CN110843479B - 一种可防盗侧下翻式客车行李舱门及防盗方法 - Google Patents

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Abstract

一种可防盗侧下翻式客车行李舱门及防盗方法，包括舱门板、舱门驱动机构、传动机构和防盗系统；舱门板的一端铰接设置在客车底板上，客车内固定设置有舱门驱动机构，舱门板通过传动机构与舱门驱动机构连接；舱门驱动机构用于使传动机构动作带动舱门板开闭；防盗系统连接舱门驱动机构；本发明通过对比存取行李的人核对乘客信息，避免行李丢失或错拿。

Description

一种可防盗侧下翻式客车行李舱门及防盗方法
技术领域
本发明属于客车车门应用技术领域，特别涉及一种可防盗侧下翻式客车行李舱门及防盗方法。
背景技术
客车是乘坐9人以上，一般具有方形车厢，用于载运乘客及其随身行李的商用车，这类车型主要用于团体运输使用。在行李箱门的使用过程中存在许多问题：一，现有的一些行李箱门需要驾驶员和乘客手动打开；二，现有客车的行李箱门大多为侧上翻式，行李舱与地面仍有一定的距离，乘客存取行李时容易碰头；三，客车行业由于乘客人数多，乘客繁忙等其他原因，有很多乘客行李错拿、丢失的现象，同时大多数驾驶员不能及时观察行李舱行李的情况。这些存在的问题使得驾驶员和乘客存放行李时增加驾驶员和乘客的劳动强度，特别是此，为了避免上述问题的发生，本发明提出了一种可防盗侧下翻式客车行李舱系统。
现有技术介绍了一种平移式客车行李箱门，虽然能够降低驾驶员手动开门的劳动强度，实现乘客按动开关拿取行李，通过设置转轴等，降低了行李箱本体与顶板以及底板的摩擦，但是对于存放大件行李，仍没有实际有用的作用，客车车体本身的离地高度仍是乘客存放行李的不利因素。
现有技术还介绍了一种抽屉式客车行李箱，虽然能够方便乘客存放和取出行李，克服了原行李舱无序塞放行李、取出时困难的缺点，但是对于存放大件行李，特别是对女性乘客存放大件行李箱时，仍没有实际效果，行李舱与地面仍有一定的距离。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可防盗侧下翻式客车行李舱门及防盗方法，以解决上述问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种可防盗侧下翻式客车行李舱门，包括舱门板、舱门驱动机构、传动机构和防盗系统；舱门板的一端铰接设置在客车底板上，客车内固定设置有舱门驱动机构，舱门板通过传动机构与舱门驱动机构连接；舱门驱动机构用于使传动机构动作带动舱门板开闭；防盗系统连接舱门驱动机构；
防盗系统包括控制器、拍照单元、图像处理单元、图像存储单元和人脸识别单元；图像处理单元、图像存储单元和人脸识别单元均连接到控制器；拍照单元连接图像处理单元，图像处理单元连接图像存储单元，拍照单元和图像存储单元均连接人脸识别单元；舱门驱动机构连接控制器；拍照单元用于采集图像，图像存储单元用于存储图像处理单元处理后的图片；人脸识别单元用于识别对比存储的图像和采集到的图像。
进一步的，舱门驱动机构包括电机、电机盒、电机轴、转臂轴和齿轮；电机盒固定设置在客车内，电机设置在电机盒内，电机的输出端连接电机轴，电机轴和转臂轴的一端部均设置有齿轮，两个齿轮啮合；转臂轴通过连接块固定在客车内。
进一步的，传动机构包括支撑杆和转臂；转臂的一端和支撑杆的一端铰接形成一组传动机构，两组传动机构对称设置在舱门板的内部两侧；支撑杆的另一端铰接在舱门板的内侧，转臂的另一端固定设置在转臂轴上。
进一步的，舱门板通过转轴铰接在客车的底板上；舱门板边缘以及客车舱门开口处均设置有密封条。
