專利名稱：一種基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及自動化控制領(lǐng)域，尤其涉及一種基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
近年來我國城市交通建設(shè)緊隨經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)展的步伐一起快速發(fā)展，地鐵作為一種現(xiàn)代化的交通工具以其運量大、速度快、無污染、安全方便等優(yōu)點在人們生活中起到越來越重要作用。計算機技術(shù)、自動化技術(shù)的發(fā)展推動了地鐵自動化技術(shù)的發(fā)展。地鐵閘機控制系統(tǒng)中行人通行控制就是地鐵自動化系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)，它是保證有票行人自由出入、阻止無票行人進(jìn)出的“監(jiān)督者”，是人工智能在軌道交通領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一。閘機根據(jù)阻擋方式可分為扇門式和轉(zhuǎn)桿式，因為轉(zhuǎn)桿式可以有效避免多人同時進(jìn)出的問題，目前大多數(shù)地鐵站都采用轉(zhuǎn)桿式。但也有不少缺點，一個是對于攜帶物品的行人出入很不方便，還有就是當(dāng)?shù)罔F發(fā)生緊急情況時行人疏散不方便，最后對于城市文明的建設(shè)也有不便之處。因此，現(xiàn)在新建地鐵系統(tǒng)中更傾向于使用扇門式的閘機。這樣，為保證一張票卡只能通過一人，就必須加上一個人體檢測環(huán)節(jié)，以避免出現(xiàn)一卡多人的跟隨進(jìn)入現(xiàn)象，保證閘門啟閉的準(zhǔn)確控制。但是目前開發(fā)的閘機行人通行邏輯識別系統(tǒng)，都使用十幾對紅外傳感器，根據(jù)行人在閘機通行過程中觸發(fā)不同的傳感器從而設(shè)計出一套通行邏輯，存在著成本高，算法復(fù)雜，準(zhǔn)確率低的問題，而且對于事后現(xiàn)場場景的分析作用也微乎其微。因此，當(dāng)前需要一種基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制的技術(shù)方案來解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制方法及系統(tǒng)，解決了當(dāng)前閘機行人通行邏輯識別系統(tǒng)采用十幾對紅外傳感器，根據(jù)行人在閘機通行過程中觸發(fā)不同的傳感器從而進(jìn)行控制，導(dǎo)致成本高、算法復(fù)雜且準(zhǔn)確率低的問題。為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制方法， 包括實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息，并根據(jù)得到的該動態(tài)人像視頻信息提取該通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息；根據(jù)得到的所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息，通過預(yù)先設(shè)定的通行邏輯信息，對所述通道內(nèi)行人的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)得到該通道內(nèi)行人的數(shù)量信息，并結(jié)合所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息中關(guān)節(jié)點的分布形態(tài)得到該通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息；根據(jù)得到的所述通道內(nèi)行人的數(shù)量信息和所述通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息，完成對通道閘機的控制。進(jìn)一步地，上述方法還可包括，所述實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息的步驟是通過設(shè)置攝像頭實現(xiàn)，其中將攝像頭設(shè)置為在豎直方向上檢測430度夾角且在水平方向上檢測570度夾角的位置。進(jìn)一步地，上述方法還可包括，所述設(shè)置的攝像頭包括一紅外攝像頭和主攝像頭， 其中根據(jù)紅外攝像頭得到的動態(tài)人像視頻信息提取通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息， 且通過紅外攝像頭和主攝像頭進(jìn)行交叉識別來實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息。進(jìn)一步地，上述方法還可包括，所述根據(jù)得到的所述通道內(nèi)行人的數(shù)量信息和所述通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息，完成對通道閘機的控制的步驟包括對所述通道內(nèi)行人提出相應(yīng)提示，向工作人員報告通道閘機的通行狀況，和/或進(jìn)行實時報警的操作控制。