一种基于计算机视觉的电梯交通流量识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于计算机视觉的电梯交通流量识别方法，(1)多个摄像头采集视频，获取电梯厅视频帧图像、轿厢内视频帧图像；(2)通过计算透视权重改进现有人群计数模型，并利用改进模型对摄像头所采集的电梯厅视频帧图像进行检测，获取电梯厅内人数统计；(3)对轿厢内视频帧图像进行检测，利用开关门分类器与楼层识别模型获取电梯停靠的楼层；(4)设计通过量计数模型，通过轿厢内视频帧图像生成切片叠堆图像，并训练输出为流量图的网络模型，通过对流量图积分获取电梯进出人数统计；(5)对电梯厅内人数与电梯轿厢停靠某楼层后进出乘客数量进行分析，提出减少乘客等待时间的方法。提出减少乘客等待时间的方法。提出减少乘客等待时间的方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的电梯交通流量识别方法


[0001]本专利技术涉及智能流量统计领域，具体涉及一种基于计算机视觉的电梯交通流量识别方法。

技术介绍

[0002]随着城市的发展，城市中出现了越来越多的高楼大厦，而且高楼的层数也越来越多。电梯作为高楼垂直交通的主要工具，其运载能力及交通情况分析一直是一个热门话题。但是，现有依靠外部设备统计流量的方法耗财费力，得不到多数商厦的普及。如果仅依靠本身存在的电梯轿厢及电梯厅内部摄像头即可获取商厦电梯流量数据，将会大大节省硬件方面的压力。
[0003]公告号为CN112158692A的中国专利，公开了一种电梯人流量计数装置，该装置包括控制器、红外发射器和红外接收器。红外发射器和红外接收器分别设置于电梯轿厢的厢门两侧,并连接控制器。红外接收器有两个，两个红外接收器并排设置于红外发射器的厢门对侧。控制器通过对两个红外接收器根据所述红外发射器所发射的红外信号被阻挡的先后，对进入所述电梯轿厢的人和从电梯轿厢出去的人分别进行计数。计数结果通过显示屏或通过通信模块上传。
[0004]但是，该项目依靠的外部设备众多，对系统硬件要求较高，不可能广泛应用于二三线城市商厦、居民楼等，同时电梯与装置的高度耦合使得更换电梯时要配套拆卸装置，材料费以及维修拆装费用使得其实际应用场景不高。
[0005]新疆爱华盈通信息技术有限公司于公告号为CN112158692A的中国专利，公开了一种行人流量统计方法。包括：获取拍摄时间连续的多帧拍摄图像；根据多帧拍摄图像，确定实像区域图像与虚像区域图像，实像区域图像中的实像与虚像区域图像中的虚像互为镜像关系；在每帧拍摄图像中标记每个实像区域图像和/或虚像区域图像；根据标记后的每帧拍摄图像，统计行人流量。
[0006]但是，此方法适用于人群密集，且人数众多的场景下进行计数，在这些场景中，每个画面中都有大量的人，人工已经难以计数，估计值即使比真实人数相差几十，也会因为庞大的人群计数，使得准确率较高。但是电梯轿厢场景十分特殊，由于空间有限，所以人群虽然拥挤密集，但是人群中的人数较少，至多几十人，空间小拥挤遮挡严重，每次通过的人数较少但要求精确计数。
[0007]总之，现有技术对电梯流量数据的获取存在着硬件设备上的高度依赖，大量消耗人力、物力资源；而现有模型对开阔场地的模糊计数也无法适用于电梯内部狭小空间的流量精确识别需求。

