[发明专利]一种基于机器视觉的手扶电梯乘客异常行为检测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的手扶电梯乘客异常行为检测方法，包括步骤：1)视频图像采集；2)对采集的图像进行Canny边缘检测；3)利用Hough圆变换找出边缘图像中的类圆区域；4)通过人头灰度直方图模板判断该类圆区域是否为人头；5)利用Mean Shift方法对图像中的人头进行跟踪；6)计算每个乘客头部类圆区域的中心点的移动方向、移动速度；7)通过分析类圆区域中心点的移动方向和移动速度判断乘客的行为。通过本发明方法可以有效提高手扶电梯的安全质量，避免了突发事件后的情况进一步恶化，把手扶电梯上乘客摔倒的人员损伤降到最低。

主权项

1.一种基于机器视觉的手扶电梯乘客异常行为检测方法，其特征在于：主要是通过分析手扶电梯上乘客头部的运动方向和运动速度来判断乘客的行为有无异常，包括以下步骤：1)视频图像采集；2)对采集的图像进行Canny边缘检测；3)利用Hough圆变换找出边缘图像中的类圆区域；4)通过人头灰度直方图模板判断该类圆区域是否为人头；5)利用Mean Shift方法对图像中的人头进行跟踪；6)计算每个乘客头部类圆区域的中心点的移动方向、移动速度；7)通过分析类圆区域中心点的移动方向和移动速度判断乘客的行为；其中，乘客的行为包括：正常搭乘、快速行走、逆向搭乘、左右摇晃、摔倒、下蹲及乘客头部伸出扶手带，具体的判断方法如下：①正常行为一：正常搭乘乘客静止站立在手扶电梯上，随着扶梯的运动而运动，此时乘客头部的运动方向即为扶梯载客区的运动方向，具体为斜向上30度到60度之间，取决于扶梯倾斜程度，扶梯乘客头部的运动速度即为扶梯载客区的运动速度，设扶梯的运行速度恒定为vT，扶梯的运动方向为θT；此时：|vt,s‑vT|＜Th1，θx,y＝θT，Th1为阈值1，表征乘客头部中心点正常搭乘的速度范围；②正常行为二：快速行走乘客赶时间时，快速在扶梯上行走甚至奔跑；此时乘客头部的运动方向还是扶梯载客区的运动方向，乘客头部的运动速度比扶梯的运动速度快，乘客的运动速度在一定范围内变化，超过该范围也被视为异常；此时：Th1＜|vt,s‑vT|＜Th2，θx,y＝θT，Th2为阈值2，表征乘客头部中心点正常快速行走的速度范围；③异常行为一：逆向搭乘逆向搭乘很容易造成摔倒及更严重的事故，因此应该示为异常；此时，扶梯乘客的运动方向与扶梯载客区的运动方向相反；此时：θx,y＝‑θT；④异常行为二：乘客下蹲扶梯上乘客通常不会下蹲，下蹲很有可能因为身体不适，会引起其他异常情况，也应该引起注意；此时，乘客头部的运动方向为垂直地面向下，垂直方向的运动速度剧增；此时：vt,y＞Th3，θx,y＝90°，Th3为阈值3，表征下蹲乘客头部中心点的最小速度；⑤异常行为三：乘客摔倒扶梯上的乘客摔倒是很严重的异常行为，此时，乘客头部的运动方向是不规范的，但乘客头部垂直方向的运动速度会剧增；此时：vt,y＞Th3此阈值与下蹲时的阈值相同；⑥异常行为四：左右摇晃乘客在搭乘电梯时左右摇晃很容易造成摔倒，应被视为异常，此时，乘客头部的运动方向为垂直扶梯载客区运动的方向，正常情况下，该方向的运动速度应该是非常小的；此时，|vt,x|＞Th4，此阈值为水平方向左右运动的最小速度；⑦异常行为五：乘客头部伸出扶手带乘客头部伸出扶手带很可能造成重心不稳，导致摔倒；也有可能撞击到扶梯以外的建筑上；此时，乘客头部的中心点不在扶梯载客区范围内；此时，x＜xminor x＞xmax；其中，xmin为扶梯载客区的最小横坐标，xmax为扶梯载客区的最大横坐标；同一乘客在图像中的大小并不是一成不变的，与乘客离摄像头的距离有关，乘客离步骤1)中视频图像采集所采用的摄像头越近，乘客在图像中就越大，因此，通过人头类圆区域的面积来自适应更新阈值；设ST为标准人头椭圆模板的面积，T1,T2,T3,T4为标准阈值，Sx,y为以(x,y)为中心点的当前类圆区域人头的面积；则阈值更新方法为：