CN110113580B - 一种站台越界检测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种站台越界检测系统，包括偶数个带有清洗组件的摄像机，摄像机设置在站台警示线的上方，摄像机镜头的方向与警示线的方向平行，警示线两端各设有一台摄像机，其余的摄像机成对设置，成对设置的两台摄像机镜头位置相背，所述清洗组件设置在摄像头的外侧。摄像机内部主控板上设有控制芯片，芯片中内置越界检测方法。使用本发明可以减轻站台工作人员的工作压力，提升站台安全性。摄像机自带清洗装置，保证了摄像机拍摄的清晰度。本系统中的越界检测方法不但考虑行人目标的重心是否过线，同时判断行人目标底边框的点是否与边界交点，消除摄像头拍摄存在角度误差；减少行人目标的重心在视频图像已经过线，但双脚其实并未过线的误差。

Description

一种站台越界检测系统
技术领域
本发明属于图像设备领域，尤其是一种站台越界检测系统。
背景技术
近年来站台内发生多起乘客在站台候车时发生的越界人员伤亡事件，给国家财产和人民的生命安全造成巨大的损失，影响社会的和谐稳定。国内各站台大多采用传统的人工外勤接车作业，通过人眼监测乘客是否有危机行车安全的行为。由于上下车的人员较多，列车停留时间短，工作人员很难兼顾列车及站台的情况，突发事件处理的反应速度极低。
发明内容
本发明提出一种站台越界检测系统，采用的技术方案如下：
一种站台越界检测系统，包括偶数个带有清洗组件的摄像机，摄像机设置在站台警示线的上方，摄像机镜头的方向与警示线的方向平行，警示线两端各设有一台摄像机，其余的摄像机成对设置，成对设置的两台摄像机镜头位置相背，所述清洗组件设置在摄像头的外侧，包括清洗组件外壳，清洗组件外壳内设有第一喷液组件、第二喷液组件和清洁组件，第一喷液组件和第二喷液组件的组成部分相同，第一喷液组件由滑动连接臂和导管固定板组成，导管固定板通过连接轴连接导向板，导管固定板和导向板的表面布置有喷液导管，滑动连接臂位于清洗组件外壳顶端的滑槽内，滑动连接臂与传动装置连接，摄像机内部主控板上设有控制芯片。
进一步的，第一喷液组件上导向板的布置方向与滑动连接臂所处方向垂直，第二喷液组件上导向板的布置方向与滑动连接臂所处方向平行。
进一步的，清洁组件位于第一喷液组件和第二喷液组件之间，清洁组件由支架和清洁圆盘组成，支架位于清洗组件外壳顶端的滑槽内，支架与传动装置连接。
进一步的，清洁圆盘外壳内设有轴流风扇，清洁圆盘外壳的中心位置设有圆形的毛刷，毛刷的外侧设有环形的出气口。
进一步的，喷液导管的喷口与摄像头之间呈15°～20°角。
进一步的，摄像头的下方设有导液槽。
进一步的，摄像头与电机相连，电机用于带动摄像头旋转，摄像头的旋转范围为-180°～180°。
进一步的，摄像机内部主控板的控制芯片中内置越界检测方法，检测步骤包括：
S1.将图像识别区划分为未检测区、检测区中未过线区域、检测区中线上区域和检测区中过线区域，同时生成区域掩码，未检测区掩码为0，检测区中未过线区域掩码为255，检测区中线上区域掩码为2，检测区中过线区域掩码为1；
S2.判断视频图像中是否存在停稳的列车和有效的行人，利用基于caffe_ssd的深度学习模型进行列车和行人检测，判断列车是否超过设定的跟踪阈值，超过阈值则判定列车停稳；判断检测到的行人目标是否大于设定阈值，大于设定阈值的目标才判定为有效行人；
S3.判断行人目标是否在检测区域：求取行人目标的重心P，判断P是否在生成的掩码区域，即P点掩码是否不为0；
S4.判断行人目标是否定向穿越：首先判断行人目标的重心P的掩码是否从255变成2或1，确定P的掩码变化符合穿越方向规律后，求取该行人目标框的底边框，即双脚所在位置的框为底边框，判断底边框是否与边界线存在焦点。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：使用本发明提出的检测系统可以减轻站台工作人员的工作压力，提升站台安全性。摄像机自带清洗装置，保证了摄像机拍摄的清晰度。本系统中的越界检测方法不但考虑行人目标的重心是否过线，同时判断行人目标底边框的点是否与边界交点，消除摄像头拍摄存在角度误差；减少行人目标的重心在视频图像已经过线，但双脚其实并未过线的误差。
附图说明
图1是摄像机正视图；
图2是喷液组件结构示意图；
图3是清洁组件结构示意图；
图4是检测系统流程图；
图5是检测方法示例图第一部分；
图6是检测方法示例图第二部分；
图7是检测方法示例图第三部分。
附图标记说明：
