CN110738691A - 基于在线智能视觉网络的行李跟踪系统 - Google Patents

基于在线智能视觉网络的行李跟踪系统 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于在线智能视觉网络的行李跟踪系统，其包括通过网络进行相互通信的图像分析处理单元和至少一个图像采集装置，其中，图像采集装置实时采集行李的图像并且通过网络将采集到的图像传送到所述图像分析处理单元，其中，图像分析处理单元基于由图像采集装置获得的行李的图像而建立行李的模型并赋予每个行李一个特征码，并且其中，当图像分析处理单元基于所接收到的行李的图像而判断行李的状态发生变化时，图像分析处理单元更新行李的模型并更新行李的特征码。本发明的行李跟踪系统能够避免行李因标记物脱落而漏报，避免行李中的可疑物品被调换，并避免行李被遗弃而无法确定行李持有人。

Description

基于在线智能视觉网络的行李跟踪系统
技术领域
本发明涉及行李跟踪系统，特别地涉及一种基于在线智能视觉网络的机场航空行李跟踪系统。
背景技术
目前，已知的可用于机场海关对可疑行李的定位跟踪的技术为标记法，即当发现可疑目标时利用不同的方法为其添加特殊的标记(诸如RFID)，之后对这些标记进行解读以确定可疑行李。标记法实现起来相对简单，但却存在着一些无法避免的问题：
●标记物脱落或被遮挡(屏蔽)时造成漏报；
●标记物的突然失效(损坏)时造成漏报；
●行李被主动遗弃时无法确定行李的持有人；
●行李内物品被调包会造成错报及漏报。
发明内容
为克服上述问题以及其它尚待解决的技术问题，做出了本发明。
本发明的一个目的是提供一种基于在线智能视觉网络的行李跟踪系统，以避免行李因标记物脱落而漏报，避免行李中的可疑物品被调换，并避免行李被遗弃而无法确定行李持有人。
本发明的航空行李追踪系统是一种通过计算机视觉算法将传统的视频监控系统智能化，通过智能视觉分析对海关内所有行李进行定位跟踪，对标注为可疑行李的相关行为进行预警及告警的系统。在本发明中，使用诸如摄像机的图像采集装置组成的视频监控网络，通过智能计算机视觉算法，对进入监控视野的行李进行建模，并通过在线学习的方式根据行李的状态变化实时地对行李模型进行更新。这些实时更新的行李模型将与行李临近的摄像机形成一种动态的关联，经过对模型的变化进行分析以确定哪些摄像机退出关联同时哪些摄像机加入关联，这样就完成了对行李的定位及追踪。
具体而言，根据本公开的一方面，提供了一种基于在线智能视觉网络的行李跟踪系统，其特征在于包括通过网络进行相互通信的图像分析处理单元和至少一个图像采集装置，
其中，所述图像采集装置实时采集行李的图像并且通过网络将采集到的图像传送到所述图像分析处理单元，
其中，所述图像分析处理单元基于由所述图像采集装置获得的行李的图像而建立行李的模型并赋予每个行李一个特征码，并且
其中，当所述图像分析处理单元基于所接收到的行李的图像而判断行李的状态发生变化时，所述图像分析处理单元更新所述行李的模型并更新所述行李的特征码。
优选地，当所述图像分析处理单元判断出所述行李被行李提取人提取时，所述图像分析处理单元基于由所述图像采集装置采集到的行李和行李提取人的图像而建立行李和行李提取人的模型，并更新所述行李的特征码。
优选地，当所述图像分析处理单元判断出所述行李被行李提取人转移到另一行李提取人时，所述图像分析处理单元基于由所述图像采集装置采集到的行李和另一行李提取人的图像建立行李和另一行李提取人的模型，并更新所述行李的特征码。
优选地，所述行李的状态变化包括行李被从行李提取处取走、行李被放置于行李车上、行李被遮盖、行李被打开、行李被转移给其他人、以及行李进入所述图像采集装置的盲区。
优选地，当所述图像分析处理单元判断出被确定为可疑目标的行李进入所述图像采集装置的盲区时，所述图像采集装置记录进入所述盲区之前的所述行李的特征码，并对进入和移出所述盲区的所有其他行李和行人进行建模并分别赋予一个特征码。
优选地，当所述图像分析处理单元判断出被确定为可疑目标的所述行李在预定时间内没有移出所述盲区时，所述图像分析处理单元向工作人员发出报警信号。
优选地，如果所述图像分析处理单元判断出被确定为可疑目标的所述行李在移出所述盲区时状态发生变化，所述图像分析处理单元基于接收到的图像更新所述行李的模型并更新所述行李的特征码。