进一步的，舱门板的顶部设置有门锁，客车上对应门锁的位置设置有锁止机构；舱门板远离客车的一侧设置有超声波传感器；超声波传感器连接控制器。
进一步的，拍照单元包括相机和相机开关；相机和相机开关均设置在客车车体上，相机开关连接相机；客车车体上还设置有舱门开关。
进一步的，一种可防盗侧下翻式客车行李舱门的防盗方法，包括以下步骤：
步骤1，按下相机开关拍照，拍摄的图片通过图像处理单元，基于SVM的图像分类算法处理完成后，若拍摄的图片中同时含有乘客和行李箱，将此图片存贮到图像存储单元，同时控制器控制电机转动使舱门打开；
步骤2，当超声波传感器检测到离地距离为零时，停止电机工作，乘客存行李后手动按舱门开关使舱门关闭；
步骤3，若拍摄的图片中只有乘客，则图像进行基于Gabor小波和DBN的人脸识别，将其与乘客存放行李时获取的样本图片进行对比，若有匹配乘客图像，则控制器控制电机转动打开行李舱门，反之则不工作，实现防盗功能。
进一步的，步骤1中图像处理包括对采集的图片先进行二值化处理，采用迭代阈值法，提取图片中的外轮廓，迭代阈值法的过程如下：
(1)初始化全局阈值T；
(2)使用阈值T分割图像，产生两组像素；平均灰度大于T的为G1，小于T的为G2；
(3)计算其对应的平均灰度值μ1和μ2；
(4)计算新阈值
Figure BDA0002294058900000031
(5)重复第二步到第四步，直到两组平均灰度值不再发生变化为止，最后再用中值滤波去除噪声。
进一步的，采用基于SVM的图像分类算法将图片分为两类：一类为有乘客和行李箱的图片，一类为无乘客或行李箱的图片。
与现有技术相比，本发明有以下技术效果：
本发明采用的可防盗侧下翻式行李舱门，侧下翻式结构结构简单，成本低，易于改造，侧下翻式结构能够改善行李舱与地面的距离，便于乘客存取行李，特别是大件行李和针对女性乘客，降低了乘客的劳动强度，同时保障了乘客存取行李时的安全。
本发明采用的可防盗侧下翻式行李舱门，采用人脸识别，存取行李时行李舱门板能够自动开启，减轻了乘客和驾驶员的劳动强度，能够实现降低行李的错拿率和丢失率。实现防盗功能。
本发明采用的防盗方法，相比其他人脸识别方法，更简单，同时还能实现防盗功能。
附图说明
图1为本发明的操作流程图。
图2为图像分类算法流程图。
图3为视频监控系统示意图。
图4为人脸识别算法流程图。
图5为本发明行李舱侧下翻结构图。
图6为行李舱侧下翻运动机构示意图。
图7为视频监控系统摄像头安装位置示意简图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进一步说明：
请参阅图1至图7，一种可防盗侧下翻式客车行李舱门，包括舱门板1、舱门驱动机构、传动机构和防盗系统；舱门板1的一端铰接设置在客车底板上，客车内固定设置有舱门驱动机构，舱门板1通过传动机构与舱门驱动机构连接；舱门驱动机构用于使传动机构动作带动舱门板1开闭；防盗系统连接舱门驱动机构；
防盗系统包括控制器、拍照单元、图像处理单元、图像存储单元和人脸识别单元；图像处理单元、图像存储单元和人脸识别单元均连接到控制器；拍照单元连接图像处理单元，图像处理单元连接图像存储单元，拍照单元和图像存储单元均连接人脸识别单元；舱门驱动机构连接控制器；拍照单元用于采集图像，图像存储单元用于存储图像处理单元处理后的图片；人脸识别单元用于识别对比存储的图像和采集到的图像。
舱门驱动机构包括电机、电机盒8、电机轴6、转臂轴5和齿轮7；电机盒8固定设置在客车内，电机设置在电机盒内，电机的输出端连接电机轴6，电机轴6和转臂轴5的一端部均设置有齿轮7，两个齿轮7啮合；转臂轴5通过连接块16固定在客车内。
