CN108510934A - 基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌及其控制方法。智能动态节电广告牌可根据行人关注情况自动调节屏幕亮度，节约能源，减轻光污染；在检测到特定信号后输出预定广告动画，更易吸引大众，提高广告宣传效果；可收集广告关注度相关数据，用于大数据处理分析；安装方便简单，操作简便易学，后期易维护修理，降低运营成本。

Description

基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌及其控制方法
技术领域
本发明涉及广告牌技术领域，具体涉及一种基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌及其控制方法。
背景技术
随着生产、生活及广告宣传等照明需要的持续增长，照明用电在电力消耗中的地位日益凸显。在我国产业结构调整稳步推进的背景下，单位GDP电耗最高的第二产业与其他产业相比增速下降。据国家间能源局统计，2017年全社会用电量63077亿kW·h，第一、三产业用电量同比增长7.3％、10.7％。可以看出第三产业在各大产业增长率比重最大。随着第三产业的快速发展，以广告牌为代表的广告宣传照明用电量也日益增多。
广告牌在日常生活当中使用非常广泛，室内广告牌常安装在地铁通道、火车站、机场、商场等公共场合，户外广告牌常安装在公交车站、商店店面、道路两边等位置。商家为了增强宣传效果常常会选择体积庞大色彩亮丽的广告牌来吸引潜在客户的注意，然而昼夜常亮的广告牌在吸引行人眼球同时也在刺激伤害人们的眼睛。这不仅造成了严重的光污染，而且还造成了巨大的电力资源浪费。随着广告牌近些年来不断增多，其吸引力大大下降，而造成的电量浪费却与日增多。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌及其控制方法，解决传统广告牌消耗能源多的问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌，包括：
摄像头，用于拍摄广告牌前的图像，并将图像传送到行人检测模块；
行人检测模块，用于对摄像头拍摄的图像进行处理，并通过机器学习方法，训练出在不同场景情况下使用的级联分类器，对图像中行人的人脸进行检测，并将检测到的结果发送到电路控制模块；
电路控制模块，用于与行人检测模块实时通信，并控制LED控制卡；
LED控制卡，用于接收电路控制模块的控制信号，并控制LED屏；
LED屏，用于投放广告；
电源变压器，用于提供LED屏和电路控制模块的工作电压；
所述摄像头、行人检测模块、电路控制模块和LED控制卡依次连接，所述LED控制卡设置在LED屏内，所述电源变压器分别与电路控制模块和LED屏相连。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述电路控制模块通过转接板与LED控制卡相连，所述转接板的型号为74LS138，所述电路控制模块的信号输出端通过电位器VR与芯片74LS138的16管脚相连，所述芯片74LS138的10管脚连接电源，所述芯片74LS138的9管脚连接12V电压，所述芯片74LS138的1管脚与发光二极管LED1的正极相连，所述发光二极管LED1的负极与电阻R1的一端相连，所述芯片74LS138的2管脚与发光二极管LED2的正极相连，所述发光二极管LED2的负极与电阻R2的一端相连，所述芯片74LS138的3管脚与发光二极管LED3的正极相连，所述发光二极管LED3的负极与电阻R3的一端相连，所述芯片74LS138的4管脚与发光二极管LED4的正极相连，所述发光二极管LED4的负极与电阻R4的一端相连，所述芯片74LS138的5管脚与发光二极管LED5的正极相连，所述发光二极管LED5的负极与电阻R5的一端相连，所述芯片74LS138的6管脚与发光二极管LED6的正极相连，所述发光二极管LED6的负极与电阻R6的一端相连，所述芯片74LS138的7管脚与发光二极管LED7的正极相连，所述发光二极管LED7的负极与电阻R7的一端相连，所述芯片74LS138的8管脚与发光二极管LED8的正极相连，所述发光二极管LED8的负极与电阻R8的一端相连，所述电阻R1的另一端、电阻R2的另一端、电阻R3的另一端、电阻R4的另一端、电阻R5的另一端、电阻R6的另一端、电阻R7的另一端均与电阻R8的另一端相连。
进一步，所述电路控制模块的主控芯片为树莓派RaspberryPi3B。
进一步，所述行人检测模块通过串口与电路控制模块相连。
一种基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌的控制方法，包括以下步骤：
S1、通过行人检测模块对摄像头拍摄的图像进行处理，并通过机器学习方法，训练出在不同场景情况下使用的级联分类器，对图像中的行人进行检测，将检测到的结果发送到电路控制模块；
S2、若行人检测模块检测到行人，进入步骤S3，否则进入步骤S4；
S3、电路控制模块控制LED控制卡使LED屏变亮，并进行动态显示，返回步骤S1；
S4、电路控制模块控制LED控制卡使LED屏保持低亮度，返回步骤S1。
进一步，所述步骤S1中的机器学习方法具体包括以下步骤：