本發(fā)明還提供了一種基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制系統(tǒng)，包括視頻信息采集模塊，用于實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息；人體骨骼關(guān)節(jié)點提取模塊，用于根據(jù)得到的通道中行人的動態(tài)人像視頻信息提取該通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息；行人姿勢及數(shù)量判決模塊，用于根據(jù)得到的所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息，通過預(yù)先設(shè)定的通行邏輯信息，對所述通道內(nèi)行人的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)得到該通道內(nèi)行人的數(shù)量信息，并結(jié)合所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息中關(guān)節(jié)點的分布形態(tài)得到該通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息；及通道閘機控制模塊，用于根據(jù)得到的所述通道內(nèi)行人的數(shù)量信息和所述通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息，完成對通道閘機的控制。進(jìn)一步地，上述系統(tǒng)還可包括，所述視頻信息采集模塊包括攝像頭，攝像頭用于實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息，且該攝像頭的位置為設(shè)置在豎直方向上檢測430 度夾角且在水平方向上檢測570度夾角的位置。進(jìn)一步地，上述系統(tǒng)還可包括，所述攝像頭包括一紅外攝像頭和主攝像頭，其中所述人體骨骼關(guān)節(jié)點提取模塊是通過紅外攝像頭得到的動態(tài)人像視頻信息來提取通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息；且所述視頻信息采集模塊是通過紅外攝像頭和主攝像頭進(jìn)行交叉識別來實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息。進(jìn)一步地，上述系統(tǒng)還可包括，所述通道閘機控制模塊是通過對所述通道內(nèi)行人提出相應(yīng)提示，向工作人員報告通道閘機的通行狀況，和/或進(jìn)行實時報警的操作控制，實現(xiàn)對通道閘機的控制。 與現(xiàn)有技術(shù)相比，應(yīng)用本發(fā)明，可以改變現(xiàn)有地鐵閘機的長度，由于現(xiàn)有閘機使用的是多達(dá)18對對射傳感器，這些傳感器布局及行人通行步速的限制，使得現(xiàn)有閘機長度不能低于I. 98米，而本發(fā)明僅由兩個攝像頭以及一個信號控制邏輯處理單元組成，通過攝像頭可以直接監(jiān)控通道中的行人，實時進(jìn)行現(xiàn)場場景分析，而且可以極大地縮短閘機長度，目前實際測試可以縮短到I. 4米，這極大地節(jié)省閘機硬件成本，也使得地鐵站廳乘客面積更大、更美觀，具有極大的社會價值和經(jīng)濟(jì)價值。


圖I是本發(fā)明基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制方法的流程圖；圖2是本發(fā)明中攝像頭camera判斷該行人的身高的示意圖；圖3是本發(fā)明的提取的人體骨骼關(guān)節(jié)點位置示意圖；圖4是本發(fā)明基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。本發(fā)明的控制方法提出一種從動態(tài)人像視頻中提取人體骨骼關(guān)節(jié)點，從而準(zhǔn)確地識別安全通道中行人的數(shù)量、身高及運動狀態(tài)，并通過控制通道閘機使行人通行。如圖I所示，本發(fā)明的基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制方法，包括步驟110、實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息，并根據(jù)得到的該動態(tài)人像視頻信息提取該通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息；所述實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻可以是通過設(shè)置攝像頭camera實現(xiàn)， 圖2是本發(fā)明中攝像頭camera判斷該行人的身高的示意圖，其中可以將攝像頭設(shè)置為在豎直方向上檢測430度夾角且在水平方向上檢測570度夾角的位置，通過上述設(shè)置攝像頭可以通過采集的動態(tài)人像視頻信息中行人在豎直方向上的夾角來判斷該行人的身高。其中，攝像頭可以包括兩個攝像頭，其中一個為紅外攝像頭，根據(jù)紅外攝像頭得到的動態(tài)人像視頻信息提取通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息，還可以用來感之動作；另一個為主攝像頭，紅外攝像頭和主攝像頭可以進(jìn)行交叉的識別。通過雙攝像頭的交叉來識別行人空間位置，從而判斷出人體身高，比如對于低于
