CN110759211B - 一种基于图像处理的电梯防夹方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的电梯防夹方法及系统，其技术方案要点是包括如下步骤：获取电梯门门缝的视频数据；基于视频数据中每帧梯门图像，通过图像比对的方式判断当前帧梯门图像中是否存在异物；在当前帧梯门图像中存在异物时，控制电梯门停止关门或开门。本申请通过采集电梯门门缝的视频数据，进而对视频数据进行解析，利用图像比对的技术判断电梯门门缝之间是否存在异物，相对于红外探测的方式能够检测到更加细小的物体，具有检测精度高和检测灵敏度高的特点。

Description

一种基于图像处理的电梯防夹方法及系统

技术领域

本发明涉及电梯门防夹的技术领域，特别涉及一种基于图像处理的电梯防夹方法及系统。

背景技术

为了防止在电梯关闭时发生上下电梯乘客或物品被电梯门夹住，在电梯门内通常设有红外探测等安全设备，来判断关门时，电梯门内是否有异物，如果乘客经过电梯门进入到电梯内时，电梯门通常会停止关闭动作并再次打开。

但是目前的红外探测的方式具有较大的局限性，无法探测到较细的异物，如分隔电梯门两侧的人和狗，细长的狗链很难被检测到，因此，现有的红外探测的方式检测精度较低，存在一定的改进之处。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于图像处理的电梯防夹方法，具有检测精度高的特点。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的。

一种基于图像处理的电梯防夹方法，包括如下步骤：

获取电梯门门缝的视频数据；

基于视频数据中每帧梯门图像，通过图像比对的方式判断当前帧梯门图像中是否存在异物；

在当前帧梯门图像中存在异物时，控制电梯门停止关门或开门。

优选的，在基于视频数据中每帧梯门图像，通过图像比对的方式判断当前帧梯门图像中是否存在异物中，包括如下步骤：

识别并获取视频数据中电梯门最大开合的第一图像、以及电梯门最小开合的第二图像，以第一图像和第二图像为基准图像建立梯门图像的x-y坐标系；

截取当前帧梯门图像中x轴附近区域为图像处理区域；

遍历图像处理区域中每行像素的像素值以获取每行像素的像素均值，对每行像素的像素均值进行比对，定义像素均值最小的至少一行像素为检测区域；

遍历检测区域中的每行像素，判断当前帧梯门图像中是否存在异物。

优选的，在遍历检测区域中的每行像素，判断当前帧梯门图像中是否存在异物中，包括如下步骤：

遍历检测区域每个像素的像素值，逐一判断每个像素的像素值是否超过预设像素值；

若是，则定义该像素为特定像素，并进一步判断特定像素的数量；

当特定像素的数量超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中存在异物；

当特定像素的数量不超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中不存在异物。

优选的，当特定像素的数量不超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中不存在异物之后，还包括如下步骤：

获取前两帧梯门图像；

将当前帧梯门图像的检测区域中每个像素与前两帧梯门图像的检测区域中每个像素进行比对，判断当前帧梯门图像的检测区域中像素变化数量是否大于预设变化数量；

若是，则确定当前帧梯门图像中存在异物；若否，则确定当前帧梯门图像中不存在异物。

优选的，以第一图像和第二图像为基准图像建立梯门图像的x-y坐标系，包括如下步骤：

遍历第一图像中每行像素的像素值，以获取每行像素的像素均值，定义像素均值最小的一行像素为x轴；

遍历第二图像中每列像素的像素值，以获取每列像素的像素均值，定义像素均值最大的一列像素为y轴；

基于第一图像中的x轴、以及第二图像中的y轴建立梯门图像的x-y坐标系。

针对现有技术存在的不足，本发明的另一目的在于提供一种基于图像处理的电梯防夹系统，具有检测精度高的特点。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的。

