CN112926722B - 一种扶梯出入口区域人员计数方法 - Google Patents

一种扶梯出入口区域人员计数方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种扶梯出入口区域人员计数方法，通过设置在扶梯出入口一侧的毫米波雷达对扶梯出入口区域进行检测，依照扶梯出入口区域的范围对毫米波雷达的最大检测范围进行裁剪，得到实际检测范围；各帧数据的处理过程包括：根据回波信号得到当前帧的目标点云矩阵，并剔除位于实际检测范围之外的目标点；对目标点云矩阵进行聚类分析，得到各目标物对应的目标物簇；目标物簇的状态类型包括可疑、确定、静止以及离开，本步骤中结合上一帧数据，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态，并统计进入和离开实际检测范围的目标物簇数目。该方法通过角度等分设置子区域的方法，可实现非规则区域的设置，设置方法简单、灵活，可拓展更多应用场合。

Description

一种扶梯出入口区域人员计数方法
技术领域
本发明涉及传感器领域，特别涉及一种扶梯出入口区域人员计数方法。
背景技术
随着经济的发展，扶梯在商场、超市等公共场所有着非常广泛应用。扶梯功耗较大，无人乘坐时扶梯运行造成了能源的浪费，因此，扶梯智能启停需求应运而生。除此之外，高端扶梯在智能检测方面，也提出了更高要求，例如扶梯出入口设置非规则检测区域、扶梯人数统计等功能。
目前的扶梯智能启停解决方案主要为漫反射光电传感器和毫米波雷达。而非规则区域设定及人数统计等高端需求还没有成熟方案。
漫反射光电传感器，精度和分辨率较高，能够准确检测目标物的距离。
毫米波雷达检测角度大，能够完全覆盖扶梯出入口区域，防止漏检。受环境、天气、目标物颜色材质等影响较小，且毫米波能够穿透塑料、木材等绝缘材料，实现无需打孔的隐蔽安装。
现有技术存在如下缺点：
（1）光电式传感器一般检测角度小，易产生检测盲区。且安装时需要在扶梯设备上打孔，十分不便。且光电传感器受环境光、衣物材质、颜色影响较大。
（2）扶梯常用毫米波雷达波段为24GHz，价格便宜，但带宽只能达到几百兆，分辨率较低，只能解决扶梯启停，对于人数统计等更高端的应用则非常受限。
（3）目前扶梯用毫米雷达方案，一般为两边扶手各装一只，成本较高。而使用单边安装的方案，则涉及到检测区域是否完全覆盖扶梯出入口，是否会检测到扶梯运动的台阶导致误检，检测区域是否过多超出扶梯出入口导致过往行人引起误检等问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种扶梯出入口区域人员计数方法，该方法通过对毫米波雷达的探测范围进行限定，对探测结果进行聚类得到各目标物的目标物簇；并根据各帧的检测结果对目标物的状态进行转换判断，实现了扶梯出入口的人员出入统计，解决了现有技术中存在的问题。
本发明的技术方案是，一种扶梯出入口区域人员计数方法，通过设置在扶梯出入口一侧的毫米波雷达对扶梯出入口区域进行检测；检测过程中，依照扶梯出入口区域的范围对所述毫米波雷达的最大检测范围进行裁剪，得到实际检测范围；对毫米波雷达的各帧数据进行的处理过程包括以下步骤：
（S1）对当前帧的回波信号进行处理，得到当前帧的目标点云矩阵，并剔除位于实际检测范围之外的目标点；
（S2）对目标点云矩阵进行聚类分析，得到各目标物对应的目标物簇；
（S3）目标物簇的状态类型包括可疑、确定、静止以及离开，本步骤中结合上一帧数据，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态，并统计状态由可疑转换至确定的新增目标物数目以及状态由确定转换至离开的离去目标物数目。
本发明的进一步改进在于，所述最大检测范围是以所述毫米波雷达为圆心的扇形区域，在裁剪过程中，将所述最大检测范围分割成多数量的扇形子区域，并依照所述扶梯出入口区域的范围设置各所述扇形子区域的检测距离。
本发明的进一步改进在于，剔除位于实际检测范围之外的目标点的过程中，根据各所述目标点的角度判断其所处的扇形子区域，并将与毫米波雷达之间的距离大于其所在扇形子区域的检测距离的目标点剔除。
本发明的进一步改进在于，所述毫米波雷达发射的信号为76~81GHz的毫米波，采用锯齿波调频，调频带宽为5GHz，其最大检测范围为张角100°~140°、半径5~8m的扇形。
本发明的进一步改进在于，所述毫米波雷达接收回波信号的过程中，由接收天线接收回波信号；接收信号与发射信号经过混频，得到中频信号，由MCU进行采集。
本发明的进一步改进在于，步骤（S1）包括：
（S11）对所述中频信号进行一维FFT，提取距离维信息；对多个调频周期的一维FFT结果进行二维FFT，提取速度维信息，生成R-V矩阵。
（S12）利用CFAR算法对R-V矩阵进行目标点提取，生成目标点云矩阵；