传动机构包括支撑杆3和转臂4；转臂4的一端和支撑杆3的一端铰接形成一组传动机构，两组传动机构对称设置在舱门板1的内部两侧；支撑杆3的另一端铰接在舱门板1的内侧，转臂4的另一端固定设置在转臂轴5上。
舱门板1通过转轴9铰接在客车的底板上；舱门板1边缘以及客车舱门开口处均设置有密封条。
舱门板1的顶部设置有门锁14，客车上对应门锁14的位置设置有锁止机构15；舱门板1远离客车的一侧设置有超声波传感器13；超声波传感器13连接控制器。
拍照单元包括相机11和相机开关10；括相机11和相机开关10均设置在客车车体上，相机开关10连接相机11；客车车体上还设置有舱门开关12。
一种可防盗侧下翻式客车行李舱门的防盗方法，包括以下步骤：
步骤1，按下相机开关拍照，拍摄的图片通过图像处理单元，基于SVM的图像分类算法处理完成后，若拍摄的图片中同时含有乘客和行李箱，将此图片存贮到图像存储单元，同时控制器控制电机转动使舱门打开；
步骤2，当超声波传感器检测到离地距离为零时，停止电机工作，乘客存行李后手动按舱门开关使舱门关闭；
步骤3，若拍摄的图片中只有乘客，则图像进行基于Gabor小波和DBN的人脸识别，将其与乘客存放行李时获取的样本图片进行对比，若有匹配乘客图像，则控制器控制电机转动打开行李舱门，反之则不工作，实现防盗功能。
步骤1中图像处理包括对采集的图片先进行二值化处理，采用迭代阈值法，提取图片中的外轮廓，迭代阈值法的过程如下：
(1)初始化全局阈值T；
(2)使用阈值T分割图像，产生两组像素；平均灰度大于T的为G1，小于T的为G2；
(3)计算其对应的平均灰度值μ1和μ2；
(4)计算新阈值
Figure BDA0002294058900000061
(5)重复第二步到第四步，直到两组平均灰度值不再发生变化为止，最后再用中值滤波去除噪声。
采用基于SVM的图像分类算法将图片分为两类：一类为有乘客和行李箱的图片，一类为无乘客或行李箱的图片。
所述的图像分类采用基于SVM的图像分类算法，首先在样本集中提取Hog特征向量，获得Hog特征向量矩阵，在Hog特征提取的过程中，梯度计算采用简单的水平边缘算子[-1,0,1]和垂直边缘算子[-1,0,1]T，通过与图像进行卷积操作来获得梯度信息。图像中某像素点的梯度(x,y)可以用下式来计算：
Gx(x,y)＝H(x+1,y)-H(x-1,y)
Gy(x,y)＝H(x,y+1)-H(x,y-1)
Figure BDA0002294058900000062
Figure BDA0002294058900000063
式中，G表示大小，θ表示方向，x表示水平方向，y表示垂直方向。
在获得归一化图像以后，首先将其分成大小相同的单元，例如a*a,然后利用上述公式计算每个像素点的梯度大小以及梯度方向，再统计各个单元中的梯度方向的区间，最后将每个像素点出的梯度大小作为权值，对单元内每个像素的梯度方向进行加权统计，从而得到这个单元的梯度方向直方图。接着进行合并处理，将小的单元合并成大的区块例如b*b，同样计算可得到这个区块的梯度方向直方图。最后将所有区块的梯度方向直方图组合起来，即为最终的特征向量。计算前用L1-sqrt方式对区块梯度方向直方图进行归一化，L1-sqrt方式如下：
Figure BDA0002294058900000064
式中，ν表示未经归一化的梯度方向直方图，||ν||1表示ν的1阶范数，σ为一个很小的常数。
接着把Hog特征向量矩阵输入到SVM中进行训练，最后生成分类器。将待分类的图片输入到训练好的SVM分类器中，分类器通过对比Hog将图片分为两类，一类为有乘客和行李箱的图片，一类为无乘客或行李箱的图片。
