模具机床内人员数量数据处理方法、系统、终端、介质技术方案

本发明专利技术公开一种模具机床内人员数量数据处理方法、系统、终端、介质，涉及人员数量统计在工业场景的应用技术领域。数据处理终端采用卡尔曼滤波法与矩形跟踪法结合，分离进出模具机床人员位置、人数数量的特征；通过构建模具机床人员位置、人数数量识别矩阵分析进出模具机床人员运动状态；再对不同状态实施相应的双目摄像头多视角的监控跟踪；根据监控跟踪的结果，采用适应时间推移的动态模型进行模具机床人员内数量预测。本发明专利技术利用双目摄像头搭载的数据处理终端实时对进出模具机床人员数据进行实时统计，并通过联动机床安全装置，给出当前模具机床内人员数量，当人数为0时，通过所述数据处理终端包括的处理器发出安全门关闭控制指令。

【技术实现步骤摘要】
模具机床内人员数量数据处理方法、系统、终端、介质
本专利技术涉及人员数量统计在工业场景的应用
，尤其涉及一种模具机床内人员数量数据处理方法、系统、终端、介质。
技术介绍
目前，在冲压车间，安全是重中之重，为保证冲压模具内的人身安全，安全锁的应用，能保证模具安全门的安全开启与工作。但现有技术无法实现数字化、可视化统计。随着视频监控技术的不断发展，目前视频监控在智慧城市、数字城市、平安园区等各类项目得以广泛应用。视频监控于20世纪80年代开始启用，用于监控图像情况。随着社会的发展，视频监控已经广泛应用于多个领域具体业务工作中。但由于目前视频监控模糊图像的识别率不高，缺乏有效的信息技术支撑，在视频分析过程中仍然面临图像调取及格式不统一、视频信息管理及协同难、效率不高等问题，因此对动态捕捉、预警等必要的视频图像处理技术，显得尤为重要。神经网络在工程中的应用是从20世纪90年代才开始的，一般为多层前馈的BP神经网络，但BP神经网络存在局部最优问题，并且训练速度慢、效率低，而模糊神经网络在一定程度上克服了这些问题，它在逼近能力、分类能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模具机床内人员数量数据处理方法，其特征在于，应用于数据处理终端，所述模具机床内人员数量数据处理方法利用双目摄像头搭载的数据处理终端实时对进出模具机床人员数据进行实时统计，并通过联动机床安全装置，给出当前模具机床内人员数量，当人数为0时，通过所述数据处理终端包括的处理器发出安全门关闭控制指令；具体包括：/n步骤一，所述数据处理终端采用卡尔曼滤波法与矩形跟踪法结合，分离进出模具机床人员位置、人数数量的特征；/n步骤二，通过构建模具机床人员位置、人数数量识别矩阵分析进出模具机床人员运动状态；/n对于图像序列在时间间隔很小的情况下，进出模具机床人员的体表特征和轮廓外接矩形不发生很大变化，用下式...

【技术特征摘要】
1.一种模具机床内人员数量数据处理方法，其特征在于，应用于数据处理终端，所述模具机床内人员数量数据处理方法利用双目摄像头搭载的数据处理终端实时对进出模具机床人员数据进行实时统计，并通过联动机床安全装置，给出当前模具机床内人员数量，当人数为0时，通过所述数据处理终端包括的处理器发出安全门关闭控制指令；具体包括：
步骤一，所述数据处理终端采用卡尔曼滤波法与矩形跟踪法结合，分离进出模具机床人员位置、人数数量的特征；
步骤二，通过构建模具机床人员位置、人数数量识别矩阵分析进出模具机床人员运动状态；
对于图像序列在时间间隔很小的情况下，进出模具机床人员的体表特征和轮廓外接矩形不发生很大变化，用下式的状态模型来预测；
S(n)＝Φ·S(n-1)+W(n-1)
其中S(n)表示在第n个人员图像中的系统状态，W(n-1)表示的是系统的估计误差，Φ是状态转换矩阵；进出模具机床人员用其体表特征位置、位移量、外接矩阵的周长、外接矩阵的长宽比特性来反映，则：