摄像机本体-1，清洗组件外壳-2，第一喷液组件-3，导管固定板-31，喷液导管-32，连接轴-33，导向板-34，喷口-35，清洁组件-4，清洁圆盘-5，毛刷-51，出气口-52，第二喷液组件-6，导液槽-7。
具体实施方式
本实施例中提出的站台越界检测系统，包括偶数个带有清洗组件的摄像机，摄像机设置在站台警示线的上方，摄像机镜头的方向与警示线的方向平行，警示线两端各设有一台摄像机，其余的摄像机成对设置，成对设置的两台摄像机镜头位置相背，所述清洗组件设置在摄像头的外侧，包括清洗组件外壳2，清洗组件外壳2内设有第一喷液组件3、第二喷液组件6和清洁组件4，第一喷液组件3和第二喷液组件6的组成部分相同，第一喷液组件3由滑动连接臂和导管固定板31组成，导管固定板31通过连接轴33连接导向板34，导管固定板31和导向板的表面布置有喷液导管32，滑动连接臂位于清洗组件外壳2顶端的滑槽内，滑动连接臂与传动装置连接。
其中，第一喷液组件3上导向板31的布置方向与滑动连接臂所处方向垂直，第二喷液组件6上导向板的布置方向与滑动连接臂所处方向平行。清洁组件4位于第一喷液组件3和第二喷液组件6之间，清洁组件由支架和清洁圆盘5组成，支架位于清洗组件外壳2顶端的滑槽内，支架与传动装置连接。清洁圆盘5外壳内设有轴流风扇，清洁圆盘5外壳的中心位置设有圆形的毛刷51，毛刷51的外侧设有环形的出气口52。喷液导管32的喷口35与摄像头之间呈15°～20°角。摄像头的下方设有导液槽7。摄像头与电机相连，电机用于带动摄像头旋转，摄像头的旋转范围为-180°～180°。
本实施例中，通过与摄像机相连的控制系统，例如计算机向摄像机发出开始清理的指令，清理时第一喷液组件3和第二喷液组件6从清洗组件外壳2内伸出，并开始向外喷出清洗液，此时电机带动摄像头分别正向、逆向旋转180°。该阶段完成后，第一喷液组件3和第二喷液组件6收回，清洁组件4伸出，电机带动摄像头分别正向、逆向旋转180°，在此阶段清洁组件4按预先设定的控制指令每次向外伸出一段指定的距离，目的是为了完整的清洁镜头表面。
本实施例中，摄像机内部主控板的控制芯片中内置越界检测方法，检测步骤包括：
S1.将图像识别区划分为未检测区、检测区中未过线区域、检测区中线上区域和检测区中过线区域，同时生成区域掩码，未检测区掩码为0，检测区中未过线区域掩码为255，检测区中线上区域掩码为2，检测区中过线区域掩码为1。
S2.判断视频图像中是否存在停稳的列车和有效的行人，首先，利用基于caffe_ssd的深度学习模型进行列车和行人检测，其次，判断检测出了列车是否超过设定的跟踪阈值，超过阈值则判定列车停稳；最后再判断检测到的行人目标是否大于设定阈值，大于设定阈值的目标才判定为有效行人。
S3.判断行人目标是否在检测区域：求取行人目标的重心P，判断P是否在生成的掩码区域，即P点掩码是否不为0。本步骤中判断P点在检测区域内的条件为：
((costheta1_COEF>100)且(costheta2_COEF>100)且(2<disP<Th))，其中100是建议值，表示角度转换成定点的一个值；2是建议值，表示图像中边界线宽度的一半。
P点在边界线上的判定条件：
((costheta1_COEF>100)且(costheta2_COEF>100)且(disP<2))。
其中，Th为视频图像中单侧检测区域宽度。
上述条件中，各变量的计算过程如下：
视频上的任意一点P到分别到起点S、终点E的角度为theta1、theta2；设定COEF为1000表示浮点转定点系数；
divider1＝2*SP*SE；
costheta1_COEF＝((SP*SP+SE*SE-PE*PE)*COEF)/divider1；
divider2＝2*PE*SE；
costheta2_COEF＝((PE*PE+SE*SE-SP*SP)*COEF)/divider2；
计算视频上的任意一点P到SE的距离；
sintheta1_COEF＝mySqrt(COEF2-costheta1_COEF2)；
其中“mySqrt”是浮点转定点sqrt运算。
disP＝(SP*sintheta1_COEF)/COEF。
S4.判断行人目标是否定向穿越：首先判断行人目标的重心P是否从检测区未过线掩码区进入检测区过线掩码区，即P的掩码是否从255变成2或1。确定P的掩码变化符合穿越方向规律后，求取该行人目标框的底边框，即双脚所在位置的框为底边框。判断底边框是否与边界线存在焦点，即判断底边框的上的点的掩码是否存在等于2的时刻。判断底边框的点是否与边界交点目的是消除摄像头拍摄存在角度误差，减少行人目标的重心在视频图像已经过线，但双脚其实并未过线的误差。