S11、通过摄像头采集的人脸样本集和非人脸样本集计算样本积分图；
S12、通过样本积分图计算样本的矩形特征值和特征集；
S13、确定阈值，由矩形特征值和特征集生成对应的弱分类器；
S14、选取最优弱分类器，调用Adaboost算法训练出强分类器；
S15、级联强分类器。
所述步骤S15之后还包括步骤S16，所述步骤S16用于提高分类器的水平：
S16、补充非人脸样本到非人脸样本集，返回步骤S11。
本发明的有益效果是：
1.智能动态节电广告牌可根据行人关注情况自动调节屏幕亮度，节约能源，减轻光污染。
2.在检测到特定信号后输出预定广告动画，更易吸引大众，提高广告宣传效果。
3.可收集广告关注度相关数据，用于大数据处理分析。
4.安装方便简单，操作简便易学，后期易维护修理，降低运营成本。
附图说明
图1为本发明结构框图；
图2为本发明中电路控制模块通过转接板连接LED控制卡的电路图；
图3为本发明总流程图；
图4为本发明步骤S1的流程图；
图5为本发明行人检测模块的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌，包括：
摄像头，用于拍摄广告牌前的图像，并将图像传送到行人检测模块；
行人检测模块，用于对摄像头拍摄的图像进行处理，并通过机器学习方法，训练出在不同场景情况下使用的级联分类器，对图像中行人的人脸进行检测，并将检测到的结果发送到电路控制模块；
电路控制模块，用于与行人检测模块实时通信，并控制LED控制卡；
LED控制卡，用于接收电路控制模块的控制信号，并控制LED屏；
LED屏，用于投放广告；
电源变压器，用于提供LED屏和电路控制模块的工作电压；
摄像头、行人检测模块、电路控制模块和LED控制卡依次连接，LED控制卡设置在LED屏内，电源变压器分别与电路控制模块和LED屏相连。
如图2所示，电路控制模块通过转接板与LED控制卡相连，转接板的型号为74LS138，电路控制模块的信号输出端通过电位器VR与芯片74LS138的16管脚相连，芯片74LS138的10管脚连接电源，芯片74LS138的9管脚连接12V电压，芯片74LS138的1管脚与发光二极管LED1的正极相连，发光二极管LED1的负极与电阻R1的一端相连，芯片74LS138的2管脚与发光二极管LED2的正极相连，发光二极管LED2的负极与电阻R2的一端相连，芯片74LS138的3管脚与发光二极管LED3的正极相连，发光二极管LED3的负极与电阻R3的一端相连，芯片74LS138的4管脚与发光二极管LED4的正极相连，发光二极管LED4的负极与电阻R4的一端相连，芯片74LS138的5管脚与发光二极管LED5的正极相连，发光二极管LED5的负极与电阻R5的一端相连，芯片74LS138的6管脚与发光二极管LED6的正极相连，发光二极管LED6的负极与电阻R6的一端相连，芯片74LS138的7管脚与发光二极管LED7的正极相连，发光二极管LED7的负极与电阻R7的一端相连，芯片74LS138的8管脚与发光二极管LED8的正极相连，发光二极管LED8的负极与电阻R8的一端相连，电阻R1的另一端、电阻R2的另一端、电阻R3的另一端、电阻R4的另一端、电阻R5的另一端、电阻R6的另一端、电阻R7的另一端均与电阻R8的另一端相连。
在本发明实施例中，电路控制模块的主控芯片为树莓派RaspberryPi3B。
在本发明实施例中，行人检测模块通过串口与电路控制模块相连。
如图3所示，一种基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌的控制方法，包括以下步骤：
S1、通过行人检测模块对摄像头拍摄的图像进行处理，并通过机器学习方法，训练出在不同场景情况下使用的级联分类器，对图像中的行人进行检测，将检测到的结果发送到电路控制模块；
S2、若行人检测模块检测到行人，进入步骤S3，否则进入步骤S4；
S3、电路控制模块控制LED控制卡使LED屏变亮，并进行动态显示，返回步骤S1；
S4、电路控制模块控制LED控制卡使LED屏保持低亮度，返回步骤S1。
如图4所示，步骤S1中的机器学习方法具体包括以下步骤：
S11、通过摄像头采集的人脸样本集和非人脸样本集计算样本积分图；
S12、通过样本积分图计算样本的矩形特征值和特征集；
S13、确定阈值，由矩形特征值和特征集生成对应的弱分类器；
S14、选取最优弱分类器，调用Adaboost算法训练出强分类器；
S15、级联分类器；
S16、补充非人脸样本到非人脸样本集，返回步骤S11。
在本发明实施例中，行人检测模块的流程如图5所示，基于Adaboost算法，将人脸图像用Haar特征去表示，每一个Haar特征对应一个弱分类器，然后把弱分类器组合起来得到一个强分类器，Adaboost算法通过调整每个样本的权重实现不同的训练集。对于分类正确的样本，加大其权重；而对于分类错误的样本，降低其权重。经过N次循环，就可以得到N个弱分类器，把这N个弱分类器组合起来就可以得到适用于人脸检测的强分类器。
在本发明实施例中，若将本产品优化模块运用到除LED屏外的其他类型广告牌，如灯箱广告牌，彩色液晶广告牌，则有如下统一性的单块广告牌功率优化的计算公式：
Psave＝(θi-1)·Plow_light-Pcontrol (1)
在公式(1)中，θi为第i类广告牌的“功耗比”，即广告牌高亮度时的功耗与低亮度时的功耗之比，Pcontrol为控制电路的功耗，且数值极低，Plow_light为。
