專利名稱：一種自動檢票機(閘機)傳感器布局計算機輔助設(shè)計與仿真系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種自動檢票機(閘機)傳感器布局計算機輔助設(shè)計與仿真系統(tǒng)，屬于自動檢票機和門禁設(shè)計領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
現(xiàn)實生活中，持票(卡)人通過自動檢票機(閘機)時產(chǎn)生的行為是非常復(fù)雜的，經(jīng)常會遇到持票(卡)人跨越、下鉆、尾隨等行 為。為了有效甄別持票(卡)人是否合法通過，或者是否攜帶兒童、行李、寵物通行，自動檢票機(閘機)必須安裝傳感器系統(tǒng)，并采用特殊的傳感器算法，對持票(卡)人通行的行為進(jìn)行判斷。同時，傳統(tǒng)的自動檢票機(閘機)傳感器布局有很大局限性，完全依賴設(shè)計人員通過經(jīng)驗積累，在自動檢票機(閘機)的特定位置安裝傳感器，這種方法費時費力，一旦完成傳感器布局設(shè)計，就必須招聘雇傭大量人員不停的通過自動檢票機(閘機)樣機以模擬真實的人流環(huán)境，而且最終的產(chǎn)品因沒有被現(xiàn)實人流檢測，而存在無法預(yù)知的問題；而目前尤其在軌道交通領(lǐng)域，國內(nèi)和國際市場采用的方式是根據(jù)客流和不同用戶的需求，每條新建軌道交通線路一般都采用不同類型的自動檢票機，這就對自動檢票機傳感器的傳統(tǒng)設(shè)計方式提出了挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的人工方式無法再滿足大量增長的新產(chǎn)品需要。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于，提供一種采用計算機仿真產(chǎn)生百萬級人流樣本，并根據(jù)新設(shè)計的傳感器布局，通過人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)自動生成持票(卡)人行為甄別算法，使得傳統(tǒng)工藝需要數(shù)個月、數(shù)百人、上百萬元的樣機開發(fā)費用，一次縮短到幾天、數(shù)名專業(yè)工程師、幾臺筆記本電腦即可完成工作的自動檢票機(閘機)傳感器布局計算機輔助設(shè)計與仿真系統(tǒng)。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案一種自動檢票機(閘機)傳感器布局計算機輔助設(shè)計與仿真系統(tǒng)，包括以下步驟SI，拍攝大量不同特定條件下持票(卡)人通過自動檢票機(閘機)的視頻文件做成例子庫L ；S2，通過使用視頻轉(zhuǎn)換軟件將原始視頻例子庫L轉(zhuǎn)化為視頻文件集M ；S3，通過使用仿真軟件將視頻文件集M結(jié)合指定的一套傳感器布局坐標(biāo)文件XY —并添加到軟件內(nèi)部做成樣本集N ；S4,利用仿真軟件仿真的功能對樣本集N仿真，生成特殊格式的數(shù)據(jù)流文件訓(xùn)練集P ;S5，通過使用仿真軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的功能，對數(shù)據(jù)流文件訓(xùn)練集P訓(xùn)練從而建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。S6，通過以上SI S4的步驟建立數(shù)據(jù)流文件測試集Q ；S7，通過使用仿真軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試的功能，在步驟S5完成后建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中對數(shù)據(jù)流文件測試集Q進(jìn)行測試，得到這套傳感器布局設(shè)計的各個屬性的持票(卡)人通過率結(jié)果文件F。視頻轉(zhuǎn)換軟件的步驟為S21，原始視頻例子庫L通過特定閥值的設(shè)定和文件大小設(shè)定，從彩色視頻文件轉(zhuǎn)化成黑白二值化視頻文件集M ；S22，提取原始視頻例子庫L中自動檢票機(閘機)的坐標(biāo)生成文件。仿真軟件的步驟為
S31，輸入傳感器布局坐標(biāo)文件XY，判斷是否編輯訓(xùn)練集樣本；是，則進(jìn)入步驟S32-S34，建立訓(xùn)練集P ;否，則進(jìn)入步驟S32-S34建立測試集Q。S32，選擇二值化后訓(xùn)練視頻文件集存儲目錄；S33，編輯該視頻文件集的參數(shù)文件T并導(dǎo)入；S34,導(dǎo)入該視頻中的閘機坐標(biāo)并形成樣本集N ;進(jìn)入步驟S41 ；S41，對訓(xùn)練集P或者測試集Q仿真；進(jìn)入步驟S51 ；S51，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練集P仿真結(jié)果訓(xùn)練；S52，產(chǎn)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；進(jìn)入步驟S71 ；S71，在此模型下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對測試集仿真結(jié)果測試；S72，產(chǎn)生通過率結(jié)果文件F。本發(fā)明用計算機將可逐漸完善的例子庫里的樣本仿真，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練測試的方法，可以得出橫向幾套自動檢票機(閘機)傳感器布局設(shè)計方案下的持票(卡)人通過率表格文件，然后，再縱向比較這幾個表格，綜合考慮后，可選出一套傳感器布局方案為新型自動檢票機(閘機)的設(shè)計方案。通過上述描述，可見，使用此方法設(shè)計新型自動檢票機(閘機)，不但沒有動用上百的人力通過閘機來測試傳感器布局的合理性，也沒有花費上百萬元做樣機，只是在這套計算機輔助設(shè)計與仿真系統(tǒng)中修改傳感器布局參數(shù)，就可以得到對應(yīng)的持票(卡)人通過率表格文件，從而可以確定是否可以作為新型閘機的傳感器布局設(shè)計方案。較之傳統(tǒng)傳感器布局設(shè)計方法，本發(fā)明的優(yōu)點顯而易見，極大的提高了工作效率，大幅度節(jié)省了人力物力的投入，更重要的是對自動檢票機(閘機)傳感器布局設(shè)計的合理性提出了前瞻性研究的方法和依據(jù)。


