CN103425957A - 一种通过摄像头判断电梯内是否有人的图像识别方法 - Google Patents
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Abstract
一种通过摄像头判断电梯内是否有人的图像识别方法，它涉及电梯内场景图像识别技术的应用领域。通过摄像头拍一张轿厢内没有人的照片，把它保存到前端设备里作为模板图片存放到前端设备中。在前端设备中启动该算法进程，在显示界面划定好关键区域，之后当每次电梯控制系统需要知道电梯内是否有人时，如每次电梯关门后，该进程就会按照上面的算法对关键区域进行处理，然后得出结果返回给电梯控制系统；电梯控制系统就可以根据结果做出相应的处理；本发明在电梯监控平台无人值守时和视频传输出现故障时，能够及时给出真确判断，并且可以为电梯调控系统提供信息，达到节能的功效。
Description
技术领域：
本发明涉及电梯内场景图像识别技术的应用领域，具体涉及一种通过摄像头判断电梯内是否有人的图像识别方法。
背景技术：
随着世界各国城市化进程的陆续兴起，高层建筑的数量越来越多。在高层建筑中，电梯已经成了必不可少的设备。电梯运行是否安全、平稳已经成为高层建筑能否正常运转的关键因素。由于电梯的运行安全直接关系到乘客的生命安全，对电梯的运行状态进行监控是一项非常重要的工作。
电梯内通常都装有普通摄像头和红外摄像头，这些红外摄像头能够将轿厢内部是否有人的情况传送到物管监控平台，以防止出现电梯关人现象。直至目前，还没有出现利用电梯内前端设备对普通摄像头采集到的图像进行判断轿厢是否有人的技术。
这样就具备了红外摄像头的功能，节省了成本。并且如果电梯内某层按钮是被按状态，但电梯内却没有人时，电梯可以自动取消，能够达到节能的效果。
发明内容：
本发明的目的是提供一种通过摄像头判断电梯内是否有人的图像识别方法，它具备红外摄像头的功能，节省了成本，并且如果电梯内某层按钮是被按状态，但电梯内却没有人时，电梯可以自动取消，能够达到节能的效果。
为了解决背景技术所存在的问题，本发明是采用以下技术方案：1、先利用摄像头拍一张轿厢内没有人的照片，把它保存到前端设备里作为模板图片；2、根据实际场景，人工划定关键区域。
所述的根据实际场景，人工划定关键区域是为了排除轿厢内显示器、张贴的海报或通知的影响。以后在需要判断的时候，把当时采集到的图片与模板图的关键区域进行比较，如果相同则判断为有人，否则判断为没人。
本发明为了排除光线等的影响，在比较前需要做一些图像处理，具体比较过程为：
1、将两幅图像中的关键区域进行灰度化得到两幅灰度图像；灰度化就是把三通道的彩色图像转变成单通道的灰度图像。转换步骤是先获取每个像素的色彩值pix，提取出RGB三个分量，提取公式为：
R＝(int)((pix＞＞16)&0xff)
G＝(int)((pix＞＞8)&0xff)
B＝(int)((pix)&0xff)
再根据RGB算出灰度色彩值gray，计算公式为：
gray＝(255＜＜24)|(R*0.30＜＜16)|(G*0.59＜＜8)|B*0.11这样就得到了两幅灰度图像。
2、将之前得到的灰度图像转换成二值图像；二值图像是只有白色和黑色两种颜色的图像；转换步骤是将图像中的所有像素点的色彩值相加，求出平均色彩值，再对每个点判断。把小于平均值的点置为白色，大于平均值的点为黑色，这样便得到了两幅二值图像。
3.对这两幅二值图像每个像素点进行比较，计算出不同点的个数，如果大于某一阈值，则判断为有人，否则判断为没人。该阈值可以动态设定，在试验中验证该阈值取图像总像素点个数的5％-10％较为合适。
本发明具有以下有益效果：在电梯监控平台无人值守时和视频传输出现故障时，能够及时给出真确判断，并且可以为电梯调控系统提供信息，达到节能的功效。
附图说明：
图1是本发明的程序流程图。
具体实施方式：
参看图1，本具体实施方式采用以下技术方案：1、先利用摄像头拍一张轿厢内没有人的照片，把它保存到前端设备里作为模板图片；2、根据实际场景，人工划定关键区域。
所述的根据实际场景，人工划定关键区域是为了排除轿厢内显示器、张贴的海报或通知的影响。以后在需要判断的时候，把当时采集到的图片与模板图的关键区域进行比较，如果相同则判断为有人，否则判断为没人。
本具体实施方式为了排除光线等的影响，在比较前需要做一些图像处理，具体比较过程为：
1、将两幅图像中的关键区域进行灰度化得到两幅灰度图像；灰度化就是把三通道的彩色图像转变成单通道的灰度图像。转换步骤是先获取每个像素的色彩值pix，提取出RGB三个分量，提取公式为：
R＝(int)((pix＞＞16)&0xff)
G＝(int)((pix＞＞8)&0xff)
B＝(int)((pix)&0xff)
再根据RGB算出灰度色彩值gray，计算公式为：
