[发明专利]一种基于人体骨骼的三维区域入侵检测方法和系统

说明书

本发明属于电子信息技术领域，公开了一种基于人体骨骼的三维区域入侵检测方法，包括如下步骤：步骤1：当人体进入到摄像区域后，识别人体骨骼，得到骨骼信息，所述骨骼信息中标注了多个位置点；步骤2：当人体进入到电动扶梯时，获取第一图像，计算扶手和人体的不同高度的两个位置点的高度关系；步骤3：在电动扶梯运行的过程中，获取第二图像，根据高度关系、所述两个位置点，确定扶手上与人体保持相同水平高度的点；步骤4：在扶手上经步骤3所确定的点上绘制一条铅垂线，判断人体骨骼是否与铅垂线相交，若相交，则发出告警。本发明的方法实现了准确的、迅速的、智能的告警。同时，本发明还提供了一种基于人体骨骼的三维区域入侵检测系统。

技术领域

本发明属于电子信息技术领域，更具体而言，涉及一种基于人体骨骼的三维区域入侵检测方法和系统。

背景技术

目前常用通过图像处理方式，进行电动扶梯的区域入侵检测的2种方式如下。

二维拌线方式：

通过识别图像的人体位置，计算人移动轨迹是否与拌线相交，来判断平面二维空间是否存在入侵的情况，这种方式相对计算量少，不需要进行人体骨骼识别，目前最为常用。

但是这种方式，不适合在具备景深的三维空间判断。如下图，人体手臂实际上并没有越过扶手区域，但是和拌线相交了。由于拌线有景深，所以不能通过简单的拌线相交方式来判断，否则存在很多误判情况。

此外，当人体没有移动时候，只是伸展躯干，就不存在移动轨迹，也无法做到人体躯干是否和拌线相交的判断。

三维空间算法：

通过识别人体骨骼的三维空间，计算是否与三维的平面空间相交，判断三维空间内是否存在入侵的情况。

如下图，输入一个平面图片，通过AI算法得出人体骨骼的三维空间坐标，再把整个图片拍摄的内容进行三维空间映射后，才能进行入侵的判断。

这种入侵判断方式比较准确，但是其AI算法计算量特别大，不利于低成本部署。

所以本案解决的实质性问题在于：如何提高电梯入侵的精确性、智能性的同时，降低服务器计算量。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于人体骨骼的三维区域入侵检测方法，本发明的方法实现了准确的、迅速的、智能的告警。

同时，本发明还提供了一种基于人体骨骼的三维区域入侵检测系统。

根据本发明的第一方面，提供了一种基于人体骨骼的三维区域入侵检测方法，所述方法适用于具有规则高度的边栏的入侵检测的场景，包括如下步骤：

步骤1：当人体进入到摄像区域后，识别人体骨骼，得到骨骼信息，所述骨骼信息中标注了多个位置点；

步骤2：当人体移动到边栏一侧时，获取第一图像，计算边栏和人体的不同高度的两个位置点的高度关系；

步骤3：在人体沿边栏移动的过程中，获取第二图像，根据高度关系、所述两个位置点，确定边栏上与人体保持相同水平高度的点；

步骤4：在边栏上经步骤3所确定的点上绘制一条铅垂线，判断人体骨骼是否与铅垂线相交，若相交，则发出告警。

本发明中具有规则高度的边栏的入侵检测的场景可包括如下场景：

1.如下所述的电动扶梯的翻越扶手、以及肢体其他部分的入侵检测；

2.具有恒定高度的栏杆的人体翻越预警，比如大桥栏杆的翻越、江边栏杆的翻越的预警；

3.具有恒定高度的围墙的人体翻越警告。

以下以场景1进行展开描述。

在上述的基于人体骨骼的三维区域入侵检测方法中，包括如下步骤：

步骤1：当人体进入到摄像区域后，识别人体骨骼，得到骨骼信息，所述骨骼信息中标注了多个位置点；