一种基于图像处理的电梯防夹系统，包括：

第一获取单元，用于获取电梯门门缝的视频数据；

第一比对判断单元，用于基于视频数据中每帧梯门图像，通过图像比对的方式判断当前帧梯门图像中是否存在异物；

控制单元，用于在当前帧梯门图像中存在异物时，控制电梯门停止关门或开门。

优选的，所述比对判断单元包括：

建立单元，识别并获取视频数据中电梯门最大开合的第一图像、以及电梯门最小开合的第二图像，以第一图像和第二图像为基准图像建立梯门图像的x-y坐标系；

截取单元，截取当前帧梯门图像中x轴附近区域为图像处理区域；

定义单元，遍历图像处理区域中每行像素的像素值以获取每行像素的像素均值，对每行像素的像素均值进行比对，定义像素均值最小的至少一行像素为检测区域；

判断单元，遍历检测区域中的每行像素，判断当前帧梯门图像中是否存在异物。

优选的，所述判断单元包括：

像素值判断单元，遍历检测区域每个像素的像素值，逐一判断每个像素的像素值是否超过预设像素值；

像素数量判断单元，用于在像素的像素值超过预设像素值，定义该像素为特定像素，并进一步判断特定像素的数量；

第一异物确定单元，当特定像素的数量超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中存在异物；当特定像素的数量不超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中不存在异物。

优选的，该系统还包括：

第二获取单元，获取前两帧梯门图像；

第二比对判断单元，用于将当前帧梯门图像的检测区域中每个像素与前两帧梯门图像的检测区域中每个像素进行比对，判断当前帧梯门图像的检测区域中像素变化数量是否大于预设变化数量；

第二异物确定单元，用于在像素变化数量大于预设变化数量，确定当前帧梯门图像中存在异物；用于在像素变化数量不大于预设变化数量，确定当前帧梯门图像中不存在异物。

优选的，所述建立单元包括：

x轴建立单元，遍历第一图像中每行像素的像素值，以获取每行像素的像素均值，定义像素均值最小的一行像素为x轴；

y轴建立单元，遍历第二图像中每列像素的像素值，以获取每列像素的像素均值，定义像素均值最大的一列像素为y轴；

坐标建立单元，基于第一图像中的x轴、以及第二图像中的y轴建立梯门图像的x-y坐标系。

综上所述，本发明对比于现有技术的有益效果为：

本申请通过采集电梯门门缝的视频数据，进而对视频数据进行解析，利用图像比对的技术判断电梯门门缝之间是否存在异物，相对于红外探测的方式能够检测到更加细小的物体，具有检测精度高和检测灵敏度高的特点。

附图说明

图1为本发明技术方案中电梯防夹方法的流程示意图；

图2为本发明技术方案中图像比对的流程示意图；

图3为本发明技术方案中异物判断的流程示意图；

图4为本发明技术方案中电梯的结构示意图；

图5为本发明技术方案中摄像头的安装示意图；

图6为本发明技术方案中x轴建立的状态示意图；

图7为本发明技术方案中y轴建立的状态示意图；

图8为本发明技术方案中x-y坐标系的状态示意图；

图9为本发明技术方案中电梯防夹系统的框图。

附图标记：100、摄像头；200、核心控制模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置不限制本发明的范围。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

现有技术中为了防止在电梯关闭时发生上下电梯乘客或物品被电梯门夹住，在电梯门内通常设有红外探测等安全设备，来判断关门时，电梯门内是否有异物，但上述安全设备对细小物体检测精度差，比如狗绳的检测效果很差，当宠物狗进入电梯而主人还未进入电梯时，狗绳被夹在电梯中间无法被检测到，导致安全事故的发生。

本申请提供的电梯门安全设备能够很好的解决这个问题，本申请所采用的安全设备采用图像处理分析以判断是否有异物，能够检测到细小的物体，以及玻璃等透明物体，具有较好的灵敏度和检测精度。

电梯门安全设备包括摄像头100和核心控制模块200，本发明提出了一种基于图像处理的电梯防夹方法，应用于电梯门安全设备的核心控制模块200中，参照图4和图5所示，摄像头100设置在电梯轿厢外侧且位于电梯门上方，摄像头100从上向下对准电梯门的门缝以用于采集电梯门门缝的视频数据。核心控制模块200设置在电梯轿厢内的顶部，核心控制模块200连接至电梯控制系统，核心控制模块200能够输出控制信号至电梯控制系统，电梯控制系统通过电梯门机对电梯门进行控制，达到电梯门关门、开门或停止关门。

如果有人或物体进入到电梯门门缝之间，核心控制模块200立即输出控制信号至电梯控制系统中，电梯门机受控于电梯控制系统以控制电梯门停止关门并反向开门，直至乘客或阻挡物离开电梯门门缝之后，电梯门方可正常关闭。