其中，Δx(n)、Δy(n)是进出模具机床人员体表特征在相邻两个人员间x和y方向的位移量，Δx'(n)、Δy'(n)是其x和y方向的位移量变化率，xs(n)、ys(n)表示进出模具机床人员的模具机床人员位置、人数数量识别矩阵的长度和宽度，x's(n)、y's(n)表示其模具机床人员位置、人数数量识别矩阵的长度和宽度的变化率；
在采样时间Δt很小且矩形变化为线性时，则：



当系统状态与观测值之间是线性关系时，系统量测方程为：
M(n)＝H·S(n)+V(n)
M(n)表示量测向量，H是量测矩阵，V(n)是量测误差，且：






步骤三，再对不同状态实施相应的双目摄像头多视角的监控跟踪；
步骤四，根据监控跟踪的结果，采用适应时间推移的动态模型进行模具机床人员内数量预测；选取样本数据，进行训练，建立基于自回归模型的初始预测模型；将动态特性融入初始预测模型，建立模具机床人员内数量的动态预测模型；根据所述动态预测模型，所述处理器通过联动机床安全装置，给出当前模具机床内人员数量，当人数为0时，发出安全门关闭控制指令。


2.根据权利要求1所述的模具机床内人员数量数据处理方法，其特征在于，所述步骤二构建模具机床人员位置、人数数量识别矩阵方法包括：
利用进出模具机床人员的特征与目前进出模具机床人员所处的区域特点构建新矩阵，利用矩形跟踪法判别进出模具机床人员是否产生、是否消失；并分析进出模具机床人员特征，预判进出模具机床人员状态空间，判断进出模具机床人员的所处运动状态；具体包括：
第一步，定义进出模具机床人员像素值为255，背景像素值为0，进行图像搜索，计算矩形左上与右上像素灰度值的差，正前与正后的像素灰度值差，左下与右下的像素灰度值差，并将它们之差的绝对值求和；
第二步，当求得的和大于所设定阈值时，认为这一点在进出模具机床人员的边界上；
第三步，对这一点计算它的左上与左下的像素灰度值差，正上与正下的像素灰度值差，右上与右下的像素灰度值差，并将它们之差的绝对值求和；
第四步，当求得的和大于所设定阈值时，认为这一点是进出模具机床人员的特征点；否者不是进出模具机床人员的特征点；
其中，设定M和N为图像子块矩形的长和宽，K和L为搜索范围矩形的长和宽，根据构建过程及实际匹配情况，找到与当前个人员当前块相似度最高的子块当作匹配块，由上一个人员或者下一个人员得到的匹配块和当前块的相对位置，得到这两个人员的进出模具机床人员运动位移，当作当前块运动矢量D。


3.根据权利要求1所述的模具机床内人员数量数据处理方法，其特征在于，所述步骤二分析进出模具机床人员运动状态的方法包括：
将进出模具机床人员分为新进出模具机床人员、进出模具机床人员的融合与进出模具机床人员的消失；当新进出模具机床人员出现时，立刻构建新进出模具机床人员的信息；当进出模具机床人员出现分裂时，分析产生分裂的原因，跟踪分裂；当不同进出模具机床人员出现相互融合时，对融合后的进出模具机床人员进行融合处理；当跟踪的进出模具机床人员消失时，首先判断是否真消失，如果真消失，再删除原有的数据信息。


4.根据权利要求1所述的模具机床内人员数量数据处理方法，其特征在于，所述步骤三所述再对不同状态实施相应的双目摄像头多视角的监控跟踪的方法包括：
首先，对运动进出模具机床人员的阴影光照和颜色特征进行分析，即在前述方法基础上，定义进出模具机床人员像素值为255，背景像素值为0，进行图像搜索，计算矩形左上与右上像素灰度值的差，正前与正后的像素灰度值差，左下与右下的像素灰度值差，并将它们之差的绝对值求和，然后外加对运动进出模具机床人员的阴影光照和颜色特征的考虑，进行微调，使得阈值在原来基础...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪建余，连杰，李海明，刘利，李国强，
申请(专利权)人：汪建余，
类型：发明
国别省市：吉林;22