一种交通枢纽旅客行李箱甩尾状态识别和安全监测方法技术

本发明专利技术提出了一种交通枢纽旅客行李箱甩尾状态识别和安全监测方法，包括步骤：交通枢纽人流密集场所设置监测相机、喇叭提示装备；开启监测相机，采集视频帧，并提供给监测处理器；监测处理器通过分别通过单一目标跟踪算法MMTrack和findContours分别计算出监测场所中行李箱的转角力、质心距变化率、运动角速度；基于行李箱甩尾状态识别模型，对行李箱甩尾状态检测。本发明专利技术针对行李箱在整个运动状态的运动特征进行识别，并且可以对行李箱后续运动状态进行预测；根据识别结果，可以及时发出预警，有效地避免行李箱甩尾可能带来的危害，对人群密集的交通枢纽场所安全管理具有重要意义。集的交通枢纽场所安全管理具有重要意义。集的交通枢纽场所安全管理具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
一种交通枢纽旅客行李箱甩尾状态识别和安全监测方法


[0001]本专利技术涉及考虑组合运动的旅客行李箱甩尾状态识别模型和应用，应用于人群密集的交通枢纽场所。

技术介绍

[0002]旅客行走过程中，行李箱甩尾问题一直是交通枢纽人群稳定性分析所面临的一个挑战之一，在人群密集的公共场所中，其往往会导致人群的混乱和无序，并可能引发人群踩踏等重大安全事故。目前，尽管已经有一些研究关注行李箱与人群整体疏散之间的关系，但对于行李箱甩尾状态的识别和检测方面的研究仍然相对较少。行李箱甩尾可能会给旅客和周围的人造成伤害，因此需要开发出一种行李箱甩尾状态的识别技术，以提高人们的出行安全。
[0003]目前，针对行李箱甩尾状态识别的研究尚存在若干不足：1)目前已有一些研究关注检测行李箱提升的方法，如BaumgartnerT
[1]通过不同的颜色表示，旅客与其携带物之间的运动关系，但尚未具体到针对行李甩尾状态识别这一领域，而仅仅是进行旅客和行李箱的分类。2)目前针对行李箱与旅客运动的研究主要集中宏观角度上，旅客携带行李箱对人群整体疏散的影响。例如Kitaz本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通枢纽旅客行李箱甩尾状态识别和安全监测方法，其特征在于，包括步骤：步骤1、在交通枢纽人流密集场所设置监测相机、喇叭提示装备，监测相机与控制室内的监测处理器相连；步骤2、开启监测相机，其摄影方向与旅客运动方向相切，采集视频帧，并将视频数据提供给监测处理器；步骤3、监测处理器通过分别通过单一目标跟踪算法MMTrack和findContours分别计算出监测场所中行李箱的转角力F
转,t
、行李箱与旅客之间的质心距变化率ΔT
a,t
、运动角速度步骤4、基于行李箱甩尾状态识别模型，对行李箱甩尾状态检测。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：步骤3.1、针对相机采集到的视频帧，通过MMTrack提取行李箱运动信息至四参数元组R
i
，通过式(2)～式(8)计算出行李箱所受转角力F
转,t
；步骤3.2、通过findContours提取出行李箱的轮廓图片，并转化为灰度图；步骤3.3、灰度图的i+j阶矩通过式(16)计算：M
ij
＝∑
x
∑
y
x
i
y
j
G(x,y)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)其中，M
ij
表示原点矩，i和j表示矩的阶数，x和y表示图像中的像素坐标，G(x,y)表示坐标(x,y)处的像素灰度值；步骤3.4、通过式(16)计算出灰度图的零阶矩M
00
和一阶矩M
01
，则旅客(C
x
,C
y
)与行李箱(B
x
,B
y
)质心坐标由式(17)、式(18)给出：)质心坐标由式(17)、式(18)给出：则行李箱与旅客之间的质心距变化率ΔT
a,t
为：其中，T为行李箱和旅客之间的质心距，ΔT表示第i帧和第N帧之间行李箱和旅客间质心距的变化量，Δt表示第i帧和第N帧之间间隔的时间；在行李箱甩尾过程中，由于时间很短，将转动角度记为式(20)、式(21)、式(22)：在行李箱甩尾过程中，由于时间很短，将转动角度记为式(20)、式(21)、式(22)：在行李箱甩尾过程中，由于时间很短，将转动角度记为式(20)、式(21)、式(22)：其中Δl为质心位移，Δθ为行李箱转角，D为行李箱拉杆长度，D+C
y
近似为质心转动半径。3.如权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵荣泳，李咪渊，李浩男，朱文杰，贾萍，李翠玲，马云龙，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：