参照图1所示，基于图像处理的电梯防夹方法，包括如下步骤：

步骤S100，获取电梯门门缝的视频数据。

步骤S200，基于视频数据中每帧梯门图像，通过图像比对的方式判断当前帧梯门图像中是否存在异物；

步骤S300,在当前帧梯门图像中存在异物时，控制电梯门停止关门或开门。

根据步骤S100~步骤S300所限定的技术方案，具体的，摄像头100采集电梯门门缝的视频数据，通过获取摄像头100采集的视频数据以对视频数据进行处理。在基于视频数据中每帧梯门图像，通过图像比对的方式判断当前帧梯门图像中是否存在异物中，参照图2所示，包括如下步骤：

步骤S210，识别并获取视频数据中电梯门最大开合的第一图像、以及电梯门最小开合的第二图像，以第一图像和第二图像为基准图像建立梯门图像的x-y坐标系。

根据步骤S210所限定的技术方案，具体的，通过获取视频数据中若干帧梯门图像，其中，电梯门在开门和关门时，电梯门到最大开合后会停留5秒的时间，电梯门到最小开合时保持静态动作，因此，在电梯门一个开合的动态过程中，只有电梯门最大开合和最小开合时两种静态。

由此，在视频数据中电梯门一次开门和关门的动作，通过对电梯门最大开合和最小开合的电梯特征进行识别，能够获取到电梯门最大开合的第一图像、以及电梯门最小开合的第二图像。

第一图像获取方式如下：

在电梯门一次开门动作中，电梯门到最大开合后会停留5秒的时间，通过获取视频数据中若干帧梯门图像，比对若干帧梯门图像，通过电梯特征判断若干帧梯门图像是否相同，电梯特征包括但不限于电梯门槛或电梯门沿。在若干帧梯门图像相同时，可以获得电梯门最大开合和电梯门最小开合的两张静态的梯门图像，进而进一步判断两张梯门图像中像素的像素值，其中梯门图像中像素的像素值较大的一张，即可确定该梯门图像为第一图像。

第二图像获取方式如下：

在电梯门一次关门动作中，电梯门关闭后，电梯门门缝处于最小开合的宽度，由此，通过获取视频数据中若干帧梯门图像，比对前后帧梯门图像的亮度，电梯门关闭时，前一帧梯门图像的亮度是最小的，但是电梯门从关闭到开启时，后一帧梯门图像中部像素的像素值最大，后一帧梯门图像中部亮度较大，利用该电梯特征即可确定前一帧梯门图像为电梯门最小开合，因此可以确定前一帧梯门图像为第二图像。

确定好第一图像和第二图像后，以第一图像和第二图像为基准图像建立梯门图像的x-y坐标系，包括如下步骤：

步骤S211，遍历第一图像中每行像素的像素值，以获取每行像素的像素均值，定义像素均值最小的一行像素为x轴；

步骤S212，遍历第二图像中每列像素的像素值，以获取每列像素的像素均值，定义像素均值最大的一列像素为y轴；

步骤S213，基于第一图像中的x轴、以及第二图像中的y轴建立梯门图像的x-y坐标系。

根据步骤S211~步骤S213所限定的技术方案，具体的，参照图6所示，第一图像中每个像素都具有像素值，通过对每行像素的像素值进行计算可以获取每行像素的像素均值，通过将像素均值最小的一行像素定义为x轴，即可将x轴建立在在第一图像中电梯门的位置，第一图像指向于电梯门最大开合的状态，电梯门位置的像素均值在第一图像中最小，由此x轴以确定电梯门在第一图像中的位置。

参照图7所示，第二图像中每个像素都具有像素值，通过对每列像素的像素值进行计算可以获取每列像素的像素均值，通过将像素均值最大的一列像素定义为y轴，即可将y轴建立在第二图像中电梯门关闭时电梯门门缝的位置，第二图像指向于电梯门最小开合的状态，电梯门门缝位置的像素均值在第二图像中最大，由此y轴以确定电梯门门缝在第二图像中的位置。参照图8所示，通过上述第一图像中的x轴、以及第二图像中的y轴建立梯门图像的x-y坐标系。