本步骤中通过计算P点在坐标系中的方向角判定P点的运动方向。规定视频图像起点坐标为(0，0)；边界线起点坐标为(Xs，Ys)，边界线终点坐标为(Xe，Ye)，视频中任意一点P坐标为(Xp，Yp)。
判断P点是否越线的判定条件分为三种，各条件间相互独立，
1：ThetaPoint_COEF＞ThetaLine_COEF
且ThetaPoint_COEF＜ThetaMax_COEF
2：ThetaLine_COEF＞Pi/2
且ThetaPoint_COEF＞ThetaLine_COEF
3：ThetaLine_COEF＞Pi/2
且ThetaPoint_COEF＜ThetaLine_COEF-3*Pi/2。
上式中各变量的计算过程如下：
ThetaLine_COEF＝myAtan2(Ye-Ys，Xe-Xs)；
其中“myAtan2”是浮点转定点atan2运算。
ThetaPoint_COEF＝myAtan2(Yp-Ys，Xp-Xs)；
ThetaMax_COEF＝ThetaLine_COEF+Pi/2。
上式中Pi为定义的常量π。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理，这些描述只是为了解释本发明的技术原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此解释，本领域内的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其他具体实施方式都将落入本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种站台越界检测系统，其特征在于，包括偶数个带有清洗组件的摄像机，摄像机设置在站台警示线的上方，摄像机镜头的方向与警示线的方向平行，警示线两端各设有一台摄像机，其余的摄像机成对设置，成对设置的两台摄像机镜头位置相背，所述清洗组件设置在摄像头的外侧，包括清洗组件外壳(2)，清洗组件外壳(2)内设有第一喷液组件(3)、第二喷液组件(6)和清洁组件(4)，第一喷液组件(3)和第二喷液组件(6)的组成部分相同，第一喷液组件(3)由滑动连接臂和导管固定板(31)组成，导管固定板(31)通过连接轴(33)连接导向板(34)，导管固定板(31)和导向板的表面布置有喷液导管(32)，滑动连接臂位于清洗组件外壳(2)顶端的滑槽内，滑动连接臂与传动装置连接，摄像机内部主控板上设有控制芯片；
第一喷液组件(3)上导向板(31)的布置方向与滑动连接臂所处方向垂直，第二喷液组件(6)上导向板的布置方向与滑动连接臂所处方向平行；
检测步骤包括：
S1.将图像识别区划分为未检测区、检测区中未过线区域、检测区中线上区域和检测区中过线区域，同时生成区域掩码，未检测区掩码为0，检测区中未过线区域掩码为255，检测区中线上区域掩码为2，检测区中过线区域掩码为1；
S2.判断视频图像中是否存在停稳的列车和有效的行人，利用基于caffe_ssd的深度学习模型进行列车和行人检测，判断列车是否超过设定的跟踪阈值，超过阈值则判定列车停稳；判断检测到的行人目标是否大于设定阈值，大于设定阈值的目标才判定为有效行人；
S3.判断行人目标是否在检测区域：求取行人目标的重心P，判断P是否在生成的掩码区域，即P点掩码是否不为0；
S4.判断行人目标是否定向穿越：首先判断行人目标的重心P的掩码是否从255变成2或1，确定P的掩码变化符合穿越方向规律后，求取行人目标框的底边框，即双脚所在位置的框为底边框，判断底边框是否与边界线存在焦点。
2.如权利要求1所述一种站台越界检测系统，其特征在于，清洁组件(4)位于第一喷液组件(3)和第二喷液组件(6)之间，清洁组件由支架和清洁圆盘(5)组成，支架位于清洗组件外壳(2)顶端的滑槽内，支架与传动装置连接。
3.如权利要求2所述一种站台越界检测系统，其特征在于，清洁圆盘(5)外壳内设有轴流风扇，清洁圆盘(5)外壳的中心位置设有圆形的毛刷(51)，毛刷(51)的外侧设有环形的出气口(52)。
4.如权利要求1所述一种站台越界检测系统，其特征在于，喷液导管(32)的喷口(35)与摄像头之间呈15°～20°角。
5.如权利要求1所述一种站台越界检测系统，其特征在于，摄像头的下方设有导液槽(7)。
6.如权利要求1所述一种站台越界检测系统，其特征在于，摄像头与电机相连，电机用于带动摄像头旋转，摄像头的旋转范围为-180°～180°。
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