优选地，当所述图像分析处理单元判断出被确定为可疑目标的行李在预定时间内未被提取时，所述图像分析处理单元向工作人员发出报警信号。
优选地，当所述图像分析处理单元判断出被确定为可疑目标的行李被打开时，所述图像分析处理单元向工作人员发出报警信号，同时保存所述行李被打开前后预定时间内的图像。
优选地，基于X光机的图像来确定作为可疑目标的行李，并且所述图像分析处理单元将作为可疑目标的行李的特征码标记有异常标识。
优选地，由所述图像采集装置采集到的被确定为可疑目标的行李的图像被实时地显示于报警监视器上。
优选地，本发明的行李跟踪系统还包括移动终端设备，以用于通过无线网络接收由所述图像分析处理单元发送的信息。
优选地，所述行李跟踪系统用于机场，并且设置有多个所述图像采集装置以使得图像采集区域覆盖从行李出口到海关出口的所有区域。
优选地，所述图像分析处理单元能够独立地控制所述多个图像采集装置中的一个或多个以采集作为可疑目标的行李的最佳图像。
优选地，所述行李跟踪系统对所有进入图像采集区域的行李建立一个特征码，并在所述行李离开海关出口时释放，其中，所述特征码包括行李ID、顺序号和行李状态标识。
采用本发明的基于在线智能视觉网络的行李跟踪系统，可以对场景中所有行李的状态实时进行分析，动态更新位置信息，并对与行李产生过交集的目标进行关联。因此，相较于目前比较成熟的如RFID等一些主动添加标识的技术存在如下改进：
采用标记法为端点控制，而采用视觉法为全程监控；
采用标记法仅可对行李进行监控，而视觉法可同时监控与行李产生过关联的所有人员；
采用标记法依赖于对在目标上所添加标识的读取，而视觉法不用主动对目标进行任何处理；
采用标记法仅可对行李的性质进行区分，无法提供更多的衍生服务，而视觉法则能够在更新算法后衍生出其他更多的应用，如可疑人员的识别、旅客异常行为的识别等。
因此，本发明的基于在线智能视觉网络的行李跟踪系统可以将旅客行李抽检、跟踪、开箱检查，数据分析等过程，纳入智能化管理中。有助于海关加强对旅客行李得监管，有效遏止违禁物品得流入。同时便于海关事后对旅客行李数据进行分析，有效减轻现场海关人员工作压力，提高海关运行效率。同时亦有助于加快旅客正常通关速度，方便旅客进出关。
附图说明
附图示出了本公开的优选实施例，且连同前述的公开一起用于提供本公开的技术精神的进一步理解。然而，本公开不应该被解释为限于附图中所示的实施例。
图1是根据本发明的行李跟踪系统的示例性框图。
图2是根据本发明的行李跟踪系统的操作流程框图。
具体实施方式
在下文中，将参考附图详细描述本公开的优选实施例。在描述之前，应该理解的是，在本说明书和所附的权利要求书中所使用的术语不应该被解释为限于一般的和词典的含义，而是基于与本公开的技术方面对应的含义和概念进行解释，所述含义和概念以允许发明人为了最好的解释而适当地定义术语的原则为基础。
此外，这里所提出的描述仅是用于说明目的的优选的实例，而不是意在限制本公开的范围，因此，应当理解，可以在不脱离递交本申请时的本公开的精神和范围的情况下对其进行其他的等同和修改。
本发明的行李跟踪系统可以被应用于多种场合，例如用于机场、火车站、地铁站等。为了示例的目的，本说明书中将机场作为本发明的行李跟踪系统的应用场合，但是本发明不限于此。
图1是根据本发明的行李跟踪系统的示例性框图。根据本发明的行李跟踪系统包括行李追踪定位图像分析处理单元10、报警监视器20、存储设备30、图像采集装置40、安检X光机50、安检监视器60和移动终端设备70。
如图1中所示，图像分析处理单元10和报警监视器20被设置在控制中心a1处，并且图像采集装置40以及安检X光机50和安检监视器60被设置在受控区域a2中。安检X光机50和安检监视器60通过网络与图像分析处理单元10通信，并且图像采集装置40通过网络与图像分析处理单元10进行通信。
在此，图像采集装置40可以是实时采集图像数据的摄像机，并且图像采集装置40的数量被设置有多个，以使得其图像采集区域覆盖整个受控区域a2。在本发明中，受控区域a2包括从安检x光机50的行李出口处至海关出口处的所有区域，包括行李取件处、机场大厅和海关出口等。图像采集装置40将采集到的图像通过网络传输到图像分析处理单元10以进行图像分析，并且图像分析处理单元10能够通过网络控制图像采集装置40进行特定区域的图像采集。