I.2米的兒童實行免票優(yōu)惠。圖3是本發(fā)明提取的人體骨骼關(guān)節(jié)點位置示意圖，其中包括torso center軀干中心、head頭、neck脖子、left左胳膊和right右胳膊中(shoulder肩、肘elbow、手hand)、 left左腿和right右腿中(hip髖部、knee膝蓋、foot腳)，圖中以右胳膊和右腿為例示意提取的關(guān)節(jié)點，X、y、z代表空間坐標(biāo)軸。步驟120、根據(jù)得到的所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息，通過預(yù)先設(shè)定的通行邏輯信息，對所述通道內(nèi)行人的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)得到該通道內(nèi)行人的數(shù)量信息，并結(jié)合所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息中關(guān)節(jié)點的分布形態(tài)得到該通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息；根據(jù)得到的所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息中人體骨骼關(guān)節(jié)點的分布形態(tài)情況可以很好的判斷行人的數(shù)量、身高及運動狀態(tài)和尾隨。步驟130、根據(jù)得到的所述通道內(nèi)行人的數(shù)量信息和所述通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息， 完成對通道閘機的控制。其中，根據(jù)得到的所述通道內(nèi)行人的數(shù)量信息和所述通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息，完成對通道閘機的控制的步驟包括可以對所述通道內(nèi)行人提出相應(yīng)提示，向工作人員報告通道閘機的通行狀況，和/或進(jìn)行實時報警等操作控制。本發(fā)明可以很好地運用在地鐵閘機上，火車站、飛機場安檢通道上、樓宇安檢通道上，既大大提高了效率還節(jié)約了成本，具有極大的市場前景。如圖4所示，本發(fā)明的基于模式識別的控制系統(tǒng)，包括視頻信息采集模塊、人體骨骼關(guān)節(jié)點提取模塊、行人姿勢及數(shù)量判決模塊和通道閘機控制模塊，其中，視頻信息采集模塊，用于實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息；人體骨骼關(guān)節(jié)點提取模塊，用于根據(jù)得到的通道中行人的動態(tài)人像視頻信息提取該通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息；行人姿勢及數(shù)量判決模塊，用于根據(jù)得到的所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息，通過預(yù)先設(shè)定的通行邏輯信息，對所述通道內(nèi)行人的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)得到該通道內(nèi)行人的數(shù)量信息，并結(jié)合所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息中關(guān)節(jié)點的分布形態(tài)得到該通道內(nèi)行人姿態(tài)的信通道閘機控制模塊，用于根據(jù)得到的所述通道內(nèi)行人的數(shù)量信息和所述通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息，完成對通道閘機的控制。所述視頻信息采集模塊包括攝像頭，攝像頭用于實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息，且該攝像頭的位置為設(shè)置在豎直方向上檢測430度夾角且在水平方向上檢測 570度夾角的位置。所述攝像頭包括一紅外攝像頭和主攝像頭，其中所述人體骨骼關(guān)節(jié)點提取模塊是通過紅外攝像頭得到的動態(tài)人像視頻信息來提取通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息；且所述視頻信息采集模塊是通過紅外攝像頭和主攝像頭進(jìn)行交叉識別來實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻息。所述通道閘機控制模塊是通過對所述通道內(nèi)行人提出相應(yīng)提示，向工作人員報告通道閘機的通行狀況，和/或進(jìn)行實時報警的操作控制，實現(xiàn)對通道閘機的控制。下面通過具體實例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。