值得说明的是，在电梯长期运行之下产生的振动，将导致摄像头100的拍摄位置产生一定的偏移，因此本申请会在预定的时间间隔重复步骤S210以重新建立梯门图像的x-y坐标系，以确保后续电梯门门缝中异物检测的精确性。

步骤S220，截取当前帧梯门图像中x轴附近区域为图像处理区域。

根据步骤S220所限定的技术方案，具体的，在本实施例中，x轴附近区域的截取范围为x轴上下各五行像素，通过对当前帧梯门图像进行截取以形成图像处理区域，再对图像处理区域进行图像增强、高斯滤波、灰度化处理，对小区域的图像处理区域进行处理相比于整张梯门图像进行处理，能够节省处理时间与提高处理效率。并且截取的位置在当前帧梯门图像中x轴附近区域，即当前帧梯门图像中电梯门所在的位置处，从而确保后续检测判断电梯门门缝处是否存在异物的精确性。

步骤S230，遍历图像处理区域中每行像素的像素值以获取每行像素的像素均值，对每行像素的像素均值进行比对，定义像素均值最小的至少一行像素为检测区域。

根据步骤S230所限定的技术方案，具体的，在获取到每行像素的像素均值后对每行像素的像素均值进行比对，如将每行像素的像素进行降序排序，即可得到像素均值最小的一行像素，本实施例中，将定义像素均值最小的两行像素为检测区域，由于，电梯门处亮度最小，图像处理区域中像素均值最小的两行像素将为电梯门所在处，因此检测区域将更加精确定位在电梯门处。

步骤S240，遍历检测区域中的每行像素，判断当前帧梯门图像中是否存在异物。

根据步骤S240所限定的技术方案，参照图3所示，包括如下步骤：

步骤S241，遍历检测区域每个像素的像素值，逐一判断每个像素的像素值是否超过预设像素值；

步骤S242，若是，则定义该像素为特定像素，并进一步判断特定像素的数量；

步骤S243，当特定像素的数量超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中存在异物；

步骤S244，当特定像素的数量不超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中不存在异物。

根据上述步骤所限定的技术方案，具体的，本实施例中，预设像素值设定为50，当其中一个像素的像素值超过预设像素值时，即将该像素定义为特定像素。值得说明的是，本实施例中，特定像素的预设数量设置为15，当检测区域中特定像素的数量超过15个时，即确定当前帧梯门图像中存在异物，在当前帧梯门图像中存在异物时，控制电梯门停止关门或开门。反之，当检测区域中特定像素的数量不超过15个时，即确定当前帧梯门图像中不存在异物，不对电梯门进行控制动作。

值得说明的是，上述是对当前帧梯门图像进行静态检测，仅仅依靠对当前帧梯门图像中每行像素的像素均值进行静态检测，存在对深色物体不敏感的情况，导致对深色物体存在漏检的情况。因此本申请通过对连续三帧梯门图像进行动态监测，以提高检测精度。

具体的，当特定像素的数量不超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中不存在异物之后，还包括如下步骤：

获取前两帧梯门图像；

将当前帧梯门图像的检测区域中每个像素与前两帧梯门图像的检测区域中每个像素进行比对，判断当前帧梯门图像的检测区域中像素变化数量是否大于预设变化数量；

若是，则确定当前帧梯门图像中存在异物；若否，则确定当前帧梯门图像中不存在异物。

根据上述步骤所限定的技术方案，具体的，在对当前帧梯门图像中检测区间检测完毕后，需要进一步对当前帧梯门图像的前两帧梯门图像进行检测，从而形成连续三帧梯门图像的动态检测。因此，将连续三帧梯门图像的检测区域中每个像素进行对比，其比对的方式是判断每个像素的像素值是否发生变化，进而判断当前帧梯门图像的检测区域中像素变化数量是否大于预设变化数量，因此，在当前帧梯门图像的检测区域中像素变化数量大于预设变化数量时则确定当前帧梯门图像中存在异物，控制电梯门停止关门或开门。反之，在当前帧梯门图像的检测区域中像素变化数量不大于预设变化数量时则确定当前帧梯门图像中不存在异物，则不对电梯门进行控制。

