识别方式，提高识别的效率，有效且快速的在电梯门关闭之前或运行之前识别出正在吸烟或即将吸烟的动作，使在电梯里面吸烟的行为得到有效的预防和提醒，避免检测到有吸烟动作时电梯已经处于运行状态，无法有效阻止违规吸烟行为发生的问题。附图说明图1为本专利技术的流程图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步地详细说明，但本专利技术的实施方式不限于此。实施例1：结合附图1所示，一种防止在电梯里吸烟的识别及监管方法，主要包含视频采集模块、吸烟行为检测模块、广播模块、主控模块、电梯控制系统和后台管理平台，包括以下步骤：一、视频采集模块包含摄像头与视频处理电路，摄像头视角范围覆盖电梯内的所有区域并经由视频处理电路对采集到的图样适配电梯内暗光复杂场景处理后按照预设规则(如25帧/秒)传送至吸烟行为检测模块；二、吸烟行为检测模块收到视频采集模块传送过来的图样后，使用卷积网络提取特征点以区分身体部位，并根据识别部位的上下左右最长位置定义矩形区域，在此区域的基础上，上下左右各增加25Pixels生成A类区域、B类区域和C类区域，作为三阶ROI(regionofinterest)，具体如下：A类区域：包括面部区域(Facial_area)、左手区域(Lhand_area)和右手区域(Rhand_area)；B类区域：人体区域(Body_area)；C类区域：全部区域(Whole_area)；三、由于出现烟的概率由大到小排列为：A类区域＞B类区域＞C类区域，故为更高效率的进行比对，按照每秒提取25个A类区域、10个B类区域、1个C类区域的方式利用CNN网络提取烟的特征值用于比对是否存在吸烟情况。由于A类区域像素点约为C类区域的5％，B类区域像素点约为C类区域的20％，采用此种方式相对于每秒提取25个C类区域进行比对可以节省约83％的运算能力，因此可以大幅度的提高比对结果输出的效率，以便于在乘梯人员进入电梯前将其行为识别出来发往主控模块以便尽快采取措施处理；四、当吸烟行为检测模块检测到有吸烟行为的时候给主控模块发送信号，主控模块控制电梯控制系统，若电梯还没有关门运行则使电梯门保持打开状态，若电梯已经开始运行则使电梯在最近楼层停靠并打开电梯门并保持；五、当吸烟行为检测模块检测到有吸烟行为的时候给主控模块发送信号，主控模块根据预设的语音提示通过广播模块提示乘梯人员停止违规吸烟的动作；六、主控模块将报警信号和关键帧通过4G或有线网络发送至后台管理平台，后台管理平台记录并存储关键帧备查；七、持续进行第一、二、三步，在连续50个A类区域、20次B类区域、2次C类区域(也可以是设定的其他数量的A类区域、B类区域、C类区域图像检测)均未检测到吸烟行为或后台管理平台手工取消后，则解除第四、五步的动作，恢复正常运行状态。尽管这里参照本专利技术的解释性实施例对本专利技术进行了描述，上述实施例仅为本专利技术较佳的实施方式，本专利技术的实施方式并不受上述实施例的限制，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种防止在电梯里吸烟的识别及监管方法，其特征在于，包括：/n步骤S1：电梯内的摄像装置采集视频，并进行图样处理后按照设定间隔传送关键帧；/n步骤S2：采用卷积神经网络提取关键帧的特征点，并根据特征点输出三阶ROI区域并标注；/n步骤S3：按照ROI区域出现吸烟特征值的概率大小，从大到小设置对应ROI区域的每秒提取个数；/n步骤S4：利用卷积神经网络提取ROI区域的特征值；/n步骤S5：比对和判断是否有吸烟行为，当检测到存在吸烟行为，则发出警报并控制电梯门保持打开状态或使运行中的电梯在最近楼层停靠并打开电梯门并保持开门状态，继续提取ROI区域的特征值进行比对，直到后续提取的设定个数的图样中均没有检测到吸烟行为，则解除警报，电梯恢复正常运行。/n

【技术特征摘要】
1.一种防止在电梯里吸烟的识别及监管方法，其特征在于，包括：
步骤S1：电梯内的摄像装置采集视频，并进行图样处理后按照设定间隔传送关键帧；
步骤S2：采用卷积神经网络提取关键帧的特征点，并根据特征点输出三阶ROI区域并标注；
步骤S3：按照ROI区域出现吸烟特征值的概率大小，从大到小设置对应ROI区域的每秒提取个数；
步骤S4：利用卷积神经网络提取ROI区域的特征值；
步骤S5：比对和判断是否有吸烟行为，当检测到存在吸烟行为，则发出警报并控制电梯门保持打开状态或使运行中的电梯在最近楼层停靠并打开电梯门并保持开门状态，继续提取ROI区域的特征值进行比对，直到后续提取的设定个数的图样中均没有检测到吸烟行为，则...

【专利技术属性】
技术研发人员：李科，
申请(专利权)人：成都新潮传媒集团有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51