基于視頻的電梯乘客異常狀態(tài)檢測算法研發(fā).pdf

1、隨著城市化的快速發(fā)展，涌現(xiàn)出大量的高層建筑，極大依賴了電梯系統(tǒng)，如何提高電梯的安全性和運(yùn)行效率已成為迫切需求。本文分析了當(dāng)前電梯存在的安全問題，主要包括人員超載、打斗、放置危險(xiǎn)品等乘客異常狀態(tài)，在不需要人為干預(yù)的情況下，使用監(jiān)控視頻信息分析電梯乘客狀態(tài)，檢測出異常后進(jìn)行報(bào)警，具有較好的研究意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
　　本文研發(fā)了基于視頻的電梯人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法、電梯人員異常行為檢測算法以及電梯遺留物檢測算法。采用基于VIBE背景建模算法，實(shí)

2、現(xiàn)目標(biāo)檢測;級聯(lián)Adaboost和SVM分類器，并輔以Hough圓變換進(jìn)行人頭識別;同時(shí)使用基于MedianFlow算法進(jìn)行跟蹤計(jì)數(shù)，實(shí)現(xiàn)了電梯實(shí)時(shí)人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法。采用運(yùn)動(dòng)估計(jì)提取運(yùn)動(dòng)信息，本文在搜索策略和匹配函數(shù)上改進(jìn)了經(jīng)典的三步運(yùn)動(dòng)搜索法;然后計(jì)算運(yùn)動(dòng)區(qū)域的熵值，并根據(jù)運(yùn)動(dòng)信息線索判斷是否出現(xiàn)異常行為，最后實(shí)現(xiàn)電梯人員異常行為檢測算法。采用基于VIBE的雙背景模型提取目標(biāo)前景，并對輸出圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波和連通域分析;判斷物體短暫靜止，