一種基于計算機視覺檢測的智能電梯主控系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種電梯主控系統(tǒng)，特別是關(guān)于一種基于計算機視覺檢測的智能電梯 主控系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前的電梯系統(tǒng)存在以下問題：
[0003] 1)對于中高層建筑，在人流高峰期，若電梯在高層已載滿人，同時中下層仍然有候 梯人員，則電梯依然會在候梯人員所在樓層停靠，卻無法再承載更多人員一一這種情況下， 既浪費了乘梯人員的時間，也間接浪費了候梯人員的時間（電梯運行中途做無用的樓層停 靠動作），降低了整體的用戶體驗。
[0004] 2)對于用戶本身，由于電梯系統(tǒng)的不智能，用戶獲取電梯運行狀態(tài)信息的方式單 一，也由于無法及時、實時的獲取電梯運行狀態(tài)的信息，用戶會在候梯等待這個動作過程浪 費一定的時間。
[0005] 3)用戶輸入信息方式唯一：按鍵輸入樓層。電梯無法感知候梯區(qū)域的人員信息， 也無法獲知電梯轎廂內(nèi)的人數(shù)，也使得無法對某些情況做出合理反應(yīng)。例如，當(dāng)某一樓層有 人員按下候梯的按鍵后，若該人否定了自己乘坐電梯的意愿，轉(zhuǎn)身離開，則此樓層又變?yōu)闊o 人候梯，此時，電梯并不能取消本樓層的候梯指令，依然會停靠本樓層，故而造成了時間的 浪費，降低了用戶體驗。再例如，當(dāng)電梯內(nèi)無人時，電梯轎廂內(nèi)的照明系統(tǒng)依然會正常工作， 造成了能量的損失。
[0006]目前，使用計算機視覺技術(shù)雖然實現(xiàn)了對候梯人數(shù)和電梯轎廂內(nèi)人數(shù)的統(tǒng)計，但 只是完成了候梯區(qū)域或轎廂內(nèi)的人體的檢測和人數(shù)的統(tǒng)計，未能將數(shù)據(jù)同實際生產(chǎn)生活相 結(jié)合，也不曾同互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合去控制電梯的智能運行、去通知用戶電梯的預(yù)計到達時間， 在無人乘梯時，未能使用檢測到的人體信息、人數(shù)去調(diào)控轎廂內(nèi)的照明系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于計算機視覺技術(shù)智能電梯主控系 統(tǒng)，通過檢測電梯候梯區(qū)域和電梯轎廂內(nèi)固定區(qū)域中人員數(shù)目，智能控制電梯的運行，智能 控制轎廂內(nèi)照明系統(tǒng)的工作，并將特定電梯的運行狀態(tài)和特定電梯的乘梯人數(shù)通過互聯(lián)網(wǎng) 發(fā)送給特定用戶，使電梯以更高的工作效率服務(wù)用戶，并達到綠色節(jié)能要求。
[0008] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案：一種基于計算機視覺檢測的智能電 梯主控系統(tǒng)，其特征在于：它包括圖像采集模塊、人數(shù)檢測模塊、控制模塊、用戶客戶端模塊 和人機交互模塊；所述圖像采集模塊用于獲取電梯轎廂內(nèi)部以及各樓層電梯候梯處的視頻 信息，并將該視頻信息發(fā)送給所述人數(shù)檢測模塊和所述人機交互模塊；所述人數(shù)檢測模塊 針對該視頻信息進行人體檢測，獲取電梯轎廂內(nèi)部以及各樓層候梯人數(shù)信息，并計算該轎 廂還可以容納的人數(shù)，將二者發(fā)送給所述控制模塊；所述控制模塊根據(jù)獲取人數(shù)信息和轎 廂還可以容納的人數(shù)，控制電梯的運行和電梯轎廂內(nèi)照明系統(tǒng)的工作狀態(tài)；所述控制模塊 還根據(jù)電梯的運行和候梯人數(shù)信息計算各樓層電梯預(yù)計到達時間；所述控制模塊將電梯轎 廂內(nèi)人數(shù)、該轎廂還可以容納的人數(shù)和各樓層電梯預(yù)計到達的時間發(fā)送給所述用戶客戶端 模塊和所述人機交互模塊；所述用戶客戶端模塊通過根據(jù)用戶自身位置信息獲取相應(yīng)電梯 的運行情況；所述人機交互模塊用于控制和實時顯示該主控系統(tǒng)的所有信息。
