基于计算机视觉的电梯轿厢内人数统计研究

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随着城市现代化建设的快速发展,高层建筑日益增多,电梯作为垂直交通运输工具已经得到了越来越广泛的应用。高层建筑内的交通复杂多变,常常需要安装几台甚至几十台电梯来运送乘客。在此情况下,需要电梯群控系统根据电梯轿厢内的人数、上下方向的停靠次数、层站和轿厢内的呼梯信号以及轿厢所在层数来实时分析客流的变化情况。采用最优控制策略来管理多台电梯协调一致运行,以提高运营效率和服务质量。考虑电梯轿厢内人数的电梯群控算法,可以缩小求解最优解的空间,使电梯调度更加合理,减少平均等待时间和长时间侯梯率,降低电梯的能耗。因此,本文研究电梯轿厢内人数的统计方法,旨在降低电梯系统的运营成本和提高其运行效率。本文贡献如下:首先,阐述了相关的应用背景、研究意义,分析了目前国内外人数统计研究现状和目前电梯轿厢内人数统计的常用方法。接着,对基于视觉的人数统计相关技术做了简要说明。针对电梯轿厢内乘客人数统计问题,以摄像头固定垂直向下俯拍的方式获取实验数据,阐述了提取视频图像的头部轮廓特征来统计电梯轿厢内人数的方法。然后,详细比较分析了各种图像预处理步骤的算法,包括图像灰度化,滤波,平滑、边缘提取、细化等,并对这些算法进行了算法选择、参数优化和实现。最后,由于Hough变换在检测图形方面可靠性高,对噪声和部分区域残缺具有较好的适应性,且人体头部轮廓又近似于圆弧,因此提出了一种基于直径的改进Hough变换头部检测算法对人体头部轮廓进行圆检测。本文在Windows平台下,以Visual C++为开发工具,开发了电梯轿厢内人数统计系统,使用该软件进行了实验分析。实验结果表明,在人体头部没有长时间被遮挡的情况下,该算法实现了对人体头部的检测和定位,去除了大量虚假头部轮廓,较好的解决了多人遮挡问题。在检测实时性和准确率上满足了系统的要求。
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