圖I是本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖；圖2是本發(fā)明的系統(tǒng)工作流程圖；圖3是本發(fā)明的視頻轉(zhuǎn)換軟件工作流程圖；圖4是本發(fā)明的仿真軟件工作流程圖。下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進(jìn)一步的說明。
具體實施例方式
具體實施例方式如圖1-4所示，實例為為地鐵而設(shè)計一款新型自動檢票機，要求之一是具有防夾乘客附屬物(比如拉桿箱等)功能。對此使用本發(fā)明的施步驟如下第一大步生成一個正在應(yīng)用的一套自動檢票機傳感器設(shè)計方案下的乘客通過率結(jié)果文件Fl。分成如下幾個小步驟
如圖2所示SI、拍攝大量乘客通過閘機的視頻文件做成原始視頻例子庫L。此步驟可以選擇在某個地鐵站拍攝，也可以選擇在公司內(nèi)部搭建場景，利用自有的自動檢票機，請員工同事代替乘客通過閘機來拍攝。此大批視頻文件將作為原始文件，制作成庫文件，之后可以直接調(diào)用，而無需重新拍攝，但是可以不斷添加新元素的文件來豐富庫體。S2、打開視頻轉(zhuǎn)換軟件，將原始視頻例子庫L轉(zhuǎn)化為特殊格式的視頻文件集M。此步驟只需設(shè)置好需要轉(zhuǎn)化的原始文件存放的目錄和轉(zhuǎn)化后的文件被保存的目錄及一些參數(shù)，然后點擊“轉(zhuǎn)化” 一鍵，軟件自動執(zhí)行任務(wù)。 S3、打開仿真軟件，將視頻文件集M結(jié)合已有機型上的一套傳感器布局坐標(biāo)文件XY —并添加到軟件內(nèi)部做成樣本集N。此步驟方法類似于S2，軟件界面上選擇配置好參數(shù)，點擊一鍵，軟件自動執(zhí)行任務(wù)。S4、利用仿真軟件仿真的功能對樣本集N仿真，生成特殊格式的數(shù)據(jù)流文件培訓(xùn)集P。此步驟方法類似于S2、S3，軟件界面上選擇配置好參數(shù)，點擊一鍵，軟件自動執(zhí)行任務(wù)。S5、通過使用仿真軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的功能，對數(shù)據(jù)流文件培訓(xùn)集P訓(xùn)練從而建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。此步驟方法類似于S2、S3、S4，軟件界面上選擇配置好參數(shù)，點擊一鍵，軟件自動執(zhí)行任務(wù)。S6、用以上SI S4的方法建立數(shù)據(jù)流文件測試集Q。S7、通過使用仿真軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試的功能，在S5做過后建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中對數(shù)據(jù)流文件測試集Q測試從而得到這套傳感器布局設(shè)計的各個屬性的乘客通過率結(jié)果文件Fl。如圖3所示視頻轉(zhuǎn)換軟件的步驟為S21，原始視頻例子庫L通過特定閥值的設(shè)定和文件大小設(shè)定，從彩色視頻文件轉(zhuǎn)化成黑白二值化視頻文件集M ；S22，提取原始視頻例子庫L中自動檢票機(閘機)的坐標(biāo)生成文件。如圖4所示仿真軟件的步驟為S31，輸入傳感器布局坐標(biāo)文件XY，判斷是否編輯訓(xùn)練集樣本；是，則進(jìn)入步驟S32-S34，建立訓(xùn)練集P ;否，則進(jìn)入步驟S32-S34建立測試集Q。S32，選擇二值化后訓(xùn)練視頻文件集M存儲目錄；S33，編輯該視頻文件集的參數(shù)文件T并導(dǎo)入；
S34,導(dǎo)入該視頻中的閘機坐標(biāo)并形成樣本集N ;進(jìn)入步驟S41 ；S41，對訓(xùn)練集P或者測試集Q仿真；進(jìn)入步驟S51 ；S51，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練集P仿真結(jié)果訓(xùn)練；S52，產(chǎn)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；進(jìn)入步驟S71 ；S71，在此模型下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對測試集仿真結(jié)果測試； S72，產(chǎn)生通過率結(jié)果文件F1。第二大步生成一個應(yīng)要求新設(shè)計的一套自動檢票機傳感器設(shè)計方案下的乘客通過率結(jié)果文件F2。執(zhí)行的幾個小步驟同第一大步中S2 S7，S1可以不做，這里不再贅述。第三大步比較Fl和F2結(jié)果文件中的指標(biāo)，特別是“附屬物”一項，如果F2中的數(shù)據(jù)較Fl下降了，那說明新方案不如已有方案，反之，則說明，新方案在這方面的功能有改進(jìn)，可以考慮將此方案作為新型自動檢票機的傳感器布局設(shè)計的最終方案?？傊景l(fā)明可以應(yīng)用在各種自動檢票機(閘機)產(chǎn)生的乘客通行結(jié)果完全取決于傳感器布局設(shè)計的精準(zhǔn)度。本發(fā)明就是提供給工程師一個高有效、高精準(zhǔn)的自動檢票機的傳感器布局設(shè)計方法。如圖I所示，其中子模塊I是拍攝乘客通過自動檢票機的原始視頻文件，為一次性工作內(nèi)容，不需要每次都做此環(huán)節(jié)，但是可以不定時不定量的對視頻集做補充和完善；子模塊2為本發(fā)明的視頻轉(zhuǎn)換軟件，它的內(nèi)部工作流程圖見圖3。部分主要源碼如下
