工業(yè)電梯人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng) 計(jì)算機(jī)視覺

1、 專業(yè)：模式識(shí)別與智能系統(tǒng)專業(yè)：模式識(shí)別與智能系統(tǒng) 姓名：王奉甲姓名：王奉甲 學(xué)號(hào)：學(xué)號(hào)：14012661401266工業(yè)電梯人數(shù)計(jì)數(shù)系統(tǒng)工業(yè)電梯人數(shù)計(jì)數(shù)系統(tǒng)一一. .系統(tǒng)介紹系統(tǒng)介紹 為了防止電梯超載，還有施工現(xiàn)場的安全問題，采用攝像頭獲取視頻流，運(yùn)用圖像處理技術(shù)對(duì)進(jìn)出電梯的雙向人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，用于監(jiān)測和管理。二二. .目標(biāo)識(shí)別提取的方法目標(biāo)識(shí)別提取的方法 幀間差分法幀間差分法 光流法光流法 均值漂移算法均值漂移算法 haarhaar分類器提取目標(biāo)分類器提取目標(biāo) 等等等等1.1.幀間差分法幀間差分法 幀間差分法是利用相鄰兩幀圖像做減法來提幀間差分法是利用相鄰兩幀圖像做減法來提取前景物體，由于計(jì)

2、算量小，所以運(yùn)行速度比較取前景物體，由于計(jì)算量小，所以運(yùn)行速度比較快，另外幀間差分法對(duì)緩慢變換的光照不是很敏快，另外幀間差分法對(duì)緩慢變換的光照不是很敏感，所以其用途比較廣泛。感，所以其用途比較廣泛。 其基本原理可以用下面公式看出：其基本原理可以用下面公式看出：|i(t)-i(t-1)|T |i(t)-i(t-1)|=T |i(t)-i(t-1)|=T 前景前景其中其中i(t),i(t-1)i(t),i(t-1)分別為分別為t,t-1t,t-1時(shí)刻對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的時(shí)刻對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值像素值,T,T為閾值。為閾值。用用OpenCV2.4.4+Visual Studio 2012OpenCV2.4.4

3、+Visual Studio 2012做了個(gè)簡單的實(shí)驗(yàn)做了個(gè)簡單的實(shí)驗(yàn) 可以看出幀差法很簡單，但是有很多的缺點(diǎn)。其“雙影”和”空洞”比較明顯。雙影是由于幀差法有2個(gè)影子，在該試驗(yàn)中就是輪廓變得很粗，”空洞”是由于物體內(nèi)部顏色相近，檢測不出來。 當(dāng)然幀差法還有個(gè)致命的缺點(diǎn)就是閾值T需要人工設(shè)定。 雖然可以優(yōu)化，比如三幀差法，還有相關(guān)的形態(tài)學(xué)處理可以消除一些缺點(diǎn)，但是總體來說效果不太理想。2.2.光流法的目標(biāo)跟蹤光流法的目標(biāo)跟蹤 自己編寫函數(shù)中的相關(guān)參數(shù)感覺很費(fèi)勁，所以用了OpenCV函數(shù)庫里兩個(gè)現(xiàn)成的函數(shù)cv:calcOpticalFlowPyrLK和 cv:goodFeatureToTrack

4、 嘗試實(shí)現(xiàn)了一下，追蹤目標(biāo)的效果不錯(cuò)，但是沒有想到很好的計(jì)數(shù)方法，所以先擱置了，看以后能不能有好的方法解決一下。三三. .自己的算法自己的算法1.1.思路思路 在視頻流（480*640）中設(shè)置兩條進(jìn)出線，只討論這兩條線分別是第100行和第300行像素點(diǎn)的變化情況，來分析是否有人員進(jìn)出，將相鄰兩幀圖像的對(duì)應(yīng)進(jìn)出線上像素點(diǎn)做差，若大于某一閾值則認(rèn)為該像素點(diǎn)變化過大將其置為255否則置為0，若某一差值進(jìn)出線上變化過大的像素點(diǎn)數(shù)量超過預(yù)定值，則將這一時(shí)刻的差值進(jìn)出線提取出來作為閾值結(jié)果線存儲(chǔ)到一幅空?qǐng)D像中。一段時(shí)間后，這幅空?qǐng)D像將存儲(chǔ)一系列的閾值結(jié)果線并構(gòu)成積累圖，我們對(duì)積累圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)去噪，提取輪廓

5、并加以分析，來進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別和統(tǒng)計(jì)人數(shù)的工作。2.2.算法流程圖算法流程圖視頻圖像的采集閾值結(jié)果線的提取積累圖的提取積累圖處理與分析積累圖處理與分析計(jì)數(shù)得到結(jié)果3.3.目標(biāo)的提取目標(biāo)的提取1 1）閾值結(jié)果線的提?。╅撝到Y(jié)果線的提取bool frameprocess:sun_Linechange1(Mat sourceImg)int j,sum=0;uchar *pImg=sourceImg.ptr(Pos1); /灰度圖像的灰度圖像的100行首地址放在行首地址放在pImg uchar *pLine=lastLine1.ptr(0); /上一幀圖像第上一幀圖像第100行的首地址行的首地址uchar

6、 *pLinecc=ccLine1.ptr(0); /閾值結(jié)果線閾值結(jié)果線for (j=0;j12|pImgj-pLinej60; /若一行像素點(diǎn)有若一行像素點(diǎn)有60個(gè)以上變化了個(gè)以上變化了12 則布爾變量為則布爾變量為true2 2）積累圖的提?。┓e累圖的提取if (sun_Linechange1(colorImage)pAccl1=accLine1.ptr(accNum1); / accLine1為積累圖為積累圖for (j=0;j7) Mat target(accNum1,imgCols,CV_8UC1);int zeoNum=0;for (i=0;iaccNum1;i+) pTarg1

7、=target.ptr(i); pAccl1=accLine1.ptr(i); for (j=0;j700)morphologyEx(target,target,CV_MOP_CLOSE,Mat(); /填充前景物體中的小洞填充前景物體中的小洞 morphologyEx(target,target,CV_MOP_OPEN,Mat(); /移除場景中比較小的物體移除場景中比較小的物體vectorvector contours;Mat targetClone=target.clone();findContours(targetClone,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_C

8、HAIN_APPROX_NONE);for(vectorvector:iterator it=contours.begin();it!=contours.end();) if(contourArea(*it)0） contours.boundingBox=boundingRect(contours0);if(boundingBox.width300|contours.size()1).else.下面我們來運(yùn)行一下程序。下面我們來運(yùn)行一下程序。程序運(yùn)行時(shí)的截圖：程序運(yùn)行時(shí)的截圖：4.4.程序運(yùn)行結(jié)果分析程序運(yùn)行結(jié)果分析 這個(gè)程序有一些局限性就是如果人員比較多，如三這個(gè)程序有一些局限性就是如果人員比較多，如三個(gè)人以上可能誤檢就比較的嚴(yán)重，好在這個(gè)工業(yè)電梯最多個(gè)人以上可能誤檢就比較的嚴(yán)重，好在這個(gè)工業(yè)電梯最多只裝載兩個(gè)人。測