[發明專利]一種電梯候梯人數檢測統計方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202010734181.6
• 申請日: 2020-07-27
• 公開（公告）號: CN111860390A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 閆秀英;郭普靜;李梓瑞;范凱興;李憶言
• 申請（專利權）人: 西安建筑科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 朱海臨

1.一種電梯候梯人數檢測統計方法，其特征在于，包括以下步驟：

輸入待測視頻圖像到預先訓練好的Adaboost級聯分類器模型中，提取各圖像的頭部感興趣區域；

將頭部感興趣區域輸入預先訓練好的卷積神經網絡模型中，對人頭部分進行圖像標記；

將圖像標記結果通過熱圖顯示人頭檢測數量，統計最終的候梯人數。

2.根據權利要求1所述的統計方法，其特征在于，所述Adaboost級聯分類器模型的訓練包括以下步驟：

構建頭部樣本數據集，正樣本是截取視頻圖像中各狀態下的人頭圖像，負樣本則是相同場景下不包括人頭的圖像；

樣本圖像歸一化處理；

對目標圖像灰度化處理，將彩色圖像處理為單通道的灰度圖像；

提取HOG、LBP和Haar三種屬性的候梯行人特征，進行頭部圖像多個特征串聯融合；

進行分類器模型的訓練，訓練得到基于多特征融合的Adaboost級聯分類器進行圖像的頭部感興趣區域提取。

3.如權利要求2所述的統計方法，其特征在于，所述歸一化處理是將正負樣本標準化為32×32像素大小的圖像。

4.如權利要求2所述的統計方法，其特征在于，所述灰度化處理存儲時采用數據矩陣的形式，矩陣中的每個元素與對應像素的灰度值對應，彩色圖像灰度化處理采用加權平均值法的方式，計算公式如式所示，三通道對應的權重系數W_R,W_G,W_B分別為0.30、0.59、0.11；

R＝G＝B＝W_RR+W_GG+W_BB。

5.如權利要求2所述的統計方法，其特征在于，所述HOG、LBP和Haar三種屬性串聯融合后采用PCA降維處理。

6.如權利要求2所述的統計方法，其特征在于，所述卷積神經網絡模型的訓練包括以下步驟：

利用卷積神經網絡將頭部圖像正樣本的中間層特征提取出來，進行特征的可視化操作；

提取人頭區域的CNN深度特征，

訓練卷積神經網絡分類器模型進行頭部檢測，以剔除其他非頭部及重疊區域，進一步確認識別人頭部分，得到標記結果。

7.如權利要求6所述的統計方法，其特征在于，所述卷積神經網絡模型包括：

一個輸入層、四個卷積層、兩個池化層和一個全連接層、一個輸出層；輸入層是大小為32×32的候梯人員頭部圖像，前兩個卷積層采用32個卷積核，后兩個卷積層采用64個卷積核，激勵函數為ReLU激活函數如式所示；

輸出層采用Softmax激活函數輸出兩個目標類的概率為p_i(i＝1,2)，p₁和p₂分別對應頭部與非頭部的概率，其中概率滿足以下公式；

并在每個最大池化層后運用了Dropout操作即隨機失活。

8.一種電梯候梯人數檢測統計裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一輸入模塊，用于輸入待測視頻圖像到預先訓練好的Adaboost級聯分類器模型中，提取各圖像的頭部感興趣區域；

第二輸入模塊，用于將頭部感興趣區域輸入預先訓練好的卷積神經網絡模型中，對人頭部分進行圖像標記；

統計模塊，用于將圖像標記結果通過熱圖顯示人頭檢測數量，統計最終的候梯人數。

9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：

存儲器，用于存儲可執行指令；

處理器，用于運行所述存儲器存儲的可執行指令時，實現權利要求1至7任一項所述的統計方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，存儲可執行指令，其特征在于，所述可執行指令被處理器執行時實現權利要求1至7任一項所述的統計方法。