CN110606422A - 一种施工电梯人数控制的方法 - Google Patents

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Abstract

一种施工电梯人数控制的方法,针对摄像头镜头产生的畸变进行畸变处理,采用颜色匹配筛选,对图像中的人员佩戴的头盔以及未佩戴头盔人员的头部同时进行以下匹配识别:颜色匹配筛选、形态学处理、轮廓细节分割、提取轮廓连通区域和霍夫变换,将识别统计后的施工电梯内的人数与***内规定的人数数据进行比对,当超出设定人数时报警灯闪烁,同时禁止驾驶员启动电梯,强制打开电梯门,当人数小于或等于设定人数时允许驾驶员启动电梯,实现对整个施工电梯面积的检测,减少相对的误差,提高识别的面积与可靠性。同时对未带安全帽的工人进行人数统计提高其实际使用效果。

Description

一种施工电梯人数控制的方法
技术领域
本发明涉及一种施工电梯人数控制的方法。
背景技术
目前针对电梯内人数的识别检测方法包括红外线检测方式,红外传 感器需要红外发射设备与接收设备,依靠红外光电的对射或反射的方式 进行。当红外光束被遮挡时,红外线接收器的光信号便会减弱,经模拟 量转化为数字量并进行放大处理后可进行采样。通过对开关量的记录便 可记录电梯内进入人数的数;基于图像的人数识别,施工电梯内的摄像 头在顶部垂直采集图像,对图像预处理得到二值化图像,再对二值化图 像进行边缘检测得到边缘图像,基于霍夫变换识别出边缘图像中满足要 求的圆,将识别出的满足要求的圆的个数作为施工电梯内的人数。
然而在红外线检测方式中,环境因素的影响较大,同时也不能区分 是进入电梯还是离开电梯,无法准确识别电梯内人数。对于人在传感器 下逗留、两人或多人贴的很近的情况识别效果差,导致人数识别不准确。 基于图像的人数识别中,其方法受环境光影响较为严重,且对不佩戴安 全帽的工人无法识别,无法准确确定电梯内人数,实际使用效果较差的 等问题存在。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种施工电梯人数控制的方法,可 以增强人数检测准确性,提高施工用电梯的安全性。
为了解决上述技术问题,本发明包括以下步骤:
A、通过面部识别确定施工电梯的驾驶员信息;
B、驾驶员信息确认后,设置施工电梯准入人数的数量;
C、通过红外传感器判断施工电梯内的人员是否完全进完后,通过摄 像头对施工电梯内的人数进行核实:
(1)、定标正畸:对摄像头镜头产生的物理坐标发生的畸变进行校 正:
首先将摄像头拍摄图像的像素坐标转为物理坐标:
像素坐标系与物理坐标系用u、v、x、y表示,任意一个像素在两个 坐标系下的坐标的对应关系为:
其中dx为x的微分值,dy为y的微分值,u0、v0为原点坐标值,
摄像头坐标系用xc、yc、zc表示,其中由于投影原理,xc与x轴平行, yc与y轴平行,zc为摄像头的光轴,并于图像垂直,光轴与图像交点即为 摄像头坐标系原点,由点O与xc轴yc轴组成的直角坐标系即为摄像头坐 标系,f为象素平面到摄像头平面的距离,可由相似关系得到:
通过定标板由matlab内工具cameraCalibrator对定标图像的计 算得到物理坐标的转换参数,
通过物理坐标系矩阵
与摄像头坐标系矩阵
相乘得到内参矩阵
通过内参矩阵与畸变处理程序便可得到真实且大的图像,实现对整个 电梯面积的检测,减少相对的误差;
(2)、对图像中的人员佩戴的头盔以及未佩戴头盔人员的头部同时 进行以下匹配识别:
颜色匹配筛选:对施工电梯内人员佩戴的头盔颜色和未佩戴头盔人 员的头部颜色进行匹配识别;
形态学处理:对头盔颜色匹配后产生的噪点进行腐蚀处理,然后再 进行膨胀处理,从而填充空缺达到识别的要求;
轮廓细节分割:对图像处理后的黑白图像,进行提取黑色与白色的 边界线处理,然后判断是否有连通区域影响识别;
提取轮廓连通区域:经过上述处理得到连通区域通过把该连通区域 里的所有像素点累加起来也就是该连通区域的面积;当连通大于连通区 域的面积的10%至30%时,便可确定是两个安全帽相互靠的过近所引起的 连通,则将在连通最低点处分割成两个图形,从而区分不同安全帽;
