CN115482611A - 基于视频分析的自助安检通道流量控制*** - Google Patents

基于视频分析的自助安检通道流量控制*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于视频分析的自助安检通道流量控制***，包括视频监控分析单元，用于获取监控区域的实时视频画面，每隔预设时间周期对当前画面中的人数进行一次统计，实时计算通道内的旅客滞留人数；自助安检闸机控制单元，用于接收视频监控分析单元发送的通道实时人数消息，并定位到对应的自助安检闸机；管理后台，用于连接视频监控分析单元和自助安检闸机控制单元，对视频监控分析单元和自助安检闸机控制单元进行控制。本发明的优点是：实现了动态切换闸机的开检/闭检状态来调节安检通道内的旅客滞留人数。减少了安检自助闸机前端的引导员岗位，降低机场运营成本，真正做到无人化。

Description

基于视频分析的自助安检通道流量控制***
技术领域
本发明涉及一种基于视频分析的自助安检通道流量控制***，属于民用运输机场旅客的安检验证领域。
背景技术
随着我国经济的快速发展，机场客流量不断增加，提高机场安检效率势在必行。安检验证自助化是提高安检效率的重要方式之一，如今在各大机场安检通道前端都能看到自助安检闸机的存在。安检闸机不仅能提高安检速率，而且能缩减人员成本。由于安检闸机的放行速率高于后面安检通道随身行李查验和搜身环节的通行效率，因而经常导致旅客拥堵在安检通道内。为了维持秩序就需要有人在安检闸机前端引导旅客，当安检通道内有旅客滞留时，阻止旅客继续自助验证，当安检通道畅通时，再引导旅客继续自助验证。此方式虽然减少了一名安检员，但增加了一名前端引导员，缩减人员成本的意义并没有体现，并且自助闸机设备需要人工介入辅助，自助化程度不足。
发明内容
为克服现有技术的缺陷，本发明提供一种基于视频分析的自助安检通道流量控制***，本发明的技术方案是：
一种基于视频分析的自助安检通道流量控制***，包括视频监控分析单元，用于获取监控区域的实时视频画面，每隔预设时间周期对当前画面中的人数进行一次统计，实时计算通道内的旅客滞留人数，并把画面中的人数以及当前对应的通道通过消息中间件推送给自助安检闸机控制单元；
自助安检闸机控制单元，用于接收视频监控分析单元发送的通道实时人数消息，并定位到对应的自助安检闸机，该自助安检闸机通过自助安检闸机控制单元根据人数消息在闭检和开检状态之间进行切换；
管理后台，用于连接视频监控分析单元和自助安检闸机控制单元，对视频监控分析单元和自助安检闸机控制单元进行控制；所述自助安检闸机通过管理后台配置人数最大阈值和人数最小阈值。
所述的监控区域能容纳的最大人数作为人数最大阈值，所述的监控区域还设置有人数最小阈值；当监控区域人数大于等于该人数最大阈值时，自动安检闸机切换到闭检状态；当监控区域人数大于等于该人数最小阈值时，自动将安检闸机切换到开检状态。
所述的视频监控分析单元在开始识别前，利用OpenCV训练出一个Haar特征分类器模型，为了保证图像识别的精度，选择人体的头肩部位做为人体目标特征，特征分类器的样本来自于通道的监控录像的截图，使用OpenCV对特征分类器进行预设时间的训练之后，得到用于检测人体特征的模型；每隔5秒钟抽取一次视频流中的帧，使用训练出的人体特征的模型对该帧进行检测，统计检测到的目标特征个数即为图像中的人数，并将该人数推送给自助安检闸机控制单元。
所述的视频监控分析单元每10秒对当前画面中的人数进行一次统计，并把画面中的人数以及当前对应的通道数据通过消息中间件ActiveMQ推送给自助安检闸机控制单元。
一种基于视频分析的自助安检通道流量控制方法，包括以下步骤：