本申请利用图像比对的技术判断电梯门门缝之间是否存在异物，相对于红外探测的方式能够检测到更加细小的物体，具有检测精度高和检测灵敏度高的特点，并且本申请通过对当前帧梯门图像静态检测、以及对连续三帧梯门图像进行动态检测的方式，以进一步提高检测精度，避免出现误判的情况。

本发明还提出了一种基于图像处理的电梯防夹系统，应用于电梯门安全设备的核心控制模块200中，参照图9所示，该基于图像处理的电梯防夹系统包括第一获取单元、第一比对判断单元和控制单元。

第一获取单元用于获取电梯门门缝的视频数据；第一比对判断单元用于基于视频数据中每帧梯门图像，通过图像比对的方式判断当前帧梯门图像中是否存在异物；控制单元用于在当前帧梯门图像中存在异物时，控制电梯门停止关门或开门。

其中，比对判断单元包括建立单元、截取单元、定义单元和判断单元。

建立单元用于识别并获取视频数据中电梯门最大开合的第一图像、以及电梯门最小开合的第二图像，以第一图像和第二图像为基准图像建立梯门图像的x-y坐标系。截取单元用于截取当前帧梯门图像中x轴附近区域为图像处理区域。定义单元用于遍历图像处理区域中每行像素的像素值以获取每行像素的像素均值，对每行像素的像素均值进行比对，定义像素均值最小的至少一行像素为检测区域。判断单元用于遍历检测区域中的每行像素，判断当前帧梯门图像中是否存在异物。

值得说明的是，建立单元包括x轴建立单元、y轴建立单元和坐标建立单元。

x轴建立单元用于遍历第一图像中每行像素的像素值，以获取每行像素的像素均值，定义像素均值最小的一行像素为x轴。y轴建立单元用于遍历第二图像中每列像素的像素值，以获取每列像素的像素均值，定义像素均值最大的一列像素为y轴。坐标建立单元基于第一图像中的x轴、以及第二图像中的y轴建立梯门图像的x-y坐标系。

判断单元包括像素值判断单元、像素数量判断单元和第一异物确定单元。

像素值判断单元用于遍历检测区域每个像素的像素值，逐一判断每个像素的像素值是否超过预设像素值。像素数量判断单元用于在像素的像素值超过预设像素值，定义该像素为特定像素，并进一步判断特定像素的数量。第一异物确定单元用于当特定像素的数量超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中存在异物；当特定像素的数量不超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中不存在异物。

值得说明的是，该系统还包括第二获取单元、第二比对判断单元和第二异物确定单元。

第二获取单元用于获取前两帧梯门图像。第二比对判断单元用于将当前帧梯门图像的检测区域中每个像素与前两帧梯门图像的检测区域中每个像素进行比对，判断当前帧梯门图像的检测区域中像素变化数量是否大于预设变化数量。第二异物确定单元用于在像素变化数量大于预设变化数量，确定当前帧梯门图像中存在异物；用于在像素变化数量不大于预设变化数量，确定当前帧梯门图像中不存在异物。

本申请利用图像比对的技术判断电梯门门缝之间是否存在异物，相对于红外探测的方式能够检测到更加细小的物体，具有检测精度高和检测灵敏度高的特点，并且本申请通过对当前帧梯门图像静态检测、以及对连续三帧梯门图像进行动态检测的方式，以进一步提高检测精度，避免出现误判的情况。

以上所述仅是本发明的示范性实施方式，而非用于限制本发明的保护范围，本发明的保护范围由所附的权利要求确定。

Claims (8)

1.一种基于图像处理的电梯防夹方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取设置在电梯轿厢外侧且位于电梯门上方的摄像头（100）从上向下对准电梯门的门缝采集的电梯门门缝的视频数据；

基于视频数据中每帧梯门图像，通过图像比对的方式判断当前帧梯门图像中是否存在异物；

在当前帧梯门图像中存在异物时，控制电梯门停止关门或开门；

在基于视频数据中每帧梯门图像，通过图像比对的方式判断当前帧梯门图像中是否存在异物中，包括如下步骤：

识别并获取视频数据中电梯门最大开合的第一图像、以及电梯门最小开合的第二图像，以第一图像和第二图像为基准图像建立梯门图像的x-y坐标系；

截取当前帧梯门图像中x轴附近区域为图像处理区域；

遍历图像处理区域中每行像素的像素值以获取每行像素的像素均值，对每行像素的像素均值进行比对，定义像素均值最小的至少一行像素为检测区域；

遍历检测区域中的每行像素，判断当前帧梯门图像中是否存在异物。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的电梯防夹方法，其特征在于，在遍历检测区域中的每行像素，判断当前帧梯门图像中是否存在异物中，包括如下步骤：

