[發(fā)明專利]一種基于視覺分析的扶梯乘客危險(xiǎn)行為監(jiān)控系統(tǒng)及方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910429981.4
• 申請(qǐng)日: 2019-05-22
• 公開（公告）號(hào): CN110188644B
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 肖利亮;李世立;梁衡;吳健申
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東寰球智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 佛山市禾才知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44379
• 代理人: 單蘊(yùn)倩;梁永健

1.一種基于視覺分析的扶梯乘客危險(xiǎn)行為監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于：包括視頻接入模塊、智能數(shù)采模塊和云平臺(tái)，所述智能數(shù)采模塊包括視頻采集模塊、算法計(jì)算模塊和視頻流存儲(chǔ)模塊；

所述視頻流存儲(chǔ)模塊采集所述視頻接入模塊的視頻流數(shù)據(jù)，并將所述視頻流數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿鏊惴ㄓ?jì)算模塊，所述算法計(jì)算模塊對(duì)采集到的視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及計(jì)算得到分析結(jié)果，將分析結(jié)果根據(jù)不同數(shù)據(jù)內(nèi)容，分別存儲(chǔ)到所述視頻流存儲(chǔ)模塊和云平臺(tái)；

所述視頻采集模塊用于支持所述視頻接入模塊的采集設(shè)備接入；

所述算法計(jì)算模塊包括人流密度檢測(cè)模塊、乘客檢測(cè)模塊、逆行檢測(cè)模塊、滯留判斷模塊和越界判斷模塊；

所述人流密度檢測(cè)模塊使用一個(gè)尺度自適應(yīng)的CNN網(wǎng)絡(luò)及濾波器，根據(jù)CNN網(wǎng)絡(luò)不同網(wǎng)絡(luò)層的特征對(duì)視頻視野內(nèi)的人頭進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)標(biāo)定的空間尺寸，得到單位面積內(nèi)的人流密度；

所述乘客檢測(cè)模塊用于檢測(cè)扶梯上是否存在乘客，所述逆行檢測(cè)模塊用于檢測(cè)乘客逆行行為，滯留判斷模塊用于判斷扶梯上是否滯留大件物品；

所述越界判斷模塊用于設(shè)置警戒線，根據(jù)警戒線判斷乘客是否存在越界行為；

所述算法計(jì)算模塊還包括增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)展示模塊，所述增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)展示模塊用于計(jì)算攝像機(jī)影像的位置及角度，建立特效圖像和動(dòng)畫庫，對(duì)乘客危險(xiǎn)行為進(jìn)行圖形化建模，對(duì)乘客危險(xiǎn)行為動(dòng)作進(jìn)行顯示。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于視覺分析的扶梯乘客危險(xiǎn)行為監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于：

所述云平臺(tái)包括數(shù)據(jù)分發(fā)模塊、分布式算法計(jì)算模塊、文件服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫；

所述數(shù)據(jù)分發(fā)模塊用于將所述智能數(shù)采模塊的分析結(jié)果上傳至所述云平臺(tái)，并對(duì)所述云平臺(tái)的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一分發(fā)與管理；

所述分布式算法計(jì)算模塊用于對(duì)所述智能數(shù)采模塊上傳的視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，其中包括但不限于搭乘時(shí)間分布計(jì)算、搭乘高峰曲線計(jì)算、危險(xiǎn)行為數(shù)量計(jì)算、危害后果統(tǒng)計(jì)，所述分布式算法計(jì)算模塊的計(jì)算結(jié)果包括統(tǒng)計(jì)表格、計(jì)算文件和標(biāo)記信息，所述統(tǒng)計(jì)表格和所述計(jì)算文件存儲(chǔ)在所述文件服務(wù)器中，所述標(biāo)記信息存儲(chǔ)在所述數(shù)據(jù)庫中。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于視覺分析的扶梯乘客危險(xiǎn)行為監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于：

所述云平臺(tái)還包括應(yīng)用服務(wù)模塊；

所述應(yīng)用服務(wù)模塊用于為視頻展示提供服務(wù)調(diào)用接口；

算法計(jì)算模塊對(duì)采集到的視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及計(jì)算得到分析結(jié)果，所述分析結(jié)果包括視頻幀文件和關(guān)鍵幀文件，所述視頻幀文件存儲(chǔ)于所述視頻流存儲(chǔ)模塊，所述關(guān)鍵幀文件存儲(chǔ)于所述文件服務(wù)器。

4.一種基于視覺分析的扶梯乘客危險(xiǎn)行為監(jiān)控方法，其特征在于：

具體步驟如下：

包括采集扶梯范圍內(nèi)的視頻圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到分析結(jié)果，將分析結(jié)果按照不同的數(shù)據(jù)內(nèi)容，分別存儲(chǔ)到云平臺(tái)和視頻流存儲(chǔ)模塊，其中，將分析結(jié)果按照視頻幀文件和關(guān)鍵幀文件進(jìn)行分類，將視頻幀文件存儲(chǔ)到視頻流存儲(chǔ)模塊，將關(guān)鍵幀文件存儲(chǔ)到云平臺(tái)的文件服務(wù)器中；

其中，對(duì)采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析包括：

對(duì)扶梯的人流密度進(jìn)行分析，根據(jù)標(biāo)定的空間尺寸，得到扶梯單位面積內(nèi)的人流密度；

判斷扶梯上是否存在乘客，并檢測(cè)乘客是否存在逆行行為和越界行為；

判斷扶梯上是否滯留有大件物品；

計(jì)算攝像機(jī)影像的位置及角度，建立特效圖像和動(dòng)畫庫，對(duì)乘客危險(xiǎn)行為進(jìn)行圖形化建模，對(duì)乘客危險(xiǎn)行為動(dòng)作進(jìn)行顯示。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于視覺分析的扶梯乘客危險(xiǎn)行為監(jiān)控方法，其特征在于：

對(duì)扶梯的人流密度進(jìn)行分析具體包括：

使用一個(gè)尺度自適應(yīng)的CNN網(wǎng)絡(luò)及濾波器，根據(jù)CNN網(wǎng)絡(luò)不同網(wǎng)絡(luò)層的特征對(duì)視頻視野內(nèi)的人頭進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)標(biāo)定的空間尺寸，得到單位面積內(nèi)的人流密度；

其中，CNN網(wǎng)絡(luò)不同網(wǎng)絡(luò)層包括圖像輸入層和卷積計(jì)算層，所述圖像輸入層對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括對(duì)圖像數(shù)據(jù)取均值和歸一化；

卷積計(jì)算層包括局部關(guān)聯(lián)和窗口滑動(dòng)，所述局部關(guān)聯(lián)包括在卷積計(jì)算層中，每一個(gè)神經(jīng)元即為一個(gè)濾波器，所述窗口滑動(dòng)包括使用每個(gè)濾波器對(duì)局部數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和池化。