（S13）利用多通道接收天线信号相位差，对目标点角度进行计算，利用卡尔曼滤波进行目标追踪，得出运动参数，更新目标点云矩阵的运动参数。
本发明的进一步改进在于，步骤（S2）包括：根据目标物极限体积，以速度升序的标准建立目标点云矩阵；对目标点云矩阵中速度进行初步分类，并提取分类后的距离、速度居中点作为目标物簇质心；将质心与相邻目标点加入目标物簇，从而得到各目标物对应的目标物簇。
本发明的进一步改进在于，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态的过程中：
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中没有对应的目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑；
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中存在对应的可疑目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑，对其可信度进行增加；当其可信度大于可信度阈值时，将其状态转换为确定并配置ID，并对新增目标物数目加一；
若上一帧数据中某个确定或静止的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于实际检测范围内，则在当前帧中保留该目标物簇，并将该目标物簇的状态转换为静止；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个静止的目标物簇对应，且该目标物簇的速度达到运动阈值，则将该目标物簇的状态设置为确定；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个确定的目标物簇对应，则将该目标物簇的状态设置为确定，并将其ID设置为对应目标物簇的ID；
若上一帧数据中某个确定的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于实际检测范围外，则将该目标物的状态转换为离开，注销其ID，并对离去目标物数目加一。
本发明的进一步改进在于，每个目标物簇包括多数量的目标点以及各目标点的运动参数；步骤S3中，采用卡尔曼滤波跟踪算法确定上一帧数据中的某个目标物簇与当前帧中某个目标物簇是否对应。
本发明的进一步改进在于，当前帧中，若某个目标物簇处于静止状态的持续时间大于超时阈值，则删除该目标物簇，并注销对应ID。
本发明的有益效果为：
1）采用毫米波雷达进行人员检测、跟踪和人数统计，不涉及隐私问题。
2）采用中值提取质心，填充目标物簇矩阵的目标识别方法，算法简单，计算量小。
3）增加目标的可疑和静止两个状态以及可信度概念，解决目标静止后即消失的问题，同时减少误检，提高检测的可靠性。
4）通过卡尔曼滤波跟踪算法对目标进行下一时刻的预测匹配，以实现目标物跟踪的功能；
5） 通过角度等分设置子区域的方法，可实现非规则区域的设置，设置方法简单、灵活，可拓展更多应用场合。
6） 可针对扶梯出入口安装及目标运动方向，设置不同计数方法，准确统计进入扶梯的人数。
附图说明
图1是本发明扶梯出入口区域人员计数方法的流程图；
图2是本发明采用的毫米波雷达系统的原理图；
图3是对最大检测范围进行剪裁过程的示意图；
图4是扶梯出入口区域和毫米波雷达的实际检测范围的示意图；
图5是目标物簇矩阵的获取过程的示意图；
图6是获取点云矩阵的过程的流程图。
具体实施方式
如图1、2所示，本发明的实施例提供了一种扶梯出入口区域人员计数方法，该方法采用设置在扶梯出入口一侧的毫米波雷达对扶梯出入口区域进行检测。毫米波雷达由射频前端，毫米波雷达芯片，处理器及上位机组成。雷达芯片控制射频前端进行信号发射和接收，并进行混频处理，处理器采集信号并进行信号解算和相关算法，并将处理结果发送至上位机进行显示。
本实施例采用的毫米波雷达发射的信号为76~81GHz的毫米波，采用锯齿波调频，调频带宽为5GHz。其最大检测范围为张角100°~140°、半径5~8m的扇形。该毫米波雷达的分辨率可达到几厘米。能够实现目标物识别、人数统计等高端应用需求。
由于扶梯的出入口区域的边界为不规则形状，且通常和人行通道区域邻接，如果不对毫米波雷达的实际检测进行限定，会导致人行通道区域以及扶梯的运行部件会对检测结果造成影响。因此，本实施例中，对毫米波雷达的最大检测范围10进行裁剪，以得到轮廓形状逼近扶梯出入口区域的实际检测范围（图4中的网格填充区域）。
如图3、4所示，在一个具体实施例中，毫米波雷达的最大检测范围10是以毫米波雷达为圆心的扇形区域，在裁剪过程中，将最大检测范围分割成多数量的张角相等的扇形子区域11，并依照扶梯出入口区域的范围设置各扇形子区域的检测距离。通过上述裁剪可以实现非规则检测区域的功能。即使使用单只雷达方案，通过设置各扇形子区域11的检测范围，也可使得实际检测范围有效覆盖扶梯出/入口，且避开扶梯运动部件和扶梯外的行人来往区域。