优选地，本发明的行李跟踪系统还设置有移动终端设备70。移动终端设备70通过无线网络与图像分析处理单元10通信，以接收由图像分析处理单元10发送的实时信息。在此，移动终端设备70通常由机场工作人员携带，以实时接收信息。
图2是根据本发明的行李跟踪系统的操作流程框图。首先，行李到达并开始安检。
在S100中，行李顺序地通过安检X光机50进行检查。由安检X光机50采集的图像被显示在安检监视器60上。
在S101中，通过安检X光机50提供的图像来判断行李中是否携带可疑物品。在此，可以由安检人员通过安检监视器60上显示的图像来人工判断所经过的行李是否携带可疑物品。但是，也可以通过控制器识别X光图像上的可疑特征来自动识别行李中是否携带可疑物品。
当在S101中判断行李中携带可疑物品时，操作员在安检监视器60上操作以将可疑行李的X光图像发送至图像分析处理单元10(S110)。当图像分析处理单元10接收到可疑行李的X光图像时，触发可疑行李跟踪程序并向控制中心的安检人员发出报警信号。具体地，在S111中，图像分析处理单元10控制相关的图像采集装置40对可疑行李进行图像采集，并根据采集的图像对可疑行李进行建模并赋予特征码，该特征码被添加可疑标识信息。此时，可疑行李的图像可疑被实时显示在报警监视器上。
同时，当在S101中判断行李中未携带可疑物品时，图像采集装置40将采集行李的图像并传输到图像分析处理单元10，并且图像分析处理单元10根据所采集的行李图像进行建模并赋予特征码(S112)。
之后，行李通过传送通道被传送至行李提取处。在行李提取处，图像采集装置40实时采集可疑行李的图像并传输到图像分析处理单元10，并由图像分析处理单元10动态更新可疑行李的模型。
在S113中，图像分析处理单元10判断可疑行李是否被提取。如果该可疑行李长时间未被提取，则图像分析处理单元10向控制中心的安检人员发送告警通知以通知管理人员进行处理(S114)。如果可疑行李被提取，则图像分析处理单元10将行李特征码与行李提取人员进行关联，并赋予一个新的特征码(S115)。在S115中，图像采集装置40将同时采集可疑行李和行李提取人的图像并将该图像传输到图像分析处理单元10，在此处图像分析处理单元10将根据所接收的图像建立新的行李和人物的模型。
在S115之后，相关的图像采集装置40将实时采集可疑行李和行李提取人的图像并传输到图像分析处理单元10，以判断可疑行李和行李提取人的状态是否发生变化(S116)。
如果可疑行李和行李提取人的状态在到达海关通道之前未发生改变，则图像分析处理单元10将可疑行李和行李提取人的相关信息发送到移动终端设备70以向海关人员通知可疑行李和行李提取人的信息(S120)，并由海关人员确定是否复检。如果可疑行李被要求复检，则海关人员进行人工检查处理。否则，该可疑行李的可疑状态将被海关人员排除并离开海关。
如果图像分析处理单元10根据图像确定可疑行李和行李提取人的状态发生变化，则对状态发生变化的行李模型动态更新(S117)。例如，当可疑行李被遮盖时，图像分析处理单元10将该可疑行李的模型进行更新。当行李提取人将行李移交给其他行李提取人时，图像分析处理单元10将该可疑行李与其他行李提取人建立新的关联，并赋予一个新的特征码。
进一步，图像分析处理单元10将判断可疑行李的状态的变化是否存在异常(S118)。如果可疑行李的状态未发生变化，则该可疑行李的更新后的状态被发送至移动终端设备。
在S118中，如果可疑行李的状态的变化发生异常，则图像分析处理单元10发出告警通知以通知管理人员进行处理。例如，当可疑行李被打开时，图像分析处理单元10发出告警通知，并记录行李被打开时所发生的事件(S119)。又例如，当可疑行李进入盲区(例如卫生间等无监控区域或者被人为完全遮蔽区域)时，图像分析处理单元10将发出告警通知并传送该行李进入盲区前的相关信息。同时，图像分析处理单元10将对所有进入盲区的行李和对应的持有人进行记录，以避免可疑行李中的物品被转移到其他行李。
因此，本发明的基于在线智能视觉网络的行李跟踪系统可以将旅客行李抽检、跟踪、开箱检查，数据分析等过程，纳入智能化管理中。有助于海关加强对旅客行李得监管，有效遏止违禁物品得流入。同时便于海关事后对旅客行李数据进行分析，有效减轻现场海关人员工作压力，提高海关运行效率。同时亦有助于加快旅客正常通关速度，方便旅客进出关。