若该将本广告牌设计投放于市场，针对一天内广告牌所节约的电能，有如下统一性计算公式：
在公式(2)中，P(save)j为所投放的第j块广告牌的功率优化值，n为全城投放的广告牌数量，t(on)j、t(off)j分别为第j块广告牌在一天内高亮度工作的时间、低亮度工作的时间。
经过地铁站的实地调研发现，乘客对广告关注度极低，早高峰时段，约每120人中只有一人关注，上下午工作时段客流量较少，约每18人中有一人关注，通过对早晚高峰以及上下午工作时段的加权平均，只有约4％的行人会对广告牌产生关注。将实地调研统计规律作为能耗计算模型的参数，则有：
t(off)j＝(t(off)j+t(on)j)·4％ (3)
通过公式(3)可知，广告牌实际有效的工作时间只占其总工作时间的4％，具有巨大的节能空间。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌，其特征在于，包括：
摄像头，用于拍摄广告牌前的图像，并将图像传送到行人检测模块；
行人检测模块，用于对摄像头拍摄的图像进行处理，并通过机器学习方法，训练出在不同场景情况下使用的级联分类器，对图像中行人的人脸进行检测，并将检测到的结果发送到电路控制模块；
电路控制模块，用于与行人检测模块实时通信，并控制LED控制卡；
LED控制卡，用于接收电路控制模块的控制信号，并控制LED屏；
LED屏，用于投放广告；
电源变压器，用于提供LED屏和电路控制模块的工作电压；
所述摄像头、行人检测模块、电路控制模块和LED控制卡依次连接，所述LED控制卡设置在LED屏内，所述电源变压器分别与电路控制模块和LED屏相连。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌，其特征在于，所述电路控制模块通过转接板与LED控制卡相连，所述转接板的型号为74LS138，所述电路控制模块的信号输出端通过电位器VR与芯片74LS138的16管脚相连，所述芯片74LS138的10管脚连接电源，所述芯片74LS138的9管脚连接12V电压，所述芯片74LS138的1管脚与发光二极管LED1的正极相连，所述发光二极管LED1的负极与电阻R1的一端相连，所述芯片74LS138的2管脚与发光二极管LED2的正极相连，所述发光二极管LED2的负极与电阻R2的一端相连，所述芯片74LS138的3管脚与发光二极管LED3的正极相连，所述发光二极管LED3的负极与电阻R3的一端相连，所述芯片74LS138的4管脚与发光二极管LED4的正极相连，所述发光二极管LED4的负极与电阻R4的一端相连，所述芯片74LS138的5管脚与发光二极管LED5的正极相连，所述发光二极管LED5的负极与电阻R5的一端相连，所述芯片74LS138的6管脚与发光二极管LED6的正极相连，所述发光二极管LED6的负极与电阻R6的一端相连，所述芯片74LS138的7管脚与发光二极管LED7的正极相连，所述发光二极管LED7的负极与电阻R7的一端相连，所述芯片74LS138的8管脚与发光二极管LED8的正极相连，所述发光二极管LED8的负极与电阻R8的一端相连，所述电阻R1的另一端、电阻R2的另一端、电阻R3的另一端、电阻R4的另一端、电阻R5的另一端、电阻R6的另一端、电阻R7的另一端均与电阻R8的另一端相连。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌，其特征在于，所述电路控制模块的主控芯片为树莓派RaspberryPi3B。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌，其特征在于，所述行人检测模块通过串口与电路控制模块相连。
5.一种基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过行人检测模块对摄像头拍摄的图像进行处理，并通过机器学习方法，训练出在不同场景情况下使用的级联分类器，对图像中的行人进行检测，将检测到的结果发送到电路控制模块；
S2、若行人检测模块检测到行人，进入步骤S3，否则进入步骤S4；
S3、电路控制模块控制LED控制卡使LED屏变亮，并进行动态显示，返回步骤S1；
S4、电路控制模块控制LED控制卡使LED屏保持低亮度，返回步骤S1。
6.根据权利要求5所述的基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌的控制方法，其特征在于，所述步骤S1中的机器学习方法具体包括以下步骤：
S11、通过摄像头采集的人脸样本集和非人脸样本集计算样本积分图；
S12、通过样本积分图计算样本的矩形特征值和特征集；
S13、确定阈值，由矩形特征值和特征集生成对应的弱分类器；
S14、选取最优弱分类器，调用Adaboost算法训练出强分类器；
S15、级联强分类器。
7.根据权利要求6所述的基于机器视觉检测的智能动态节电广告牌的控制方法，其特征在于，所述步骤S15之后还包括步骤S16，所述步骤S16用于提高分类器的水平：
S16、补充非人脸样本到非人脸样本集，返回步骤S11。
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