霍夫变换:识别施工电梯内人员佩戴头盔和未佩戴头盔的人头数量;
D、将识别统计后的施工电梯内的人数与***内规定的人数数据进行 比对,当超出设定人数时报警灯闪烁,同时禁止驾驶员启动电梯,强制 打开电梯门,当人数小于或等于设定人数时允许驾驶员启动电梯。
作为本发明的进一步改进,在步骤C的(2)中,具体颜色匹配筛选 的方法:
首先将RGB格式转换至HSV,其中HSV中的V值的转变公式: V=max/255,S值的转变公式:S=(max-min(max/2)),max为RGB三原 色的最大值,min为RGB三原色最小值,HSV中的S值为RGB中最大值和 最小值的差值与最大值的比值,HSV的H值为检查条件的设定值;
根据RGB色彩空间处于的不同情况:
第一种情况:如果RGBmax=RGBmin时,H=0;
第二种情况:如果RGBmax=R,且G≥B时,H=60°×((g-b)/ (max-min);
第三种情况:如果RGBmax=R,且G<B时,H=60°×((g-b)/(max-min);
第四种情况:如果RGBmax=G时,H=60°×((b-r)/(max-min);
第五种情况:如果RGBmax=B时,H=60°×((r-g)/(max-min);
根据上述不同的条件进行计算,采用HSV分量对光强红蓝光分别进 行识别生成二值图。
作为本发明的进一步改进,在步骤C的(2)中,具体霍夫变换的步 骤:
由于人头与安全帽本身接近圆形,通过圆形的检测来代表对人的检 测,首先假设任一三个点的平面坐标:(xi、yi)、(xj、yj)、(xk、yk),使 用(a,b,r)来确定一个圆心为(a,b)半径为r的圆,上述三个点对应 的参数分别为(ai,bi,ri)、(aj,bj,rj)、(ak,bk,rk),如果上述三个点在同 一个圆上,则也必须存在ai=aj=ak=a,bi=bj=bk=b,ri=rj=rk=r的情况,假设r 确定,此时点(x,y)又已知,根据(x-a)2+(y-b)2=r2,则(a,b) 的轨迹在几何上则变成了以(x,y)为圆心,r为半径的圆;而r不确定 时,(a,b,r)的轨迹变成了以(x,y)为顶点的一个圆锥,则(ai,bi,ri)、 (aj,bj,rj)、(ak,bk,rk)的圆为圆锥面的角点被保留下来,便可提取图像 中近似圆的部分,从而实现对人头数量的提取,并确定圆心,以坐标圆 心代表单人从而降低计算量,最终统计所有的圆心数量,最终确定电梯 当中的人数。
因为施工电梯的内部面积较大,本发明的摄像头采用鱼眼镜头,针 对鱼眼镜头导致的畸变进行畸变处理,得到真实且大的图像,实现对整 个施工电梯面积的检测,减少相对的误差,提高识别的面积与可靠性。 同时对未带安全帽的工人进行人数统计提高其实际使用效果。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式来对本发明做进一步详细的说明。
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
本发明为一种施工电梯人数控制的方法,包括以下步骤:
A、通过摄像头1进行面部识别,确定施工电梯的驾驶员信息,认证 失败重复本步骤,认证成功后进入下一步;
B、驾驶员信息确认后,设置施工电梯准入人数的数量,打开电梯门;
C、通过红外传感器判断施工电梯内的人员是否完全进完后,红外传 感器的工作频率定时器时间t1设为3s,通过摄像头2对施工电梯内的人 数进行核实:
(1)、定标正畸:对摄像头2镜头产生的物理坐标发生的畸变进行 校正:
首先将摄像头2拍摄图像的像素坐标转为物理坐标:
像素坐标系与物理坐标系用u、v、x、y表示,任意一个像素在两个 坐标系下的坐标的对应关系为:
其中dx为x的微分值,dy为y的微分值,u0、v0为原点坐标值,
摄像头2坐标系用xc、yc、zc表示,其中由于投影原理,xc与x轴平 行,yc与y轴平行,zc为摄像头2的光轴,并于图像垂直,光轴与图像交 点即为摄像头坐标系原点,由点O与xc轴yc轴组成的直角坐标系即为摄 像头坐标系,f为象素平面到摄像头2平面的距离,可由相似关系得到:
通过定标板由matlab内工具cameraCalibrator对定标图像的计 算得到物理坐标的转换参数,
