CN103848329B - 乘客输送装置通行区域的监视装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种乘客输送装置通行区域的监视装置，包括多个视觉传感器、识别模块，视觉传感器通过信号线连接识别模块；视觉传感器获得连续的原始平面图像，并将原始图像通过信号线传输给识别模块；识别模块先将采集到的原始图像施行灰化后得到灰度图像，然后对灰度图像进行分析，最后将控制指令通过无线通讯的手段传送给乘客输送装置的控制系统；所述识别模块对原始图像施行灰化的方法采用亮度公式，对视觉传感器所获得的24位彩色图片进行灰化处理，将图像中像素的灰度级进行归一化。本发明基于图像识别理论，能够自主分析通行区域的实时影像并提取相关信息，从而控制乘客输送装置，实现安全节能运行。

Description

乘客输送装置通行区域的监视装置

技术领域

本发明涉及一种监视装置，具体涉及一种乘客输送装置通行区域的监视装置。

背景技术

引入了变频技术之后，乘客输送装置能够在空闲时段降低运行速度，甚至临时停止，以达到降低能耗的目的。但是，目前绝大多数的变频乘客输送装置仅能区分客流的有无。传感器未检测到客流时，扶梯保持着低速运行或者停止状态；一旦检测到客流，乘客输送装置就会恢复为额定速度。

中国发明专利CN1108977C(公告日2003年5月21日)公开了一种监视乘客输送装置通道区的装置，在扶手转弯区安装有至少一个光电信号传感器，用于监视扶梯的出入口区域。光电信号传感器的原理简单，结构也不复杂，但也存在着明显的缺点，譬如：对暗色着装不敏感，易发生漏检，若简单调高敏感度，则又容易发生误报，即始终报告为有乘客进入；无法精确感知乘客是否已从设备的另一端离开，乘客输送装置必须在相当长的冗余时间内保持额定的运行速度等。

另外，从静止的出入口区域进入到运行的梯级、踏板、胶带区域时，或者搭乘运行中的梯级、踏板、胶带但接触到两侧静止的围板结构时，乘客都承受着一定的风险。乘客输送装置的安装生产商均会在产品的使用说明书中列明出大量的绝对禁止的乘客搭乘方式，如肢体探出扶手栏杆范围、逆向行走、在出入口处逗留等。但截至目前，一方面，是乘客无法知晓这些复杂的警示；另一方面，万一乘客不慎采用了这些危险的方式，乘客输送装置也无法及时感知，并作出降低有关风险的应对。相比于普通传感器方法，图像识别技术能够从场景中辨别出丰富的信息，并进行越来越多的逻辑判断，因此近年来得到了长足的发展。

中国发明专利CN101695983B(公告日2011年12月21日)公开了一种基于机器视觉的乘客输送装置安全监控系统，在乘客输送装置的中部上方并倾斜一个与乘客输送装置相同角度安装有视觉一个视觉传感器，与众多其他的光学镜片一起，采集分析一台或多台扶梯附近的场景。其不足之处是，视觉传感器须配合光学镜片使用，结构复杂，外观突兀；采集所获图像有球面变形，识别时算法复杂；工程实践时，视觉传感器与监控场景的相对位置经常变化，识别算法的通用性较低，或者为了提高算法的适用性，识别算法的准确率将会下降。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种乘客输送装置通行区域的监视装置，它可以控制乘客输送装置，实现安全节能运行。

为解决上述技术问题，本发明乘客输送装置通行区域的监视装置的技术解决方案为：

包括多个视觉传感器、识别模块，视觉传感器通过信号线连接识别模块；视觉传感器获得连续的原始平面图像，并将原始图像通过信号线传输给识别模块；识别模块先将采集到的原始图像施行灰化后得到灰度图像，然后对灰度图像进行分析，最后将控制指令通过无线通讯的手段传送给乘客输送装置的控制系统；

所述识别模块对原始图像施行灰化的方法采用以下亮度公式，对视觉传感器所获得的24位彩色图片进行灰化处理，将图像中像素的灰度级进行归一化：

Y=0.299R+0.587G+0.114B

其中：Y是指颜色的灰度值；

R是指图像中的红色分量值；

G是指图像中的绿色分量值；

B是指图像中的蓝色分量值。

所述视觉传感器设置于所监视的乘客输送装置通行区域的出入口区域的垂直上方和/或垂直上方的附近，和/或乘客输送装置的梯级、踏板、胶带区域的垂直上方和/或垂直上方的附近；视觉传感器向下方照射。