毫米波雷达接收回波信号的过程中，由接收天线接收回波信号；接收信号与发射信号经过混频，得到中频信号，由MCU进行采集处理。毫米波雷达对检测区域进行周期性扫描，每次扫描得到一帧数据。对毫米波雷达的各帧数据进行的处理过程包括以下步骤：
（S1）对当前帧的回波信号进行处理，得到当前帧的目标点云矩阵，并剔除位于实际检测范围之外的目标点。本步骤具体包括：
（S11）对所述中频信号进行一维FFT，提取距离维信息；对多个调频周期的一维FFT结果进行二维FFT，提取速度维信息，生成R-V矩阵（距离-速度矩阵）。
（S12）利用CFAR算法对R-V矩阵进行目标点提取，生成目标点云矩阵；
（S13）利用多通道接收天线信号相位差，对目标点角度进行计算，利用卡尔曼滤波进行目标追踪，得出运动参数，更新目标点云矩阵的运动参数。
剔除位于实际检测范围之外的目标点的过程中，根据目标点云矩阵中各目标点的角度判断其所处的扇形子区域，并将与毫米波雷达之间的距离大于其所在扇形子区域的检测距离的目标点剔除。
（S2）对目标点云矩阵进行聚类分析，得到各目标物对应的目标物簇。如图5、6所示，本步骤中，根据目标物极限体积，以速度升序的标准建立目标点云矩阵；对目标点云矩阵中速度进行初步分类，并提取分类后的距离、速度居中点作为目标物簇质心；将质心与相邻目标点加入目标物簇，从而得到各目标物对应的目标物簇。
（S3）目标物簇的状态类型包括可疑、确定、静止以及离开，本步骤中结合上一帧数据，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态，并统计状态由可疑转换至确定的新增目标物数目以及状态由确定转换至离开的离去目标物数目。
具体的，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态的过程中：
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中没有对应的目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑；
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中存在对应的状态为可疑的目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑，对其可信度进行增加；当其可信度大于可信度阈值时，将其状态转换为确定并配置ID，并对新增目标物数目加一；新增目标物数目表示从人行通道进入实际检测范围即将搭乘扶梯的行人数目，或者搭乘完扶梯进入实际检测范围并的行人数目；
若上一帧数据中某个确定或静止的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于实际检测范围内，则在当前帧中保留该目标物簇，并将该目标物簇的状态转换为静止，并对其持续静止时间进行累加；若某个目标物簇处于静止状态的持续时间大于超时阈值，则删除该目标物簇，并注销对应ID；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个静止的目标物簇对应，且该目标物簇的速度达到运动阈值，则将该目标物簇的状态设置为确定；转换至确定状态后，对静止持续时间进行清零；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个确定的目标物簇对应，则将该目标物簇的状态设置为确定，将ID设置为对应目标物簇的ID；
若上一帧数据中某个确定的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于实际检测范围外，则将该目标物的状态转换为离开，注销其ID，并对离去目标物数目加一。离去目标物数表示从扶梯入口搭乘扶梯的行人数目，或者是搭乘完扶梯进入人行通道的行人数目；
本实施例中，每个目标物簇包括多数量的目标点以及各目标点的运动参数；步骤S3中，采用卡尔曼滤波跟踪算法确定上一帧数据中的某个目标物簇与当前帧中某个目标物簇是否对应。卡尔曼滤波跟踪算法为本领域的现有技术。
此外，对离开和进入扶梯出入口区域的行人进行统计的过程中，还可根据目标物簇离开和进入实际检测范围的方向对具体的人员进入\离去数目进行修正。例如，对于从人行通道方向进入和离开的目标物簇判断为折返的行人，此时检测到目标物簇离开实际检测范围后，对新增目标物数目减一，离去目标物数不变。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (9)

