智能建筑指根据用户的需求对建筑物的结构、系统、服务和管理进行最优化组合,从而为用户提供一个高效、舒适、便利的人性化建筑环境。人在建筑物内的活动是影响建筑运行重要因素,建筑物各区域内人员的数量是智能建筑中建筑设备控制策略、建筑节能运行策略的重要依据。随着物联网技术、人工智能技术以及计算机技术的不断进步,建筑物内人员数量的计算方法日臻丰富、完善。其中,基于图像分析获取区域内人数的方法因易于部署、准确度高,而被应用于很多智能建筑应用场景。然而由于摄像头视角有限,单个摄像头往往无法完全覆盖需要被监测的区域,因此根据单个摄像头拍摄画面计算区域内的人数可能会不准确。本文面向群智能建筑平台研究了基于双摄像头感知区域内人员数量的方法,构建、设计并实现了一个基于双摄像头的室内人员计数系统,该系统使用同一场景同一高度下对角安装的两个摄像头实现对待检测区域的完全覆盖,在此基础上,通过对两个摄像头在同一时刻拍摄图片中的人员信息进行分析,获得更加准确的人员计数结果。本文围绕该系统,主要研究了基于图像分析的人员识别及坐标估计算法以及基于坐标变换和近邻法的双摄像头人员信息融合算法。首先,设计了一种基于双摄像头的人员计数方法。该方法使用图像分析技术对单个摄像头拍摄图片进行人员识别,获取图像中的人头质心点像素坐标。利用二维射影映射变换,将图片中的人头质心点像素坐标转换为实际空间中的物理坐标,从而不需要对图片进行三维图像重构等复杂的操作,即可获得图片中人员在物理空间中的相对位置关系。之后对两张图片中人员的物理坐标进行融合,获得待检测区域内人数统计结果。实验结果表明,使用该方法对两张图片中的人员进行坐标变换后,同一个人员的物理坐标偏差在0.3m之内,且与实际人员分布情况吻合度高,人数统计结果与真实人数一致,因此该方法是确实有效的。其次,基于近邻思想,以是否将两个摄像头所拍摄图片中目标的坐标集区分为两个不同的集合为出发点,提出了两种适用于室内人员计数的室内人员坐标匹配新方法:区分坐标集合的室内人员匹配算法和不区分坐标集合的室内人员匹配算法,以解决朴素的室内人员坐标匹配算法耗时较长及占用内存较多的问题。区分坐标集合指在匹配过程中,将两个摄像头所拍摄图片中目标的坐标集区分开,在一个集合中寻找与另一个集合中的元素欧氏距离小于阈值的元素组合;而不区分坐标集合指在匹配过程中,将两个摄像头所拍摄图片目标的坐标集看作同一个集合,寻找这个集合中所有欧氏距离小于阈值的元素组合。实验结果表明,相对于原始的朴素算法,两种算法性能都有极大的改善,其中区分数据集的改进算法耗时更短,更加快速。最后,面向新型建筑智能化平台的人员计数需求,研究并实现基于双摄像头的人员计数系统。从系统的设计思想、核心技术、需求分析、概要设计、模块详细设计等方面全面地阐述了该系统,最后简要介绍了系统所需要的硬件配置和软件运行环境,以及系统的初始化方法和启动方法。该系统能够根据同一时刻同一场景对角角度安装的摄像头所拍摄的图片,得到室内人员的总人数,并将结果上报到群智能建筑中的CPN节点。图[31] 表[3] 参[54]