[发明专利]基于视频分析扶梯异常运行状态检测的方法

摘要

本发明公开了基于视频分析扶梯异常运行状态检测的方法，具体包括如下步骤：101））规划区域步骤；102）帧差图像处理步骤；103）角点检测步骤；104）光流跟踪步骤；105）迭代获得内点集步骤；106）电梯异常处理步骤；本发明提供了一种实现去除由于人逆行导致的电梯逆行检测误报状况的基于视频分析扶梯异常运行状态检测的方法。

主权项

1.基于视频分析扶梯异常运行状态检测的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：101)规划区域步骤：划定电梯运动方向，并将划定电梯运动方向后拍摄得到的图像作为输入图像，记为Iclip；102)帧差图像处理步骤：设定阈值θth，针对步骤101)Iclip得到的每一个位置像素前后两帧做差，如果差的绝对值大于设定阈值θth，则帧差图像对应的该点位置的值置为1，否则置为0；103)角点检测步骤：在步骤102)得到的帧差图像基础上，利用角点检测，来保证光流跟踪的初始位置是运动的，且纹理丰富的位置，通过光流初始点选取这些位置可以提升后续光流跟踪的准确性104)光流跟踪步骤：在步骤103)的基础上得到光流跟踪初始点位置，并通过光流跟踪方法可以给出上一帧的初始跟踪点在下一帧的位置，也就得到了光流跟踪初始点的运动信息；105)迭代获得内点集步骤：遍历所有的步骤104)中得到的光流矢量，在每一次遍历中，以该次光流矢量得到平动模型，并判断剩余点是否符合该平动模型，同时记录符合该平动模型点的个数，而得到一组具有最大内点集的模型，以及对应符合该模型的光流矢量；对不属于最大内点集里的光流矢量继续重复迭代，直到得到三个内点集，以及对应的光流矢量；106)电梯异常处理步骤：根据步骤105)得到的三个内点集中内点的个数从大到小排列，最大的代表扶梯运动方向，因此当扶梯里面人发生逆行行为时，根据第一个内点集、第二个内点集里面的光流矢量方向与扶梯正常运动的方向之间的夹角关系来判断，若有一个判断为逆行，则代表扶梯中存在逆行的人。