所述的人脸识别采用基于Gabor小波和DBN的人脸识别算法。所述的人脸Gabor特征通过Gabor滤波器来获取，将预处理后的测试样本和训练样本通过Gabor滤波器组获得Gabor特征图像，二维Gabor滤波器定义为：
Figure BDA0002294058900000071
式中，z(x,y)代表固定位置的坐标点；u代表滤波器的方向；v代表滤波器的尺度；ku,v代表滤波器的中心频率，可将其表示为：
Figure BDA0002294058900000072
式中kv＝kmax/fv，kmax代表最大频率；kv为采样尺度；
Figure BDA0002294058900000073
Figure BDA0002294058900000074
体现了滤波器的方向选择性；
Figure BDA0002294058900000075
用来补偿由频率决定的能量谱的衰减；
Figure BDA0002294058900000076
为高斯函数；exp(iku,vz)为振荡函数；
Figure BDA0002294058900000077
为直流分量，可降低图像灰度绝对值对滤波器的干扰。
当输入图像灰度值为M(x,y)时，此输入图像与滤波器的卷积定义为：
Ou,v(x,y)＝M(x,y)*φu,v(z) (8)
式中，Ou,v(x,y)代表卷积后的Gabor特征。
为获取有效的Gabor特征，可选用v个尺度和u个方向的Gabor滤波器组成滤波器组。本发明选用的是Gabor幅值特征，因为幅值特征的变化相对稳定和平滑。取客车电脑存贮的图片库的一个样本，将其与v个尺度和u个方向的Gabor滤波器组进行卷积，可得到人脸Gabor幅值特征图像。
假设输入图像分辨率为M×N，经过v个尺度和u个方向的Gabor滤波器组变换后，特征维数变为M×N×u×v，特征维数较大，本发明通过下采样和训练完成的RBM对特征降维，有助于后面的分类。
将降维后的训练样本的特征信息作为DBN可见层的输入数据开始训练DBN，训练方法如下：首先采用CD算法逐层训练每个RBM，完成对DBN的预训练；其次利用标签数据并使用BP算法对整个网络进行有监督微调，使得DBN连接权值达到全局最优。
当训练完成以后，将测试样本降维后的特征作为DBN可见层的输入数据，进一步提取其抽象特征，在网络顶层附加一个Softmax分类器对测试样本进行分类。
本发明采用的Softmax分类器在逻辑回归的基础上，能够有效解决多分类问题。假设训练集由m个标签样本组成{(x(1),y(1))…(x(m) ,y(m))}，其中训练集的输入x(i)∈Rn+1，针对多分类问题，类标签y(i)∈{1,2,3,...k}，假设输入数据x给定，需要利用假设函数估算出每一个类别j发生的概率值p(y＝j|x)。假设函数公式如下：
Figure BDA0002294058900000081
损失函数为：
Figure BDA0002294058900000082
则可得到将x分类为类别j的概率为：
Figure BDA0002294058900000091
所述的行李箱内部安装有摄像头1、摄像头2，摄像头与处理器模块相连，进行视频信号处理，处理器模块还与显示设备相连，驾驶员可通过显示设备观察行李箱内部情况，查看有无乘客遗落行李。所述的摄像头配置数量为两个，摄像头以对角线位置布置，以实现摄像头拍无死角；所述的处理器模块包括第一处理器以及与该处理器配合以采集视频信号的摄像头端口，所述的摄像头通过该端口与处理器模块相连。

Claims (6)