[0009] 所述人數(shù)檢測模塊包括視頻預(yù)處理機構(gòu)、人體分類器機構(gòu)和容納人數(shù)機構(gòu)；所述 視頻預(yù)處理機構(gòu)將從所述圖像采集模塊獲取的原始視頻信息處理成固定分辨率的灰度視 頻，依據(jù)實際環(huán)境下攝像頭的監(jiān)控區(qū)域進行ROI操作，該操作用于提取出僅包含需要檢測 人數(shù)的監(jiān)控視頻區(qū)域的視頻；針對該視頻中的每幀圖像通過用當(dāng)前的該視頻里的圖像減去 背景圖像以去掉該視頻中無用的背景信息，僅保留含有人體的前景圖像，并不斷更新背景， 生成包含有人體信息的預(yù)處理視頻，并將生成的預(yù)處理視頻發(fā)送給所述人體分類器機構(gòu)和 所述容納人數(shù)機構(gòu)；所述人體分類器機構(gòu)對預(yù)處理視頻逐幀獲取圖像，針對每一圖像進行 人體檢測，獲取電梯轎廂內(nèi)部以及各樓層候梯人數(shù)信息，并將其發(fā)送給所述控制模塊；所述 容納人數(shù)機構(gòu)針對預(yù)處理視頻進行二值化操作，將背景圖像歸一化為白色，將前景圖像即 電梯內(nèi)承載的人和物體歸一化為黑色，通過黑色區(qū)域占據(jù)的比例，計算轎廂內(nèi)剩余空間的 大小，根據(jù)轎廂內(nèi)剩余空間的大小以及一般情況下單位人員站立在電梯轎廂內(nèi)所占據(jù)的面 積大小計算電梯還可以容納多少人，并將轎廂還可以容納的人數(shù)發(fā)送給所述控制模塊。 [0010] 所述人體分類器機構(gòu)的工作過程如下：1)利用電梯候梯處的監(jiān)控攝像頭捕獲的 包含人體的圖像、其他包含人體的圖像以及不包含人體的圖像組成人體分類器訓(xùn)練樣本 庫；2)裁剪人體分類器訓(xùn)練樣本庫中圖片獲得包含人體的正樣本圖片集合P和不包含人體 的負樣本圖片集合N，并將P和N中的樣本圖片歸一化；3)先依次讀取完正樣本圖片集合 P中的正樣本圖片，然后依次讀取負樣本圖片集合N中的負樣本圖片，針對每一樣本圖像計 算其HOG描述子d，復(fù)制HOG描述子d到樣本特征矩陣F ;4)對特征向量F使用SVM訓(xùn)練函 數(shù)進行訓(xùn)練，生成最終用于人體檢測的檢測子；5)對從所述視頻預(yù)處理機構(gòu)獲取的預(yù)處理 視頻進行逐幀提取圖像，并使用不同尺寸的窗口對圖像進行掃描計算其HOG特征，利用檢 測子判定是否為人體，返回圖像中人體的數(shù)量和位置坐標。
[0011] 所述步驟3)中計算HOG描述子的具體過程如下：①利用Gamma校正法對樣本圖像 進行顏色空間的標準化，調(diào)節(jié)樣本圖像對比度、降低樣本圖像的局部陰影和光照變化的影 響、抑制噪聲的干擾，Gamma壓縮公式如下：I(x，y) = I(x，y)gama其中，I(x，y)為樣本圖像， 88_3取0. 5 ;②計算經(jīng)過標準化的樣本圖像橫坐標和縱坐標方向的梯度：首先用[_1，0,1] 梯度算子對經(jīng)過標準化的樣本圖像做卷積運算，得到X方向（水平方向）的梯度分量g_x， 然后用[1，0，-1] τ梯度算子對經(jīng)過標準化的樣本圖像做卷積運算，得到y(tǒng)方向（豎直方向） 的梯度分量g_y ;據(jù)此計算每個像素位置的梯度方向值，對于經(jīng)過標準化的樣本圖像中任 一像素點（X y，其）梯度為：Gx(x，y) =H(x+l，y)-H(x-l，y)Gy(x，y) =H(x，y+l)-H(x，y-l) 其中，Gx(x, y)、Gy(x, y)、H(x, y)對應(yīng)表示經(jīng)過標準化的樣本圖像中像素點（x, y)處的 水平方向梯度、垂直方向梯度和像素值；像素點（x，y)處的梯度幅值和梯度方向分別為：
α (X，y) = tan 1 (Gy (X，y) /Gx (X，y))③將經(jīng)過標準化的樣本 圖像劃分為更小的單元格圖像，每個單元格圖像為6*6像素，計算每個單元格內(nèi)任一像素 點（x，y)的梯度方向，通過參考每個像素點的梯度幅值得到每個單元格的HOG描述子；④將 3*3個單元格圖像組合成大的、空間上連通的塊區(qū)間，依據(jù)每個單元格的HOG描述子組合得 到每個塊的HOG描述子d ;⑤將所有的塊的HOG描述子d組合成最終的特征向量F。
[0012] 所述用戶客戶端模塊包括一客戶端服務(wù)器和若干用戶客戶端；其中，所述客戶端 服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)接收來自所述控制模塊所有信息；用戶根據(jù)自身需求通過所述用戶客戶端 設(shè)定自身位置信息，根據(jù)該位置信息從所述客戶端服務(wù)器上獲取相應(yīng)電梯的運行情況，在 所述用戶客戶端實時顯示電梯轎廂內(nèi)的人數(shù)、本樓層的候梯人數(shù)以及上行或下行電梯下一 次到達本樓層的時間。
[0013] 本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點：1、本發(fā)明包括圖像采集模塊、人 數(shù)檢測模塊、控制模塊、用戶客戶端模塊和人機交互模塊；圖像采集模塊用于獲取電梯轎廂 內(nèi)部以及各樓層電梯候梯處的視頻信息，并將該視頻信息發(fā)送給人數(shù)檢測模塊和人機交互 模塊；人數(shù)檢測模塊針對該視頻信息進行人體檢測，獲取電梯轎廂內(nèi)部以及各樓層候梯人 數(shù)信息，并計算該轎廂還可以容納的人數(shù)，將二者發(fā)送給