while (frame = cvQueryFrame(capture))
{
IplImage * gray I, * foreground;
gray I = cvCreateImage(cvGetSize(frame), 8, I);
cvCvtColor(frame, gray I, CVBGR2GRAY);
cvSmooth(grayl, gray I, CVGAUSSIAN, 3, 0, 0);
foreground = cvCreateImage(cvGetSize(fi-ame), 8, I);
cvAbsDiff(gray, gray I, foreground);
cvThreshold(foreground,foreground,threshold,25 5，
CV_THRESH_BINARY_INV); Il獲得前景，形態(tài)學(xué)處理
//IplConvKemel* element = cvCreateStructuringElementEx(6,6, I, I,CV_SHAPE_RECT);Illl腐蝕
//cvErode(foreground,foreground,element);
//IplConvKemel* element I = cvCreateStructuringElementEx( 10, 10, I, I,CV_SHAPE_RECT);
Illl膨脹
//cvDilate(foreground,foreground,element I);
//cvReleaseStructuringElement(&element);
//cvReleaseStructuringElement(&elementl);
//cvErode(foreground,foreground,0, I); cvDilate(foreground,foreground^, I);
Ipllmage* foregroundResize = cvCreateImage(size, 8，I); cvResize(foreground, foregroundResize); cVWriteFrame(writer, foregroundResize); cvReleaseImage(&gray I); cvReleaseImage(&foreground); cvReleaseImage(&foregroundResize);
}子模塊3為一整套傳感器設(shè)計方案；子模塊4為本發(fā)明的仿真軟件，它的內(nèi)部工作流程圖見圖4。其中M1、M2可以相同，當(dāng)然T1、T2也就相同，但通常測試集應(yīng)為訓(xùn)練集的子集。部分主要源碼如下
int sensorNumber = sensors->GetSize();
SENSOR* head = NULL;
SENSOR* sensorPointer = NULL;
SENSOR* IastNode = head; "傳感器 坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為視頻對應(yīng)的像素點for(int i=0; i<sensorNumber; i++)
{
sensorPointer = new SENSOR;
sensorPointer->x = ((CPoint*)sensors->GetAt(i))->x; sensorPointer->x=(int)(((sensorPointer->x)/100 · 0)* (rightB ottomX-leftTop X)/2+(rightBottomX+leflTopX)/2);
sensorPointer->y = ((CPoint*)sensors->GetAt(i))->y;
sensorPointer->y=(int)(rightBottomY-
(((sen sorPointer->y)/120.0)* (rightBottomY-IeftTop Y)));
sensorPointer->next = NULL; if(0==i)
{
head = sensorPointer;
IastNode = sensorPointer;
}
else
{
IastN ode->next = sensorPointer;
IastNode = sensorPointer;
}
//write sensor locations into file ,second line ,like: (23,12)(32,32)file ”(” <<(((CPoint*)sensors->GetAt(i))->x) ", " (((CPoint* )sensors->GetAt(i))->y)《”)”；
} 子模塊5為本發(fā)明最終的目的性結(jié)論內(nèi)容，通過比較各套傳感器布局設(shè)計方案而得到的不同的該文件，而得到較優(yōu)的傳感器布局設(shè)計方案作為新型自動檢票機的傳感器布 局設(shè)計方案。本發(fā)明的整個的工作流程圖見圖2.