通过物理坐标系矩阵
与摄像头坐标系矩阵
相乘得到内参矩阵
通过内参矩阵与畸变处理程序便可得到真实且大的图像,实现对整个 电梯面积的检测,减少相对的误差;
(2)、对图像中的人员佩戴的头盔以及未佩戴头盔人员的头部同时 进行以下匹配识别:
颜色匹配筛选:对施工电梯内人员佩戴的头盔颜色和未佩戴头盔人 员的头部颜色进行匹配识别:
首先将RGB格式转换至HSV,其中HSV中的V值的转变公式: V=max/255,S值的转变公式:S=(max-min(max/2)),max为RGB三原 色的最大值,min为RGB三原色最小值,HSV中的S值为RGB中最大值和 最小值的差值与最大值的比值,HSV的H值为检查条件的设定值;
根据RGB色彩空间处于的不同情况:
第一种情况:如果RGBmax=RGBmin时,H=0;
第二种情况:如果RGBmax=R,且G≥B时,H=60°×((g-b)/ (max-min);
第三种情况:如果RGBmax=R,且G<B时,H=60°×((g-b)/(max-min);
第四种情况:如果RGBmax=G时,H=60°×((b-r)/(max-min);
第五种情况:如果RGBmax=B时,H=60°×((r-g)/(max-min);
根据上述不同的条件进行计算,采用HSV分量对光强红蓝光分别进 行识别生成二值图;
形态学处理:对头盔颜色匹配后产生的噪点进行腐蚀处理,然后再 进行膨胀处理,从而填充空缺达到识别的要求;
轮廓细节分割:对图像处理后的黑白图像,进行提取黑色与白色的 边界线处理,然后判断是否有连通区域影响识别;
提取轮廓连通区域:经过上述处理得到连通区域通过把该连通区域 里的所有像素点累加起来也就是该连通区域的面积;当连通大于连通区 域的面积的10%至30%时,便可确定是两个安全帽相互靠的过近所引起的 连通,则将在连通最低点处分割成两个图形,从而区分不同安全帽;
霍夫变换:识别施工电梯内人员佩戴头盔和未佩戴头盔的人头数量: 由于人头与安全帽本身接近圆形,通过圆形的检测来代表对人的检测, 首先假设任一三个点的平面坐标:(xi、yi)、(xj、yj)、(xk、yk),使用(a,b,r) 来确定一个圆心为(a,b)半径为r的圆,上述三个点对应的参数分别 为(ai,bi,ri)、(aj,bj,rj)、(ak,bk,rk),如果上述三个点在同一个圆上, 则也必须存在ai=aj=ak=a,bi=bj=bk=b,ri=rj=rk=r的情况,假设r确定,此 时点(x,y)又已知,根据(x-a)2+(y-b)2=r2,则(a,b)的轨迹在 几何上则变成了以(x,y)为圆心,r为半径的圆;而r不确定时,(a,b, r)的轨迹变成了以(x,y)为顶点的一个圆锥,则(ai,bi,ri)、(aj,bj,rj)、 (ak,bk,rk)的圆为圆锥面的角点被保留下来,便可提取图像中近似圆的部分,从而实现对人头数量的提取,并确定圆心,以坐标圆心代表单人 从而降低计算量,最终统计所有的圆心数量,最终确定电梯当中的人数;
D、将识别统计后的施工电梯内的人数P1与***内规定的人数数据 Pmax进行比对,当超出设定人数时,发送警报信息至PLC,警报灯闪烁以 及蜂鸣器启用,同时禁止驾驶员启动电梯,强制打开电梯门;当人数小 于或等于设定人数时允许驾驶员启动电梯,发送停止信号至PLC,关闭警 报灯和蜂鸣器。
因为施工电梯的内部面积较大,本发明的摄像头2采用鱼眼镜头, 针对鱼眼镜头导致的畸变进行畸变处理,得到真实且大的图像,实现对 整个施工电梯面积的检测,减少相对的误差,提高识别的面积与可靠性。 同时对未带安全帽的工人进行人数统计提高其实际使用效果。同时通过 其与西门子plc的互连实现对整个电梯的人数控制,提高其对人员数量 的把控,从而提高其安全性。

Claims (3)

1.一种施工电梯人数控制的方法,其特征在于,包括以下步骤:
A、通过面部识别确定施工电梯的驾驶员信息;
B、驾驶员信息确认后,设置施工电梯准入人数的数量;
C、通过红外传感器判断施工电梯内的人员是否完全进完后,通过摄像头对施工电梯内的人数进行核实:
(1)、定标正畸:对摄像头镜头产生的物理坐标发生的畸变进行校正:首先将摄像头拍摄图像的像素坐标转为物理坐标:
