[发明专利]基于双路监控视频分析的电梯轿厢载客数检测方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于双路监控视频分析的电梯轿厢载客数检测方法及系统。该方法实现方式为：首先，监控电梯的外内两路（I和II）视频数据传输给硬盘录像机；其次，硬盘录像机把两路视频分别送给算法模块1和算法模块2进行分析；算法模块1分析I路视频，根据电梯门开闭过程持续时间计算得到进出轿厢总人数；算法模块2分析II路视频，根据电梯门开闭前后前景面积变化计算得到人员进出的方向函数；最后，算法模块1和2的计算结果送给算法模块3，算法模块3将进出轿厢总人数与方向函数的乘积作为进入轿厢的净人数；算法模块3的计算结果存入数据库供分析或在发现人数超载时发出报警。

技术领域

本发明涉及人工智能技术中的智能视频图像分析的应用，特别涉及一种基于双路监控视频分析的电梯轿厢载客数检测方法及系统。

背景技术

电梯已经在现代高层建筑中得到普及。电梯群控系统必须能获取电梯轿厢内人数信息。这是因为：第一，电梯最基本、最重要的性能要求是安全性，测量轿厢内人数，可预防超载和踩踏事故；第二，电梯群控系统需要获取轿厢内人数信息，通过智能调度算法管理多部电梯，以便提高用户的舒适度，减小电梯的能耗。

传统的电梯轿厢内人数检测技术主要是重力传感器和红外传感器等。为了消除单个传感器故障带来的隐患，业界期望能采用更先进可靠的载客数检测技术，或通过同时复用多类检测设备实现人数检测的高可靠性。

基于视觉的方法逐渐成为继重力传感器、红外传感器之后最受关注的电梯轿厢人数检测方法，因为它具有实施方便、精度高和成本低等优势。该方法通常在电梯轿厢顶部安装摄像机，以垂直向下俯拍的视角获取视频数据，并采用一定的视频分析方法来计算人数。这里运用的视频分析算法主要有三种：

一是基于前景连通区域像素统计的方法，其核心是建立视频图像中人数与连通区域像素数之间的关系模型(见论文：陆海峰.基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测[硕士学位论文].杭州:浙江工业大学，2009.)。缺点是受人体体型、人体互相遮挡、人员携带物品等因素影响较大，在多人情况下人数计算精度偏低。

二是基于运动分析的方法，其核心是检测和跟踪每个人员，判断他们进出电梯的方向(见论文：靳海燕，熊庆宇，王楷，等.基于图像处理的电梯轿厢内人数统计方法研究.仪器仪表学报，2011，32(6)：161-165.)。缺点是当多人同时进出或一人进一人出时误差很大。

三是基于识别头部特征的方法，其核心是头部特征提取和检测(见论文：卢湖川，张继霞，张明修.基于Hough变换头部检测与跟踪的方法研究.系统仿真学报，2008，20(8)：2127-2132.)。缺点是当人员穿着深色衣服或携带物品时容易发生头部误检，造成计数误差。

以上传统方法除了已指出的缺点外，还有一个共同的严重不足是：要求视频图像必须是摄像机以垂直向下的视角拍摄得到的。然而，在实际的应用中，为了突出视频监控系统的安防目的，大多数物业部门会把摄像头安装在电梯轿厢顶部角落处，摄像机以一定的倾斜角度观察电梯内部和电梯出口处，从而获得最大的监控范围。若需要通过分析监控视频数据来检测人数，则必须再额外部署一套具有垂直向下观察视角的摄像机，这样就会导致系统成本太高。人们迫切希望只部署具有垂直向下观察视角的摄像机，使它除了发挥安防作用外，还能借助一定的视频分析算法来检测电梯轿厢载客数。目前文献中很少报道通过分析倾斜角度摄像机的监控视频来分析检测电梯轿厢内载客数的技术或装置。

分析具有倾斜观察角度摄像机的监控视频的难点主要是多个乘客时遮挡严重，以及人体外观显著变化等，导致视频分析得到的有效信息量太少。视频监控系统一般都会在电梯外部署用以监控电梯出口及其附近走廊的摄像机(用于安防目的)，于是电梯轿厢内外各有至少一台摄像机可监控电梯及其内外人员行为。采用多源信息融合的方法有助于克服单路视频有效信息不足的问题。

发明内容