尽管为了说明性目的已经公开本发明的示例性实施例，但本领域的技术人员将会认识到，在不脱离如随附的权利要求书中公开的本发明的精神和范围的情况下，各种变型、添加和替代是可能的。

Claims (15)

1.一种基于在线智能视觉网络的行李跟踪系统，其特征在于包括通过网络进行相互通信的图像分析处理单元和至少一个图像采集装置，
其中，所述图像采集装置实时采集行李的图像并且通过网络将采集到的图像传送到所述图像分析处理单元，
其中，所述图像分析处理单元基于由所述图像采集装置获得的行李的图像而建立行李的模型并赋予每个行李一个特征码，并且
其中，当所述图像分析处理单元基于所接收到的行李的图像而判断行李的状态发生变化时，所述图像分析处理单元更新所述行李的模型并更新所述行李的特征码。
2.根据权利要求1所述的行李跟踪系统，其特征在于，当所述图像分析处理单元判断出所述行李被行李提取人提取时，所述图像分析处理单元基于由所述图像采集装置采集到的行李和行李提取人的图像而建立行李和行李提取人的模型，并更新所述行李的特征码。
3.根据权利要求2所述的行李跟踪系统，其特征在于，当所述图像分析处理单元判断出所述行李被行李提取人转移到另一行李提取人时，所述图像分析处理单元基于由所述图像采集装置采集到的行李和另一行李提取人的图像而建立行李和另一行李提取人的模型，并更新所述行李的特征码。
4.根据权利要求1所述的行李跟踪系统，其特征在于，所述行李的状态变化包括行李被从行李提取处取走、行李被放置于行李车上、行李被遮盖、行李被打开、行李被转移给其他人、以及行李进入所述图像采集装置的盲区。
5.根据权利要求4所述的行李跟踪系统，其特征在于，当所述图像分析处理单元判断出被确定为可疑目标的行李进入所述图像采集装置的盲区时，所述图像采集装置记录进入所述盲区之前的所述行李的特征码，并对进入和移出所述盲区的所有其他行李和行人进行建模并分别赋予一个特征码。
6.根据权利要求5所述的行李跟踪系统，其特征在于，当所述图像分析处理单元判断出被确定为可疑目标的所述行李在预定时间内没有移出所述盲区时，所述图像分析处理单元向工作人员发出报警信号。
7.根据权利要求5所述的行李跟踪系统，其特征在于，如果所述图像分析处理单元判断出被确定为可疑目标的所述行李在移出所述盲区时状态发生变化，所述图像分析处理单元基于接收到的图像更新所述行李的模型并更新所述行李的特征码。
8.根据权利要求1所述的行李跟踪系统，其特征在于，当所述图像分析处理单元判断出被确定为可疑目标的行李在预定时间内未被提取时，所述图像分析处理单元向工作人员发出报警信号。
9.根据权利要求1所述的行李跟踪系统，其特征在于，当所述图像分析处理单元判断出被确定为可疑目标的行李被打开时，所述图像分析处理单元向工作人员发出报警信号，同时保存所述行李被打开前后预定时间内的图像。
10.根据权利要求5-9中的任一项所述的行李跟踪系统，其特征在于，基于X光机的图像来确定作为可疑目标的行李，并且所述图像分析处理单元将作为可疑目标的行李的特征码标记有异常标识。
11.根据权利要求5-9中的任一项所述的行李跟踪系统，其特征在于，由所述图像采集装置采集到的被确定为可疑目标的行李的图像被实时地显示于报警监视器上。
12.根据权利要求6和8-9中的任一项所述的行李跟踪系统，其特征在于还包括移动终端设备，以用于通过无线网络接收由所述图像分析处理单元发送的信息。
13.权利要求1-9中的任一项所述的行李跟踪系统，其特征在于，所述行李跟踪系统用于机场，并且设置有多个所述图像采集装置以使得图像采集区域覆盖从行李出口到海关出口的所有区域。
14.权利要求13所述的行李跟踪系统，其特征在于，所述图像分析处理单元能够独立地控制所述多个图像采集装置中的一个或多个以采集作为可疑目标的行李的最佳图像。
15.权利要求13所述的行李跟踪系统，其特征在于，所述行李跟踪系统对所有进入图像采集区域的行李建立一个特征码，并在所述行李离开海关出口时释放，其中，所述特征码包括行李ID、顺序号和行李状态标识。
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