對于上述的提取動態(tài)人像視頻中的人體骨骼關(guān)節(jié)點的行人通道邏輯控制方法，本發(fā)明所采用的綜合分析和決策過程如下步驟所示步驟(I)，初始化控制系統(tǒng)，允許一個方向放行；步驟(2)，開啟監(jiān)控攝像頭，等待行人通過通道并實時監(jiān)控進(jìn)入監(jiān)控范圍的行人；步驟(3)，行人有效刷卡并通過通道閘機，閘機得到有效刷卡信號時，打開扇門并遞增允許通過的行人計數(shù)器數(shù)值；步驟(4)，閘機使用基于視頻的人體骨骼關(guān)節(jié)點提取的行人通道邏輯算法系統(tǒng)實時檢查行人數(shù)量，當(dāng)行人通過通道時，遞減允許通過的行人計數(shù)器數(shù)值；步驟(5)，如果允許通過的行人計數(shù)器數(shù)值為O或者等待時間超過規(guī)定上限值，則關(guān)閉扇門，不允許行人通過；步驟(6)，繼續(xù)步驟⑵。上述6個步驟中需要預(yù)先指定的內(nèi)容如下I、允許通過行人計數(shù)器初始值根據(jù)實際有效刷卡的行人數(shù)量進(jìn)行設(shè)置，監(jiān)控攝像頭在當(dāng)前通道所能檢測行人數(shù)量的最大值進(jìn)行綜合分析得到。2、基于人體骨骼關(guān)節(jié)點提取方法采用紅外攝像頭，可以用來感之動作。加上主攝像頭，可以進(jìn)行交叉的識別。并通過從動態(tài)人像視頻中提取人體骨骼關(guān)節(jié)點的關(guān)鍵算法就可以識別通道中行人的數(shù)量、身高及運動狀態(tài)；3、通過雙攝像頭的交叉來識別行人空間位置，從而判斷出人體身高，比如對于低于I. 2米的兒童實行免票優(yōu)惠；4、閘機刷卡等待時間限值需要根據(jù)地鐵行人實際情況來得到，通常設(shè)為15秒，可以更改。本發(fā)明與現(xiàn)有紅外傳感器通行邏輯算法技術(shù)相比，具有以下明顯的優(yōu)勢和有益的效果監(jiān)控的信息量更多，行人的數(shù)量、身高、運動形態(tài)都能準(zhǔn)確判斷；
準(zhǔn)確率高，由于行人的監(jiān)控信息多，從而準(zhǔn)確率更高，特別是行人尾隨現(xiàn)象和行人身高判斷；系統(tǒng)硬件組成更簡單，現(xiàn)有紅外傳感器通行邏輯算法一個通道閘機中往往需要多達(dá)18對以上的對射式傳感器、至少4個漫反射傳感器以及一個傳感器信號控制邏輯處理單元組成，本發(fā)明僅由兩個攝像頭以及一個信號控制邏輯處理單元組成；處理速度更快，由于人體骨骼關(guān)節(jié)點提取算法成熟、可靠、準(zhǔn)確，因而使用其來判斷行人數(shù)量、身高其速度更快；更便于管理，本發(fā)明直接監(jiān)控通道中的行人，其圖像更直觀，因而，便于實現(xiàn)地鐵監(jiān)控需要；系統(tǒng)升級容易，在現(xiàn)有閘機系統(tǒng)硬件的基礎(chǔ)上，可以通過一個接口順利實現(xiàn)升級；適用場所多，比如可以使用本系統(tǒng)來計數(shù)火車站安全通道的乘客數(shù)量、樓宇安全通道的乘客數(shù)量等等；本發(fā)明可以改變現(xiàn)有地鐵閘機的長度，由于現(xiàn)有閘機使用的是多達(dá)18對對射傳感器，這些傳感器布局及行人通行步速的限制，使得現(xiàn)有閘機長度不能低于I. 98米，而本發(fā)明可以極大地縮短閘機長度，目前實驗可以縮短到I. 4米，這極大地節(jié)省閘機硬件成本， 也使得地鐵站廳乘客面積更大、更美觀，具有極大的社會價值和經(jīng)濟(jì)價值。以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此， 任何熟悉該技術(shù)的人在本發(fā)明所揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
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權(quán)利要求
1.一種基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制方法，其特征在于，包括實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息，并根據(jù)得到的該動態(tài)人像視頻信息提取該通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息；根據(jù)得到的所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息，通過預(yù)先設(shè)定的通行邏輯信息，對所述通道內(nèi)行人的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)得到該通道內(nèi)行人的數(shù)量信息，并結(jié)合所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息中關(guān)節(jié)點的分布形態(tài)得到該通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息；根據(jù)得到的所述通道內(nèi)行人的數(shù)量信息和所述通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息，完成對通道閘機的控制。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息的步驟是通過設(shè)置攝像頭實現(xiàn)，其中將攝像頭設(shè)置為在豎直方向上檢測430度夾角且在水平方向上檢測570度夾角的位置。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，還包括所述設(shè)置的攝像頭包括一紅外攝像頭和主攝像頭，其中根據(jù)紅外攝像頭得到的動態(tài)人像視頻信息提取通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息，且通過紅外攝像頭和主攝像頭進(jìn)行交叉識別來實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息。