gray＝(255＜＜24)|(R*0.30＜＜16)|(G*0.59＜＜8)|B*0.11
这样就得到了两幅灰度图像。
2、将之前得到的灰度图像转换成二值图像；二值图像是只有白色和黑色两种颜色的图像；转换步骤是将图像中的所有像素点的色彩值相加，求出平均色彩值，再对每个点判断。把小于平均值的点置为白色，大于平均值的点为黑色，这样便得到了两幅二值图像。
3.对这两幅二值图像每个像素点进行比较，计算出不同点的个数，如果大于某一阈值，则判断为有人，否则判断为没人。该阈值可以动态设定，在试验中验证该阈值取图像总像素点个数的5％-10％较为合适。
本具体实施方式通过摄像头拍一张轿厢内没有人的照片，把它保存到前端设备里作为模板图片存放到前端设备中。在前端设备中启动该算法进程，在显示界面划定好关键区域，之后当每次电梯控制系统需要知道电梯内是否有人时，如每次电梯关门后，该进程就会按照上面的算法对关键区域进行处理，然后得出结果返回给电梯控制系统；电梯控制系统就可以根据结果做出相应的处理。
本具体实施方式在电梯监控平台无人值守时和视频传输出现故障时，能够及时给出真确判断，并且可以为电梯调控系统提供信息，达到节能的功效。
Claims (2)
1.一种通过摄像头判断电梯内是否有人的图像识别方法，其特征在于(1)、先利用摄像头拍一张轿厢内没有人的照片，把它保存到前端设备里作为模板图片；(2)、根据实际场景，人工划定关键区域；(3)、为了排除光线等的影响，在比较前需要做一些图像处理，具体比较过程为：
①、将两幅图像中的关键区域进行灰度化得到两幅灰度图像；灰度化就是把三通道的彩色图像转变成单通道的灰度图像；转换步骤是先获取每个像素的色彩值pix，提取出RGB三个分量，提取公式为：
R＝(int)((pix＞＞16)&0xff)
G＝(int)((pix＞＞8)&0xff)
B＝(int)((pix)&0xff)
再根据RGB算出灰度色彩值gray，计算公式为：
gray＝(255＜＜24)|(R*0.30＜＜16)|(G*0.59＜＜8)|B*0.11
这样就得到了两幅灰度图像；
②、将之前得到的灰度图像转换成二值图像；二值图像是只有白色和黑色两种颜色的图像；转换步骤是将图像中的所有像素点的色彩值相加，求出平均色彩值，再对每个点判断；把小于平均值的点置为白色，大于平均值的点为黑色，这样便得到了两幅二值图像；
③.对这两幅二值图像每个像素点进行比较，计算出不同点的个数，如果大于某一阈值，则判断为有人，否则判断为没人；该阈值可以动态设定，在试验中验证该阈值取图像总像素点个数的5％-10％较为合适。
2.根据权利要求1所述的一种通过摄像头判断电梯内是否有人的图像识别方法，其特征在于所述的根据实际场景，人工划定关键区域是为了排除轿厢内显示器、张贴的海报或通知的影响；以后在需要判断的时候，把当时采集到的图片与模板图的关键区域进行比较，如果相同则判断为有人，否则判断为没人。
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| CN2012101472049A CN103425957A (zh) | 2012-05-14 | 2012-05-14 | 一种通过摄像头判断电梯内是否有人的图像识别方法 |
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Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103425957A true CN103425957A (zh) | 2013-12-04 |
Family
ID=49650673
Family Applications (1)
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| CN2012101472049A Pending CN103425957A (zh) | 2012-05-14 | 2012-05-14 | 一种通过摄像头判断电梯内是否有人的图像识别方法 |
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2012
- 2012-05-14 CN CN2012101472049A patent/CN103425957A/zh active Pending
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| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
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