S1、获取监控区域的实时视频画面，每隔预设时间周期对当前画面中的人数进行一次统计，实时计算通道内的旅客滞留人数，并把画面中的人数以及当前对应的通道通过消息中间件推送给自助安检闸机控制单元；
S2、接收发送的通道实时人数消息，并定位到对应的自助安检闸机，自助安检闸机通过自助安检闸机控制单元根据人数消息在闭检和开检状态之间进行切换；当监控区域人数大于等于该人数最大阈值时，自动安检闸机切换到闭检状态；当监控区域人数大于等于该人数最小阈值时，自动将安检闸机切换到开检状态。
本发明的优点是：通过在安检通道前端安装视频监控分析单元(摄像头)，拍摄安检通道入口到安检通道安全门这一区域，基于视频分析当前区域的旅客滞留人数。当滞留人数大于设定的高阈值时向安检闸机下发闭检指令，阻止旅客通行。当滞留人数小于设定的低阈值时向安检闸机下发开检指令，允许旅客通行。此发明能够有效地缩减人员成本，切实提高自助安检闸机的智能化程度，做到无需人工干预的旅客自助安检验证。实现了动态切换闸机的开检/闭检状态来调节安检通道内的旅客滞留人数。减少了安检自助闸机前端的引导员岗位，降低机场运营成本，真正做到无人化。
附图说明
图1是本发明的***结构示意图。
图2是本发明的通道处的示意图。
图3是本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例来进一步描述本发明，本发明的优点和特点将会随着描述而更为清楚。但这些实施例仅是范例性的，并不对本发明的范围构成任何限制。本领域技术人员应该理解的是，在不偏离本发明的精神和范围下可以对本发明技术方案的细节和形式进行修改或替换，但这些修改和替换均落入本发明的保护范围内。
参见图1至图3，本发明涉及一种基于视频分析的自助安检通道流量控制***，包括视频监控分析单,1，用于获取监控区域的实时视频画面，每隔预设时间周期对当前画面中的人数进行一次统计，实时计算通道内的旅客滞留人数，并把画面中的人数以及当前对应的通道通过消息中间件推送给自助安检闸机控制单元；
自助安检闸机控制单元2，用于接收视频监控分析单元发送的通道实时人数消息，并定位到对应的自助安检闸机，该自助安检闸机通过自助安检闸机控制单元根据人数消息在闭检和开检状态之间进行切换；
管理后台3，用于连接视频监控分析单元和自助安检闸机控制单元，对视频监控分析单元和自助安检闸机控制单元进行控制；所述自助安检闸机通过管理后台配置人数最大阈值和人数最小阈值。
所述的监控区域能容纳的最大人数作为人数最大阈值，所述的监控区域还设置有人数最小阈值；当监控区域人数大于等于该人数最大阈值时，自动安检闸机切换到闭检状态；当监控区域人数大于等于该人数最小阈值时，自动将安检闸机切换到开检状态。
所述的视频监控分析单元在开始识别前，利用OpenCV训练出一个Haar特征分类器模型，为了保证图像识别的精度，选择人体的头肩部位做为人体目标特征，特征分类器的样本来自于通道的监控录像的截图，使用OpenCV对特征分类器进行预设时间的训练之后，得到用于检测人体特征的模型；每隔5秒钟抽取一次视频流中的帧，使用训练出的人体特征的模型对该帧进行检测，统计检测到的目标特征个数即为图像中的人数，并将该人数推送给自助安检闸机控制单元。
所述的视频监控分析单元每10秒对当前画面中的人数进行一次统计，并把画面中的人数以及当前对应的通道数据通过消息中间件ActiveMQ推送给自助安检闸机控制单元。
本发明还涉及一种基于视频分析的自助安检通道流量控制方法，包括以下步骤：
S1、获取监控区域的实时视频画面，每隔预设时间周期对当前画面中的人数进行一次统计，实时计算通道内的旅客滞留人数，并把画面中的人数以及当前对应的通道通过消息中间件推送给自助安检闸机控制单元；