4.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)得到的所述通道內(nèi)行人的數(shù)量信息和所述通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息，完成對通道閘機的控制的步驟包括對所述通道內(nèi)行人提出相應(yīng)提示，向工作人員報告通道閘機的通行狀況，和/或進(jìn)行實時報警的操作控制。
5.一種基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制系統(tǒng)，其特征在于，包括視頻信息采集模塊，用于實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息；人體骨骼關(guān)節(jié)點提取模塊，用于根據(jù)得到的通道中行人的動態(tài)人像視頻信息提取該通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息；行人姿勢及數(shù)量判決模塊，用于根據(jù)得到的所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息，通過預(yù)先設(shè)定的通行邏輯信息，對所述通道內(nèi)行人的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)得到該通道內(nèi)行人的數(shù)量信息，并結(jié)合所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息中關(guān)節(jié)點的分布形態(tài)得到該通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息；及通道閘機控制模塊，用于根據(jù)得到的所述通道內(nèi)行人的數(shù)量信息和所述通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息，完成對通道閘機的控制。
6.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述視頻信息采集模塊包括攝像頭，攝像頭用于實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息，且該攝像頭的位置為設(shè)置在豎直方向上檢測430度夾角且在水平方向上檢測570度夾角的位置。
7.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述攝像頭包括一紅外攝像頭和主攝像頭，其中所述人體骨骼關(guān)節(jié)點提取模塊是通過紅外攝像頭得到的動態(tài)人像視頻信息來提取通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息；且所述視頻信息采集模塊是通過紅外攝像頭和主攝像頭進(jìn)行交叉識別來實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻息。
8.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述通道閘機控制模塊是通過對所述通道內(nèi)行人提出相應(yīng)提示，向工作人員報告通道閘機的通行狀況，和/或進(jìn)行實時報警的操作控制，實現(xiàn)對通道閘機的控制。
全文摘要
一種基于動態(tài)人像視頻的通道閘機控制方法及系統(tǒng)，包括實時采集通道中行人的動態(tài)人像視頻信息，提取該通道中行人的人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息，通過預(yù)先設(shè)定的通行邏輯信息，對所述通道內(nèi)行人的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)得到該通道內(nèi)行人的數(shù)量信息，并結(jié)合所述人體骨骼關(guān)節(jié)點的信息中關(guān)節(jié)點的分布形態(tài)得到該通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息，根據(jù)通道內(nèi)行人的數(shù)量信息和通道內(nèi)行人姿態(tài)的信息，完成對通道閘機的控制。應(yīng)用本發(fā)明，解決了當(dāng)前閘機行人通行邏輯識別系統(tǒng)采用十幾對紅外傳感器，根據(jù)行人在閘機通行過程中觸發(fā)不同的傳感器從而進(jìn)行控制，導(dǎo)致成本高、算法復(fù)雜且準(zhǔn)確率低的問題。
文檔編號G07C9/00GK102592343SQ20121006390
公開日2012年7月18日 申請日期2012年3月12日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月12日
發(fā)明者段立娟, 谷繼力 申請人:段立娟