所述视觉传感器设置于位于所监视的乘客输送装置上方的另一乘客输送装置的底部围板上，与装潢用照明灯并列设置，埋设在围板范围之中。

所述识别模块对灰度图像进行分析的方法如下：

第一步，识别模块将反映整体监视区域的灰度图像分割为多个局部监视区域；

所述各局部监视区域为狭窄的矩形，局部监视区域的长边与梯级、踏板、胶带的运行方向垂直。

第二步，识别模块对各局部监视区域的图像求反；再通过以下公式得到正反两种图像的差分图像；然后记录正反两种图像的差分图像的灰度直方图，得到各局部监视区域的灰度直方图统计表；

B_t(x，y)=A_t(x，y)-A_t-1(x，y)

其中：B_t(x，y)是指当前时刻的差分图像；

A_t(x，y)是指当前时刻的当前帧图像；

A_t-1(x，y)是指当前时刻的上一帧图像；

第三步，识别模块对灰度直方图统计表进行分析，灰度直方图有变化则表示有人进入监视区域，从而辨别入侵的有无；找出灰度直方图有变化的局部区域，求得该区域的差分图像，同时初步获得入侵的位置；将此刻整体监视区域的实时图像与背景图像作减运算，得到差分图像；对差分图像进行阙值分割，在初步的入侵位置上提取目标的边界；

第四步，识别模块构建入侵物的外切矩形；

识别模块根据目标边界上最小横坐标的点、最大横坐标的点、最小纵坐标的点、最大纵坐标的点，共4点框定的矩形的形状、面积与中心，构建入侵物的外切矩形；

第五步，识别模块对入侵物的外切矩形进行分析，判断入侵物是否为乘客并进行计数，从而统计出整体监视区域内的乘客质点数量；

若认定为乘客即进行记数，并在图像的时间序列跟踪其中心坐标或者上下角坐标的位置；

所述判断入侵物是否为乘客的方法为：将入侵物的外切矩形与人像的投影进行比较，如入侵物的外切矩形的形状、面积合理则认定为乘客；或者测量入侵物外切矩形的面积，若面积合理则确认为乘客。

所述识别模块进行记数的方法为：在乘客输送装置的两个出入口位置，识别模块分别进行乘客人数的加一计算和减一计算，从而判断出设备运输中的乘客数。

第六步，识别模块根据设备运输中的乘客数对客流情况作出判断并得到识别模块的控制指令。

所述视觉传感器与识别模块之间的信号线为线缆。

本发明可以达到的技术效果是：

本发明基于图像识别理论，能够自主分析通行区域的实时影像并提取相关信息，从而控制乘客输送装置，实现安全节能运行。

本发明的监视装置不记录乘客的具体容貌形体特征，图像处理算法极为简单，特别适用于乘客输送装置这样用途专一的设备。

本发明的监视装置的图像处理算法，是以特定的视觉传感器布置方式和监控图像获取方式为前提的，正是因为直接获取到基本无重叠的乘客影像，后续才能够仅使用特征衰减之后的灰度图像来进行识别，才能够仅根据外切矩形来进行乘客判定。

本发明优化布置视觉传感器作为信息采集端，在识别环节中采用简单可靠的图形算法，能够高效可靠地监视乘客输送装置的通行区域。

本发明能够无差别地精确检测到各种着装的乘客；精确统计客流有无，及时切换设备运行速度以降低能耗；发现乘客在通行区域中的不当行为；监视装置本身易于隐匿安装；监视装置的软硬件配置要求较低等。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

图1是本发明乘客输送装置通行区域的监视装置的示意图；

图2是本发明的安装位置图；

图3是将整体监视区域划分为多个狭窄的局部监视区域的示意图；

图4是本发明在整体监视区域中所提取出的入侵物外切矩形的示意图。

图中附图标记说明：

1为视觉传感器，2为识别模块，

3为蓝牙，4为乘客输送装置的控制系统。

具体实施方式

如图1所示，本发明乘客输送装置通行区域的监视装置，应用视频图像识别技术，自主分析通行区域的实时影像并提取相关信息，用于监视乘客输送装置的重点通行区域，包括出入口区域和梯级、踏板、胶带区域，并将控制指令反馈给乘客输送装置的控制系统；包括多个视觉传感器(即摄像头)1、识别模块2，视觉传感器1通过信号线连接识别模块2；视觉传感器1获得连续的原始平面图像，并将原始图像通过信号线传输给识别模块2；识别模块2先将采集到的原始图像施行灰化后得到灰度图像，以降低后续计算的复杂性，然后对灰度图像进行分析，最后将控制指令通过无线通讯(如蓝牙3)的手段，传送给乘客输送装置的控制系统4；