像素坐标系与物理坐标系用u、v、x、y表示,任意一个像素在两个坐标系下的坐标的对应关系为:
其中dx为x的微分值,dy为y的微分值,u0、v0为原点坐标值,摄像头坐标系用xc、yc、zc表示,其中由于投影原理,xc与x轴平行,yc与y轴平行,zc为摄像头的光轴,并于图像垂直,光轴与图像交点即为摄像头坐标系原点,由点O与xc轴yc轴组成的直角坐标系即为摄像头坐标系,f为象素平面到摄像头平面的距离,可由相似关系得到:
通过定标板由matlab内工具cameraCalibrator对定标图像的计算得到物理坐标的转换参数,
通过物理坐标系矩阵
与摄像头坐标系矩阵
相乘得到内参矩阵
通过内参矩阵与畸变处理程序便可得到真实且大的图像,实现对整个电梯面积的检测,减少相对的误差;
(2)、对图像中的人员佩戴的头盔以及未佩戴头盔人员的头部同时进行以下匹配识别:
颜色匹配筛选:对施工电梯内人员佩戴的头盔颜色和未佩戴头盔人员的头部颜色进行匹配识别;
形态学处理:对头盔颜色匹配后产生的噪点进行腐蚀处理,然后再进行膨胀处理,从而填充空缺达到识别的要求;
轮廓细节分割:对图像处理后的黑白图像,进行提取黑色与白色的边界线处理,然后判断是否有连通区域影响识别;
提取轮廓连通区域:经过上述处理得到连通区域通过把该连通区域里的所有像素点累加起来也就是该连通区域的面积;当连通大于连通区域的面积的10%至30%时,便可确定是两个安全帽相互靠的过近所引起的连通,则将在连通最低点处分割成两个图形,从而区分不同安全帽;
霍夫变换:识别施工电梯内人员佩戴头盔和未佩戴头盔的人头数量;
D、将识别统计后的施工电梯内的人数与***内规定的人数数据进行比对,当超出设定人数时报警灯闪烁,同时禁止驾驶员启动电梯,强制打开电梯门,当人数小于或等于设定人数时允许驾驶员启动电梯。
2.按权利要求1所述的施工电梯人数控制的方法,其特征在于:在步骤C的(2)中,具体颜色匹配筛选的方法:
首先将RGB格式转换至HSV,其中HSV中的V值的转变公式:V=max/255,S值的转变公式:S=(max-min(max/2)),max为RGB三原色的最大值,min为RGB三原色最小值,HSV中的S值为RGB中最大值和最小值的差值与最大值的比值,HSV的H值为检查条件的设定值;
根据RGB色彩空间处于的不同情况:
第一种情况:如果RGBmax=RGBmin时,H=0;
第二种情况:如果RGBmax=R,且G≥B时,H=60°×((g-b)/(max-min);
第三种情况:如果RGBmax=R,且G<B时,H=60°×((g-b)/(max-min);
第四种情况:如果RGBmax=G时,H=60°×((b-r)/(max-min);
第五种情况:如果RGBmax=B时,H=60°×((r-g)/(max-min);
根据上述不同的条件进行计算,采用HSV分量对光强红蓝光分别进行识别生成二值图。
3.按权利要求1所述的施工电梯人数控制的方法,其特征在于:在步骤C的(2)中,具体霍夫变换的步骤:
由于人头与安全帽本身接近圆形,通过圆形的检测来代表对人的检测,首先假设任一三个点的平面坐标:(xi、yi)、(xj、yj)、(xk、yk),使用(a,b,r)来确定一个圆心为(a,b)半径为r的圆,上述三个点对应的参数分别为(ai,bi,ri)、(aj,bj,rj)、(ak,bk,rk),如果上述三个点在同一个圆上,则也必须存在ai=aj=ak=a,bi=bj=bk=b,ri=rj=rk=r的情况,假设r确定,此时点(x,y)又已知,根据(x-a)2+(y-b)2=r 2,则(a,b)的轨迹在几何上则变成了以(x,y)为圆心,r为半径的圆;而r不确定时,(a,b,r)的轨迹变成了以(x,y)为顶点的一个圆锥,则(ai,bi,ri)、(aj,bj,rj)、(ak,bk,rk)的圆为圆锥面的角点被保留下来,便可提取图像中近似圆的部分,从而实现对人头数量的提取,并确定圆心,以坐标圆心代表单人从而降低计算量,最终统计所有的圆心数量,最终确定电梯当中的人数。
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