權(quán)利要求
1.一種自動檢票機(閘機)傳感器布局計算機輔助設(shè)計與仿真系統(tǒng)，其特征在于包括以下步驟 Si，拍攝大量不同特定條件下持票(卡)人通過自動檢票機(閘機)的視頻文件做成例子庫L ； S2，通過使用視頻轉(zhuǎn)換軟件將原始視頻例子庫L轉(zhuǎn)化為視頻文件集M ； S3，通過使用仿真軟件將視頻文件集M結(jié)合指定的一套傳感器布局坐標(biāo)文件XY—并添加到軟件內(nèi)部做成樣本集N ； S4,利用仿真軟件仿真的功能對樣本集N仿真，生成特殊格式的數(shù)據(jù)流文件訓(xùn)練集P ；S5，通過使用仿真軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的功能，對數(shù)據(jù)流文件訓(xùn)練集P訓(xùn)練從而建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
S6，通過以上SI S4的步驟建立數(shù)據(jù)流文件測試集Q ； S7，通過使用仿真軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試的功能，在步驟S5完成后建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中對數(shù)據(jù)流文件測試集Q進(jìn)行測試，得到這套傳感器布局設(shè)計的各個屬性的持票(卡)人通過率結(jié)果文件F。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的自動檢票機(閘機)傳感器布局計算機輔助設(shè)計與仿真系統(tǒng)，其特征在于所述的視頻轉(zhuǎn)換軟件的步驟為 S21，原始視頻例子庫L通過特定閥值的設(shè)定和文件大小設(shè)定，從彩色視頻文件轉(zhuǎn)化成黑白二值化視頻文件集M ; S22，提取原始視頻例子庫L中自動檢票機(閘機)的坐標(biāo)生成文件。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自動檢票機(閘機)傳感器布局計算機輔助設(shè)計與仿真系統(tǒng)，其特征在于所述的仿真軟件的步驟為 S31，輸入傳感器布局坐標(biāo)文件XY，判斷是否編輯訓(xùn)練集樣本；是，則進(jìn)入步驟S32-S34，建立訓(xùn)練集P ;否，則進(jìn)入步驟S32-S34建立測試集Q。
S32，選擇二值化后訓(xùn)練視頻文件集存儲目錄； S33，編輯該視頻文件集的參數(shù)文件T并導(dǎo)入； S34,導(dǎo)入該視頻中的閘機坐標(biāo)并形成樣本集N ;進(jìn)入步驟S41 ； S41，對訓(xùn)練集P或者測試集Q仿真；進(jìn)入步驟S51 ； S51，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練集P仿真結(jié)果訓(xùn)練； S52，產(chǎn)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；進(jìn)入步驟S71 ； S71，在此模型下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對測試集仿真結(jié)果測試； S72，產(chǎn)生通過率。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種自動檢票機(閘機)傳感器布局計算機輔助設(shè)計與仿真系統(tǒng)，包括以下步驟拍攝大量不同特定條件下持票(卡)人通過自動檢票機(閘機)的視頻文件做成例子庫；通過使用視頻轉(zhuǎn)換軟件將原始視頻例子庫轉(zhuǎn)化通過使用仿真軟件將視頻文件集結(jié)合指定的傳感器布局坐標(biāo)文件做成樣本集；利用仿真軟件仿真的功能對樣本集仿真，生成訓(xùn)練集；對訓(xùn)練集訓(xùn)練從而建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。建立測試集；通過使用仿真軟件中對測試集測試，得到這套傳感器布局設(shè)計的通過率結(jié)果文件。本發(fā)明采用計算機仿真技術(shù)有效減少傳感器布局設(shè)計中的人力、財力和物力。
文檔編號G06F17/50GK102622487SQ20121007559
公開日2012年8月1日 申請日期2012年3月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月21日
發(fā)明者張立華, 韋曉泉, 高征 申請人:北京建誼世紀(jì)科技有限公司