蓝牙是一种支持设备短距离通信(一般10m内)的无线电技术；蓝牙技术在2.4GHz波段运行，该波段是一种无需申请许可证的无线电波段；正因如此，除了设备费用外，使用蓝牙技术不需要支付任何费用；

如图2所示，视觉传感器1设置于所监视的乘客输送装置10通行区域的出入口区域的垂直上方和/或垂直上方的附近，和/或乘客输送装置10的梯级、踏板、胶带区域的垂直上方和/或垂直上方的附近，此位置最有利于采集个体相互分离的乘客影像，能够使得视觉传感器1所获得的图像中，乘客之间的影像相互分离的，没有重叠；视觉传感器1向下方照射；

由于乘客输送装置的用途非常专一，只输送乘客及一些随身行李，乘客在从出入口区域进入梯级、踏板、胶带区域时，通常比较专注，因此视觉传感器所采集到的图像中，绝大多数的乘客或行李，如拖行的旅行箱等，其影像是相互分离的，没有重叠；

视觉传感器的安装高度限制较少，但应遵守有关标准不得影响乘客输送装置的自由空间；

当一台乘客输送装置10的上方还布置有其他乘客输送装置20时，视觉传感器1设置于位于所监视的乘客输送装置上方的另一乘客输送装置20的底部围板上，与装潢用照明灯并列设置，埋设在围板范围之中，不易受到干扰、避免发生损坏；

视觉传感器1的安装位置接近围板上的装潢用照明灯，以取得明亮稳定的背景；充分的照明能够有利于监控场景背景视图的稳定，在识别时能够较少使用修正性运算；

视觉传感器1也可以仅依靠环境的自然光照，通过识别算法的修正以达到较好的监控效果；并通过识别算法对小部分相连的乘客或行李的影像进行分离；

这是因为行李进入乘客输送装置之后，肯定也会离开，因此在此后的识别中，可以将其也判断为乘客；

由于从视觉传感器1到识别模块2方向，存在较大的数据流，如图像信息等，因此视觉传感器1与识别模块2之间的信号线采用线缆；并将监视装置(包括视觉传感器1和识别模块2)整体安装在乘客输送装置的本体之外；本发明基于上述特定的布置方式，能够获得少歧义的优质监控图像；

识别模块对原始图像施行灰化的方法采用以下亮度公式，对视觉传感器所获得的24位彩色图片进行灰化处理，将图像中像素的灰度级进行归一化：

Y=0.299R+0.587G+0.114B

其中：Y是指颜色的灰度值；

R是指图像中的红色分量值；

G是指图像中的绿色分量值；

B是指图像中的蓝色分量值。

在255个灰度级别中，“0”代表黑色，“255”代表白色；本发明将24位的图像数据转换成为8位的图像数据，大大减少了数据量，缩短了图像处理的时间，使分析处理大为简化；

识别模块对灰度图像进行分析的方法如下：

第一步，识别模块将反映整体监视区域的灰度图像分割为多个局部监视区域；

如图3所示，各局部监视区域为狭窄的矩形，局部监视区域的长边与梯级、踏板、胶带的运行方向垂直；

第二步，识别模块对各局部监视区域的图像求反(即黑变白，白变黑，将灰度级是[0L-1]的图像变换为[L-10])；再通过以下公式得到正反两种图像的差分图像；然后记录正反两种图像的差分图像的灰度直方图，得到如表1所示的各局部监视区域的灰度直方图统计表；

B_t(x，y)=A_t(x，y)-A_t-1(x，y)

其中：B_t(x，y)是指当前时刻的差分图像；

A_t(x，y)是指当前时刻的当前帧图像；

A_t-1(x，y)是指当前时刻的上一帧图像；

○-直方图稳定；●-直方图变化

表1

灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标是灰度级数，纵坐标是该灰度出现的频率；灰度直方图概括了一幅图像的灰度级内容；