1.一种可防盗侧下翻式客车行李舱门，其特征在于，包括舱门板(1)、舱门驱动机构、传动机构和防盗系统；舱门板(1)的一端铰接设置在客车底板上，客车内固定设置有舱门驱动机构，舱门板(1)通过传动机构与舱门驱动机构连接；舱门驱动机构用于使传动机构动作带动舱门板(1)开闭；防盗系统连接舱门驱动机构；
防盗系统包括控制器、拍照单元、图像处理单元、图像存储单元和人脸识别单元；图像处理单元、图像存储单元和人脸识别单元均连接到控制器；拍照单元连接图像处理单元，图像处理单元连接图像存储单元，拍照单元和图像存储单元均连接人脸识别单元；舱门驱动机构连接控制器；拍照单元用于采集图像，图像存储单元用于存储图像处理单元处理后的图片；人脸识别单元用于识别对比存储的图像和采集到的图像；
舱门驱动机构包括电机、电机盒(8)、电机轴(6)、转臂轴(5)和齿轮(7)；电机盒(8)固定设置在客车内，电机设置在电机盒内，电机的输出端连接电机轴(6)，电机轴(6)和转臂轴(5)的一端部均设置有齿轮(7)，两个齿轮(7)啮合；转臂轴(5)通过连接块(16)固定在客车内；
传动机构包括支撑杆(3)和转臂(4)；转臂(4)的一端和支撑杆(3)的一端铰接形成一组传动机构，两组传动机构对称设置在舱门板(1)的内部两侧；支撑杆(3)的另一端铰接在舱门板(1)的内侧，转臂(4)的另一端固定设置在转臂轴(5)上；
拍照单元包括相机(11)和相机开关(10)；括相机(11)和相机开关(10)均设置在客车车体上，相机开关(10)连接相机(11)；客车车体上还设置有舱门开关(12)。
2.根据权利要求1所述的一种可防盗侧下翻式客车行李舱门，其特征在于，舱门板(1)通过转轴(9)铰接在客车的底板上；舱门板(1)边缘以及客车舱门开口处均设置有密封条。
3.根据权利要求1所述的一种可防盗侧下翻式客车行李舱门，其特征在于，舱门板(1)的顶部设置有门锁(14)，客车上对应门锁(14)的位置设置有锁止机构(15)；舱门板(1)远离客车的一侧设置有超声波传感器(13)；超声波传感器(13)连接控制器。
4.一种可防盗侧下翻式客车行李舱门的防盗方法，其特征在于，基于权利要求1至3任意一项所述的一种可防盗侧下翻式客车行李舱门，包括以下步骤：
步骤1，按下相机开关拍照，拍摄的图片通过图像处理单元，基于SVM的图像分类算法处理完成后，若拍摄的图片中同时含有乘客和行李箱，将此图片存贮到图像存储单元，同时控制器控制电机转动使舱门打开；
步骤2，当超声波传感器检测到离地距离为零时，停止电机工作，乘客存行李后手动按舱门开关使舱门关闭；
步骤3，若拍摄的图片中只有乘客，则图像进行基于Gabor小波和DBN的人脸识别，将其与乘客存放行李时获取的样本图片进行对比，若有匹配乘客图像，则控制器控制电机转动打开行李舱门，反之则不工作，实现防盗功能。
5.根据权利要求4所述的一种可防盗侧下翻式客车行李舱门的防盗方法，其特征在于，步骤1中图像处理包括对采集的图片先进行二值化处理，采用迭代阈值法，提取图片中的外轮廓，迭代阈值法的过程如下：
(1)初始化全局阈值T；
(2)使用阈值T分割图像，产生两组像素；平均灰度大于T的为G1，小于T的为G2；
(3)计算其对应的平均灰度值μ1和μ2；
(4)计算新阈值
Figure FDA0003898546270000021
(5)重复第二步到第四步，直到两组平均灰度值不再发生变化为止，最后再用中值滤波去除噪声。
6.根据权利要求4所述的一种可防盗侧下翻式客车行李舱门的防盗方法，其特征在于，采用基于SVM的图像分类算法将图片分为两类：一类为有乘客和行李箱的图片，一类为无乘客或行李箱的图片。
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