S2、接收发送的通道实时人数消息，并定位到对应的自助安检闸机，自助安检闸机通过自助安检闸机控制单元根据人数消息在闭检和开检状态之间进行切换；当监控区域人数大于等于该人数最大阈值时，自动安检闸机切换到闭检状态；当监控区域人数大于等于该人数最小阈值时，自动将安检闸机切换到开检状态。
本发明通过在安检通道前端安装视频监控分析单元，拍摄安检通道入口到安检通道安全门这一区域，基于视频分析当前区域的旅客滞留人数。当滞留人数大于设定的高阈值时向安检闸机下发闭检指令，阻止旅客通行。当滞留人数小于设定的低阈值时向安检闸机下发开检指令，允许旅客通行。有效地缩减人员成本，切实提高自助安检闸机的智能化程度，做到无需人工干预的旅客自助安检验证，实现了动态切换闸机的开检/闭检状态来调节安检通道内的旅客滞留人数。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于视频分析的自助安检通道流量控制***，其特征在于，
视频监控分析单元，用于获取监控区域的实时视频画面，每隔预设时间周期对当前画面中的人数进行一次统计，实时计算通道内的旅客滞留人数，并把画面中的人数以及当前对应的通道通过消息中间件推送给自助安检闸机控制单元；
自助安检闸机控制单元，用于接收视频监控分析单元发送的通道实时人数消息，并定位到对应的自助安检闸机，该自助安检闸机通过自助安检闸机控制单元根据人数消息在闭检和开检状态之间进行切换；
管理后台，用于连接视频监控分析单元和自助安检闸机控制单元，对视频监控分析单元和自助安检闸机控制单元进行控制；所述自助安检闸机通过管理后台配置人数最大阈值和人数最小阈值。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的自助安检通道流量控制***，其特征在于，所述的监控区域能容纳的最大人数作为人数最大阈值，所述的监控区域还设置有人数最小阈值；当监控区域人数大于等于该人数最大阈值时，自动安检闸机切换到闭检状态；当监控区域人数大于等于该人数最小阈值时，自动将安检闸机切换到开检状态。
3.根据权利要求1或2所述的基于视频分析的自助安检通道流量控制***，其特征在于，所述的视频监控分析单元在开始识别前，利用OpenCV训练出一个Haar特征分类器模型，为了保证图像识别的精度，选择人体的头肩部位做为人体目标特征，特征分类器的样本来自于通道的监控录像的截图，使用OpenCV对特征分类器进行预设时间的训练之后，得到用于检测人体特征的模型；每隔5秒钟抽取一次视频流中的帧，使用训练出的人体特征的模型对该帧进行检测，统计检测到的目标特征个数即为图像中的人数，并将该人数推送给自助安检闸机控制单元。
4.根据权利要求1或2所述的基于视频分析的自助安检通道流量控制***，其特征在于，所述的视频监控分析单元每10秒对当前画面中的人数进行一次统计，并把画面中的人数以及当前对应的通道数据通过消息中间件ActiveMQ推送给自助安检闸机控制单元。
5.一种基于视频分析的自助安检通道流量控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取监控区域的实时视频画面，每隔预设时间周期对当前画面中的人数进行一次统计，实时计算通道内的旅客滞留人数，并把画面中的人数以及当前对应的通道通过消息中间件推送给自助安检闸机控制单元；
S2、接收发送的通道实时人数消息，并定位到对应的自助安检闸机，自助安检闸机通过自助安检闸机控制单元根据人数消息在闭检和开检状态之间进行切换；当监控区域人数大于等于该人数最大阈值时，自动安检闸机切换到闭检状态；当监控区域人数大于等于该人数最小阈值时，自动将安检闸机切换到开检状态。
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