任何一幅图像的直方图都包括了可观的信息，某些类型的图形还可以尤其直方图完全描述；直方图的计算很简单，它的计算可以用非常低的代价来完成；但是，当一幅图像被压缩为直方图后，所有的空间信息都丢失了；直方图描述了每个灰度级具有的像素的个数，但不能为这些像素在图像中的位置提供任何线索；本发明将整体监视区域合理地划分为多个狭窄的局部监视区域之后，对乘客输送装置这样的特定设备来说，仅需达成各个局部监视区域的直方图都是稳定的这一条件，就能够判断出，出入口位置没有乘客，并将当时的图像设定为背景图像(背景图像即乘客输送装置10未载人时的图像)，供之后的差分运算适用；

正图像中的亮度最高像素，在反图像中的亮度最低，反之亦然，监控正反两种图像序列的差分图像，确保能够检测到各种亮度的入侵物；

差分图像是一种图像的点运算，与灰度直方图工具类似，点运算是一种简单并高效的技术；灰度直方图和差分图像都是数字图像处理中极简单却又极有用的工具；

第三步，识别模块对灰度直方图统计表进行分析，灰度直方图有变化则表示有人进入监视区域，从而辨别入侵的有无；找出灰度直方图有变化的局部区域，求得该区域的差分图像，同时初步获得入侵的位置；将此刻整体监视区域的实时图像与背景图像作减运算，得到差分图像；对差分图像进行阙值分割，在初步的入侵位置上提取目标的边界，得到图4中的椭圆线，该椭圆线即为入侵物的边界；

阙值分割是图像处理的基本问题，阙值化因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术，它利用了图像中所要提取的目标与背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的区域的组合，通过选取阙值，将目标区域从背景中区分出来；各个区域内部灰度级是均匀的，而相邻区域灰度级是不同的，其间存在着边界；在很多实际应用领域中，图像可视为具有不同灰度级的两类区域，目标和背景；此时，可从灰度级图像出发，自动选取一个合适的阙值，以确定每一图像点应属于目标还是背景区域，从而产生相应的二值图像，通常该过程称之为二值化；

逐行扫描二值化的差分图像，扫描属于前景的像素位置坐标，使用顺序的区域生长法，以初步位置作为种子点，提取前景边缘；顺序区域生长法的基本概念就是在图像中找到一个种子点，从该点向其邻域搜索，将邻域中与之具有一致灰度特征的点都归入一个区域，并用其区域编号来标志，直到没有新的点可以归入该区域；然后，找出新的种子点，开始新的区域的生长；当所有的像素点都被归入某个区域后，生长结束；顺序区域生长法的运算复杂度较低，可以保证区域边缘的闭合。

第四步，识别模块构建入侵物的外切矩形；

扫描图像边缘的像素坐标，仅保留所有这些坐标中的横坐标最大最小值和纵坐标最大最小值，识别模块根据目标边界上最小横坐标的点、最大横坐标的点、最小纵坐标的点、最大纵坐标的点，共4点框定的矩形的形状、面积与中心，构建入侵物的外切矩形，得到图4中的矩形虚线；

第五步，识别模块对入侵物的外切矩形进行分析，判断入侵物是否为乘客并进行计数，从而统计出整体监视区域内的乘客质点数量；

判断入侵物是否为乘客的方法为：

将入侵物的外切矩形与人像的投影(即人的俯视图)进行比较，如入侵物的外切矩形的形状、面积合理则认定为乘客；

或者测量入侵物外切矩形的面积，若面积合理(即入侵物外切矩形的面积与人的投影面积接近)则确认为乘客；

若认定为乘客即进行记数，并在图像的时间序列跟踪其中心坐标或者上下角坐标的位置；

识别模块进行记数的方法为：在乘客输送装置的两个出入口位置，识别模块分别进行乘客人数的加一计算和减一计算，从而精确地判断出设备运输中的乘客数；

第六步，识别模块根据设备运输中的乘客数对客流情况作出判断；

识别模块在整体监视区域中确认出乘客之后，跟踪其质点，以识别乘客的运行方向；

在乘客输送装置的两个出入口位置，识别模块将乘客速度与设备速度比较，从而判断出乘客是否发生了不恰当的滞留，并给出简单的“快速”、“额定”、“低速”、“暂停”等指令，再通过无线通讯的手段，传送回乘客输送装置本体的控制系统；