遍历检测区域每个像素的像素值，逐一判断每个像素的像素值是否超过预设像素值；

若是，则定义该像素为特定像素，并进一步判断特定像素的数量；

当特定像素的数量超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中存在异物；

当特定像素的数量不超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中不存在异物。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的电梯防夹方法，其特征在于，当特定像素的数量不超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中不存在异物之后，还包括如下步骤：

获取前两帧梯门图像；

将当前帧梯门图像的检测区域中每个像素与前两帧梯门图像的检测区域中每个像素进行比对，判断当前帧梯门图像的检测区域中像素变化数量是否大于预设变化数量；

若是，则确定当前帧梯门图像中存在异物；若否，则确定当前帧梯门图像中不存在异物。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的电梯防夹方法，其特征在于，以第一图像和第二图像为基准图像建立梯门图像的x-y坐标系，包括如下步骤：

遍历第一图像中每行像素的像素值，以获取每行像素的像素均值，定义像素均值最小的一行像素为x轴；

遍历第二图像中每列像素的像素值，以获取每列像素的像素均值，定义像素均值最大的一列像素为y轴；

基于第一图像中的x轴、以及第二图像中的y轴建立梯门图像的x-y坐标系。

5.一种基于图像处理的电梯防夹系统，包括：

第一获取单元，用于获取设置在电梯轿厢外侧且位于电梯门上方的摄像头（100）从上向下对准电梯门的门缝采集的电梯门门缝的视频数据；

第一比对判断单元，用于基于视频数据中每帧梯门图像，通过图像比对的方式判断当前帧梯门图像中是否存在异物；

控制单元，用于在当前帧梯门图像中存在异物时，控制电梯门停止关门或开门；所述比对判断单元包括：

建立单元，识别并获取视频数据中电梯门最大开合的第一图像、以及电梯门最小开合的第二图像，以第一图像和第二图像为基准图像建立梯门图像的x-y坐标系；

截取单元，截取当前帧梯门图像中x轴附近区域为图像处理区域；

定义单元，遍历图像处理区域中每行像素的像素值以获取每行像素的像素均值，对每行像素的像素均值进行比对，定义像素均值最小的至少一行像素为检测区域；

判断单元，遍历检测区域中的每行像素，判断当前帧梯门图像中是否存在异物。

6.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的电梯防夹系统，其特征在于，所述判断单元包括：

像素值判断单元，遍历检测区域每个像素的像素值，逐一判断每个像素的像素值是否超过预设像素值；

像素数量判断单元，用于在像素的像素值超过预设像素值，定义该像素为特定像素，并进一步判断特定像素的数量；

第一异物确定单元，当特定像素的数量超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中存在异物；当特定像素的数量不超过预设数量时，确定当前帧梯门图像中不存在异物。

7.根据权利要求6所述的一种基于图像处理的电梯防夹系统，其特征在于，该系统还包括：

第二获取单元，获取前两帧梯门图像；

第二比对判断单元，用于将当前帧梯门图像的检测区域中每个像素与前两帧梯门图像的检测区域中每个像素进行比对，判断当前帧梯门图像的检测区域中像素变化数量是否大于预设变化数量；

第二异物确定单元，用于在像素变化数量大于预设变化数量，确定当前帧梯门图像中存在异物；用于在像素变化数量不大于预设变化数量，确定当前帧梯门图像中不存在异物。

8.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的电梯防夹系统，其特征在于，所述建立单元包括：

x轴建立单元，遍历第一图像中每行像素的像素值，以获取每行像素的像素均值，定义像素均值最小的一行像素为x轴；

y轴建立单元，遍历第二图像中每列像素的像素值，以获取每列像素的像素均值，定义像素均值最大的一列像素为y轴；

坐标建立单元，基于第一图像中的x轴、以及第二图像中的y轴建立梯门图像的x-y坐标系。

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