技术实现思路

[0008]本专利技术技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于计算机视觉的电梯交通流量识别方法，不需要任何外部设备辅助，仅通过电梯中自带的摄像头设备采集数据，适
用性更强；并通过改进人群计数、设计通过量计数等模型，解决镜面成像、相互遮挡、尺寸变化等实际问题，实现轿厢拥挤场景下的精确计数，实现对流量的监控。
[0009]本专利技术技术解决方案：一种基于计算机视觉的电梯交通流量识别方法，包括以下步骤：
[0010](1)多个摄像头采集视频，并对所述视频进行处理，获取电梯厅视频帧图像、轿厢内视频帧图像；
[0011](2)通过计算透视权重改进现有人群计数模型，采用密度真值地图作为深度卷积网络模型训练目标，并利用改进的人群计数模型对摄像头所采集的电梯厅视频帧图像进行检测，获取电梯厅内人数统计；
[0012](3)对轿厢内视频帧图像进行检测，通过训练二分类模型实现开关门分类器，检测识别电梯开关门状态，且通过楼层识别模型获取电梯停靠的楼层；
[0013](4)设计通过量计数模型，通过轿厢内视频帧图像生成切片叠堆图像，并训练输出为流量图的通过量计数模型，通过对流量图积分获取乘客流量；
[0014](5)对电梯厅内人数与电梯轿厢停靠某楼层后进出乘客数量进行分析，得到进出电梯人数与电梯往返时间关系，调整电梯到达时间间隔与电梯等待时间等行为，以减少乘客等待时间。
[0015]进一步，所述步骤(2)中采用密度真值地图作为深度卷积网络模型的训练目标，具体包括：
[0016]S1、对所述摄像头所采集的电梯厅视频帧图像进行检测，对于乘客相互拥挤、遮挡导致视频中无法对乘客整体提取特征的现象，使用边界框标记其中每位乘客的头部，通过标记，计算得到透视权值图，在透视权值图中选择标记对应的尺寸权重，以生成对应尺寸的密度真值地图；
[0017]S2、由于视角畸变，乘客距离电梯厅固定摄像头的距离不同，乘客最终在画面中显示的尺寸也不同，在距离摄像头越近的区域，乘客尺寸越大，需要更多像素才能描绘出一个乘客的头部，因此密度地图中点密度小。根据乘客所在位置的透视权值进行加权，得到积分区域，获得乘客的数量；
[0018]S3、在距离摄像头越远的区域，乘客尺寸越小，密度地图中像素的值越大，同理只需对位置加权后区域内点的值进行积分获得乘客的数量。
[0019]进一步，所述步骤(3)中，训练二分类模型的实现为：
[0020]对电梯门处的视频帧进行图像分类，判断当前帧是电梯开门时的状态，还是电梯关门时的状态，并使用投票法，利用前5帧的分类结果进行投票确定当前帧的类别，得到的二分类模型，在测试数据集取得100％的正确率。
[0021]进一步，所述步骤(4)中，设计通过量计数模型以获取乘客流量。通过设置兴趣线获取切片堆叠图像，并以切片堆叠图像为输入、流量图为输出训练通过量计数模型，具体包括：
[0022]S1、使用电梯开关门分类器，获取电梯停靠且开门时的视频序列，并利用Farneback光流法计算视频序列的稠密光流，得到HSV光流视频序列。通过稠密光流，可以获取每个像素的移动速度信息，从而获得乘客的速度信息；
[0023]S2、统计离开和进入电梯轿厢乘客的高度坐标信息，得到LOI(Line of Interest
兴趣线)的范围；以水平线作为参照，在LOI范围内，设置一条基线，计算乘客的高度与乘客所在位置的基线高度之间的差值，通过差值的分布，确定LOI的高度，再计算对应高度处的LOI的斜率，最后确定进入乘客与离开乘客头部运动信息的两条兴趣线；
[0024]S3、在HSV光流视频序列上对兴趣线进行采样，将采样到的所有线堆叠形成切片堆叠图像；
[0025]S4、使用边界框标记乘客的头部，并为每个边界框设置一个单独的编号，以进、出电梯为标准分类，通过标注保留并计算获得每一帧的速度权重和尺寸信息，分别生成进入和离开电梯乘客的流量图；
[0026]S5、对于流量图中的一个像素p，p的坐标为(i,j)，p的值表示在第j帧，i处乘客的瞬时流量大小，通过对流量图积分，得出这段视频序列中进、出电梯乘客的数量；
[0027]S6、以切片堆叠图像为输入，流量图为输出，搭建一个卷积神经网络，并分别训练用于进入电梯乘客计数与离开电梯乘客计数的通过量计数模型，通过对模型输出的流量图积分获取乘客流量。
[0028]本专利技术与现有技术相比的有益效果是：
[0029](1)本专利技术不需要安装额外设备：使用电梯内部现有监控摄像头就可以完成原始视频采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的电梯交通流量识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)多个摄像头采集视频，并对所述视频进行处理，获取电梯厅视频帧图像、轿厢内视频帧图像；(2)通过计算透视权重改进现有人群计数模型，采用密度真值地图作为深度卷积网络模型训练目标，并利用改进的人群计数模型对摄像头所采集的电梯厅视频帧图像进行检测，获取电梯厅内人数统计；(3)对轿厢内视频帧图像进行检测，通过训练二分类模型实现开关门分类器，检测识别电梯开关门状态，且通过楼层识别模型获取电梯停靠的楼层；(4)设计通过量计数模型，通过轿厢内视频帧图像生成切片叠堆图像，并训练输出为流量图的通过量计数模型，通过对流量图积分获取乘客流量；(5)对电梯厅内人数与电梯轿厢停靠某楼层后进出乘客数量进行分析，得到进出电梯人数与电梯往返时间关系，调整电梯到达时间间隔与电梯等待时间等行为，以减少乘客等待时间。2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的电梯交通流量识别方法，其特征在于：所述步骤(2)中采用密度真值地图作为深度卷积网络模型的训练目标，具体包括：S1、对所述摄像头所采集的电梯厅视频帧图像进行检测，对于乘客相互拥挤、遮挡导致视频中无法对乘客整体提取特征的现象，使用边界框标记其中每位乘客的头部，通过标记，计算得到透视权值图，在透视权值图中选择标记对应的尺寸权重，以生成对应尺寸的密度真值地图；S2、由于视角畸变，乘客距离电梯厅固定摄像头的距离不同，乘客最终在画面中显示的尺寸也不同，在距离摄像头越近的区域，乘客尺寸越大，需要更多像素才能描绘出一个乘客的头部，因此密度地图中点密度小。根据乘客所在位置的透视权值进行加权，得到积分区域，获得乘客的数量；S3、在距离摄像头越远的区域，乘客尺寸越小，密度地图中像素的值越大，同理只需对位置加权后区域内点的值进行积分获得乘客的数量。3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的电梯交通流量识别方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾经冬，周玉萌，王斌，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：