上述指令可以表示：

·乘客进入时，乘客输送装置进入额定速度运行；

·乘客全部离开时，乘客输送装置进入低速运行；

·乘客数量接近最大输送数量时，乘客输送装置降速运行，以降低拥挤引发的风险；

·乘客逆向行进时，乘客输送装置给出警报，降速运行；

·乘客不恰当的滞留时，乘客输送装置给出警报；

以上通过具体实施例对本发明进行了详细的说明，但这些并非构成对本发明的限制。在不脱离本发明原理的情况下，本领域的技术人员还可做出许多变形和改进，这些也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种乘客输送装置通行区域的监视装置，其特征在于：包括多个视觉传感器、识别模块，视觉传感器通过信号线连接识别模块；视觉传感器获得连续的原始平面图像，并将原始图像通过信号线传输给识别模块；识别模块先将采集到的原始图像施行灰化后得到灰度图像，然后对灰度图像进行分析，最后将控制指令通过无线通讯的手段传送给乘客输送装置的控制系统；

所述识别模块对原始图像施行灰化的方法采用以下亮度公式，对视觉传感器所获得的24位彩色图片进行灰化处理，将图像中像素的灰度级进行归一化：

Y＝0.299R+0.587G+0.114B

其中：Y是指颜色的灰度值；

R是指图像中的红色分量值；

G是指图像中的绿色分量值；

B是指图像中的蓝色分量值；

所述视觉传感器设置于所监视的乘客输送装置通行区域的出入口区域的垂直上方和/或垂直上方的附近，和/或乘客输送装置的梯级、胶带区域的垂直上方和/或垂直上方的附近；视觉传感器向下方照射；

所述识别模块对灰度图像进行分析的方法如下：

第一步，识别模块将反映整体监视区域的灰度图像分割为多个局部监视区域；

第二步，识别模块对各局部监视区域的图像求反；再通过以下公式得到正反两种图像的差分图像；然后记录正反两种图像的差分图像的灰度直方图，得到各局部监视区域的灰度直方图统计表；

B_t(x,y)＝A_t(x,y)-A_t-1(x,y)

其中：B_t(x,y)是指当前时刻的差分图像；

A_t(x,y)是指当前时刻的当前帧图像；

A_t-1(x,y)是指当前时刻的上一帧图像；

第三步，识别模块对灰度直方图统计表进行分析，灰度直方图有变化则表示有人进入监视区域，从而辨别入侵的有无；找出灰度直方图有变化的局部区域，求得该区域的差分图像，同时初步获得入侵的位置；将此刻整体监视区域的实时图像与背景图像作减运算，得到差分图像；对差分图像进行阙值分割，在初步的入侵位置上提取目标的边界；

第四步，识别模块构建入侵物的外切矩形；

识别模块根据目标边界上最小横坐标的点、最大横坐标的点、最小纵坐标的点、最大纵坐标的点，共4点框定的矩形的形状、面积与中心，构建入侵物的外切矩形；

第五步，识别模块对入侵物的外切矩形进行分析，判断入侵物是否为乘客并进行计数，从而统计出整体监视区域内的乘客质点数量；

若认定为乘客即进行记数，并在图像的时间序列跟踪其中心坐标或者上下角坐标的位置；

第六步，识别模块根据设备运输中的乘客数对客流情况作出判断并得到识别模块的控制指令。

2.根据权利要求1所述的乘客输送装置通行区域的监视装置，其特征在于：所述视觉传感器设置于位于所监视的乘客输送装置上方的另一乘客输送装置的底部围板上，与装潢用照明灯并列设置，埋设在围板范围之中。

3.根据权利要求1所述的乘客输送装置通行区域的监视装置，其特征在于：所述视觉传感器与识别模块之间的信号线为线缆。

4.根据权利要求1所述的乘客输送装置通行区域的监视装置，其特征在于：所述第一步中各局部监视区域为狭窄的矩形，局部监视区域的长边与梯级、胶带的运行方向垂直。

5.根据权利要求1所述的乘客输送装置通行区域的监视装置，其特征在于：所述第五步中判断入侵物是否为乘客的方法为：

将入侵物的外切矩形与人像的投影进行比较，如入侵物的外切矩形的形状、面积合理则认定为乘客；

或者测量入侵物外切矩形的面积，若面积合理则确认为乘客。

6.根据权利要求1所述的乘客输送装置通行区域的监视装置，其特征在于：所述第五步中识别模块进行记数的方法为：在乘客输送装置的两个出入口位置，识别模块分别进行乘客人数的加一计算和减一计算，从而判断出设备运输中的乘客数。