1.一种扶梯出入口区域人员计数方法，其特征在于，通过设置在扶梯出入口一侧的毫米波雷达对扶梯出入口区域进行检测；检测过程中，依照扶梯出入口区域的范围对所述毫米波雷达的最大检测范围进行裁剪，得到实际检测范围；对毫米波雷达的各帧数据进行处理的过程包括以下步骤：
（S1）对当前帧的回波信号进行处理，得到当前帧的目标点云矩阵，并剔除位于实际检测范围之外的目标点；
（S2）对目标点云矩阵进行聚类分析，得到各目标物对应的目标物簇；
（S3）目标物簇的状态类型包括可疑、确定、静止以及离开，本步骤中结合上一帧数据，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态，并统计状态由可疑转换至确定的新增目标物数目以及状态由确定转换至离开的离去目标物数目；
确定当前帧中各目标物簇的ID及状态的过程中：
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中没有对应的目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑；
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中存在对应的可疑目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑，对其可信度进行增加；当其可信度大于可信度阈值时，将其状态转换为确定并配置ID，并对新增目标物数目加一；
若上一帧数据中某个确定或静止的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于实际检测范围内，则在当前帧中保留该目标物簇，并将该目标物簇的状态转换为静止；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个静止的目标物簇对应，且该目标物簇的速度达到运动阈值，则将该目标物簇的状态设置为确定；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个确定的目标物簇对应，则将该目标物簇的状态设置为确定，并将其ID设置为对应目标物簇的ID；
若上一帧数据中某个确定的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于实际检测范围外，则将该目标物的状态转换为离开，注销其ID，并对离去目标物数目加一。
2.根据权利要求1所述的一种扶梯出入口区域人员计数方法，其特征在于，所述最大检测范围是以所述毫米波雷达为圆心的扇形区域，在裁剪过程中，将所述最大检测范围分割成多数量的扇形子区域，并依照所述扶梯出入口区域的范围设置各所述扇形子区域的检测距离。
3.根据权利要求2所述的一种扶梯出入口区域人员计数方法，其特征在于，剔除位于实际检测范围之外的目标点的过程中，根据各所述目标点的角度判断其所处的扇形子区域，并将与毫米波雷达之间的距离大于其所在扇形子区域的检测距离的目标点剔除。
4.根据权利要求1所述的一种扶梯出入口区域人员计数方法，其特征在于，所述毫米波雷达发射的信号为76~81GHz的毫米波，采用锯齿波调频，调频带宽为5GHz，其最大检测范围为张角100°~140°、半径5~8m的扇形。
5.根据权利要求1所述的一种扶梯出入口区域人员计数方法，其特征在于，所述毫米波雷达接收回波信号的过程中，由接收天线接收回波信号；接收信号与发射信号经过混频，得到中频信号，由MCU进行采集。
6.根据权利要求5所述的一种扶梯出入口区域人员计数方法，其特征在于，步骤（S1）包括：
（S11）对所述中频信号进行一维FFT，提取距离维信息；对多个调频周期的一维FFT结果进行二维FFT，提取速度维信息，生成R-V矩阵；
（S12）利用CFAR算法对R-V矩阵进行目标点提取，生成目标点云矩阵；
（S13）利用多通道接收天线信号相位差，对目标点角度进行计算，利用卡尔曼滤波进行目标追踪，得出运动参数，更新目标点云矩阵的运动参数。
7.根据权利要求6所述的一种扶梯出入口区域人员计数方法，其特征在于，步骤（S2）包括：根据目标物极限体积，以速度升序的标准建立目标点云矩阵；对目标点云矩阵中速度进行初步分类，并提取分类后的距离、速度居中点作为目标物簇质心；将质心与相邻目标点加入目标物簇，从而得到各目标物对应的目标物簇。
8.根据权利要求1所述的一种扶梯出入口区域人员计数方法，其特征在于，每个目标物簇包括多数量的目标点以及各目标点的运动参数；步骤S3中，采用卡尔曼滤波跟踪算法确定上一帧数据中的某个目标物簇与当前帧中某个目标物簇是否对应。
9.根据权利要求1所述的一种扶梯出入口区域人员计数方法，其特征在于，当前帧中，若某个目标物簇处于静止状态的持续时间大于超时阈值，则删除该目标物簇，并注销对应ID。
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