基于全景视觉的自动扶梯节能及智能监控系统

【摘要】：随着经济的蓬勃发展,城市化步伐急剧加快,自动扶梯的使用数量也随之飞速增长,它广泛应用于商场、宾馆、机场、车站等公共场所。但是,自动扶梯在节能和安全方面存在缺陷:(1)自动扶梯保持盲目的工作状态,致使能源浪费;(2)自动扶梯是台阶移动式运输装置,容易引起人身意外伤害事故。 目前应用于自动扶梯节能检测方式有两种:红外线检测和重力感应检测。两者共同的缺点是只能实现节能控制,无法对于扶梯乘客的危险行为进行智能识别。本文提出的基于全景视觉的自动扶梯节能及智能监控系统,在解决扶梯节能的基础上,同时对异常行为进行识别,实现智能监控。本文旨在解决四个问题: 1.人体对象检测和分割问题。本文综合分析混合高斯背景差分的人体目标检测方法和HOG特征匹配的人体模型检测方法的优缺点,提出基于混合高斯背景差分的HOG特征匹配算法,降低人体对象误检率的同时,还对粘连的人体对象进行有效分割。 2.人体对象跟踪问题。针对少数帧人体对象因漏检问题导致的跟踪丢失,本文研究一种新的解决方案:结合卡尔曼预测器的光流跟踪算法,可以极大降低跟踪的丢失率,并为后续异常行为判断做相应技术准备。 3.自动扶梯的节能设计与实现。系统定制扶梯关注区域,并根据区域内人数的情况,以及扶梯入口处的前景变化,实现自动扶梯的自动开启与停止,达到节约能源的目的。 4.人体异常行为识别。结合人体对象跟踪,对逆行、越界、意外摔倒等异常行为进行自动识别,并将危险状态用语音或者其他方式进行提示。 本系统具有安装容易、实施方便、维护简单、易于升级改造等优点。实验证明,系统能够实时地检测和分割自动扶梯上的人体对象,实现自动扶梯的节能效果,并通过跟踪实现对逆行、越界、意外摔倒等异常行为的检测,确保乘客安全。 【关键词】：自动扶梯 节能 智能监控 混合高斯 HOG特征 光流跟踪 卡尔曼预测
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TP391.41;TP277
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 研究背景12-14
• 1.2 国内外研究现状14-15
• 1.3 研究目的与意义15
• 1.4 研究内容15-17
• 1.5 论文章节安排17
• 1.6 本章小结17-18
• 第2章 人体对象建模与分割18-40
• 2.1 引言18
• 2.2 基于运动前景的人体对象检测18-25
• 2.2.1 运动目标检测算法概述18-22
• 2.2.2 混合高斯背景建模思想22-23
• 2.2.3 阴影抑制23-24
• 2.2.4 连通区域填充24
• 2.2.5 消除孤立点24-25
• 2.3 基于模型的人体检测25-33
• 2.3.1 级联Adaboost 分类器26-30
• 2.3.2 HOG 人体特征提取30-33
• 2.4 基于混合高斯差分的HOG 特征人体检测方法33-36
• 2.4.1 连通区域的分割校正34-35
• 2.4.2 前景点区域内HOG 检测35-36
• 2.4.3 合并检测框36
• 2.5 实验结果与分析36-39
• 2.5.1 基于混合高斯的HOG 人体对象提取效果图36-37
• 2.5.2 人体对象提取精度对比37-38
• 2.5.3 执行速度对比38-39
• 2.6 本章小结39-40
• 第3章 自动扶梯节能设计与实现40-47
• 3.1 引言40
• 3.2 自动扶梯检测区域定制40-41
• 3.3 节能系统原理图41-42
• 3.4 节能控制流程图42-43
• 3.5 自动扶梯节能控制实现43-45
• 3.6 实验结果45-46
• 3.7 本章小结46-47
• 第4章 人体对象跟踪与异常行为检测47-63
• 4.1 引言47
• 4.2 人体对象跟踪47-56
• 4.2.1 基于金字塔模型的Lucas-Kanade 光流稀疏迭代法49-52
• 4.2.2 卡尔曼预测算法52-54
• 4.2.3 结合卡尔曼预测的光流算法跟踪54-56
• 4.3 越界检测56-57
• 4.4 逆向检测57-60
• 4.4.1 根据轨迹中心点判断58
• 4.4.2 光流归化方向判断法58-60
• 4.5 跌倒行为识别60-62
• 4.6 本章小结62-63
• 第5章 系统实现63-71
• 5.1 引言63
• 5.2 系统架构及模块介绍63-64
• 5.3 系统实现64-70
• 5.3.1 系统开发环境64-65
• 5.3.2 系统软件模块实现65-68
• 5.3.3 系统界面介绍68-70
• 5.4 本章小结70-71
• 第6章 总结与展望71-73
• 6.1 总结71
• 6.2 展望71-73
• 参考文献73-77
• 致谢77-78
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果78

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