基于图像处理的电梯轿厢内人员计数研究

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在国家大力提倡节能减排的大环境下,建筑节能刻不容缓,主要从以下两个方面去解决,一是施加于建筑物本身的“被动节能”;二是利用智能控制技术的“主动节能”,后者依据建筑内的人员存在情况进行“主动节能”是有效实现建筑物整体节能的关键。而建筑内每一楼层的人数有多种统计方式,主要包括楼梯和电梯,利用传感器等计数装置可统计上下楼梯的人数,但不能统计乘坐电梯的人员,因此,本课题提出一种基于图像处理的电梯轿箱内的人员计数方法,为统计楼层电梯内的人数提供了一种有效的解决途径。该方法利用电梯内摄像头获取视频图像,并利用数字图像处理技术完成图像预处理、图像中人头特征提取、检测和人员计数,根据人数可进一步优化建筑用电设备和建筑用电设备使用者之间的节能控制策略。要统计电梯内俯视图像中的人数,首先是提取及检测人头特征,为此,本文的研究内容主要包括以下两个方面:一是根据电梯轿箱内俯视图像中检测目标的特点,主要研究了图像预处理技术,在比较运动目标检测算法优缺点的基础上,提出了一种基于背景建模的背景差分运动目标检测算法;并进一步采取自适应闽值图像二值化、图像分割、Canny算子边缘检测、中值滤波去嗓等方法得到了完整且只含人头特征的二值图像,为下一步人头特征检测打下基础。二是由于人头特征检测及计数的前提是提取二值图像中的人头特征,为此深入研究形状、颜色、纹理等特征提取算法,并依据人头发色、形状特征采用链码算法提取出图像中人头圆形轮廓;在现有的人员检测算法基础上,提出一种基于Hough变换圆形目标检测和形态学标记连通域的人员计数算法。该算法可检测图像中圆形人头轮廓、标记人体上半身轮廓连通域。实验表明,该算法能有效统计出电梯内俯视图像中的人数。基于图像处理的电梯轿箱内的人员计数方法,为高层建筑电梯内的人员计数研究提供了一种新的思路。该方法弥补了传感器人员计数的缺陷,提高了人员计数准确度,进一步优化了主动节能控制策略,具有实际的研究意义。
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