基于视频分析的电动扶梯行人安全监测系统软件研发

发布时间：2020-06-27 11:54

【摘要】：近年来,随着中国经济的高速发展,电动扶梯作为运输行人的重要工具,成为了生活中不可或缺的一部分。然而电扶梯具有长时间不间断运行的特点,一旦行人因逆行、跌倒或运送婴儿车等违规物品而发生意外,未能紧急制动的扶梯将对人身造成持续严重伤害。传统的视频监控系统无法实时分析视频,依靠人工监控的方式识别率低、响应速度慢,无法适应大规模应用的需要。因此,研究应用于电扶梯场景的行人安全监测系统具有很强的工程应用价值。为满足电扶梯应用场景对监控系统的实时性、准确性等需求,本论文设计研发了电扶梯行人安全监测系统软件。该系统采用C/S架构,主要实现了行人跌倒检测、扶梯违规物品检测、行人逆行检测等功能。设计基于Openpose关键点检测算法获取人体结构,再使用SVM分类器进行人体姿态分类,从而实现画面中行人跌倒现象的检测与报警;并使用SSD目标检测框架获得画面中的行人、大件行李等目标,再对行人目标调用KCF跟踪算法,实现对监控视频中可能存在的违规物品与逆行行为进行检测和报警。针对监控视频实时分析的需求,设计对视频画面进行实时检测,并在客户端界面上以视频墙的形式对画面与检测结果进行直观的呈现,使事件后续处置更加高效。系统测试结果表明,本论文研发的电扶梯行人安全监测系统具有准确、实时、高效的特点,在本测试环境下,图片单次目标检测所需平均时间约为31.43ms,对测试样本中行人跌倒与逆行现象的检测准确率分别达到95%、97%左右,满足了系统对功能与性能的要求。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TH236;TP311.52
【图文】：

图２－１神经元结构示意图逡逑度学习中的卷积神经网络（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ邋Ｎｅｕｒａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）是神经网络，它的人工神经元可以覆盖一定范围内的信息，尤其擅长等机器学习问题。卷积神经网络模型主要由卷积层、激活函数层、接层构成。卷积层的每个隐含单元仅连接输入图像的一小片相邻区对应的输入区域大小叫做神经元的感受野（Ｒｅｃｅｐｔｉｖｅ邋Ｆｉｅｌｄ）。卷积个变量的影响：深度（ｄｅｐｔｈ）、步幅（ｓｔｒｉｄｅ）和补零区域（ｚｅｒｏ－ｐａｄ图像分辨率较高时，将隐藏层中的神经元连接方式从全连接转变为以极大减少参数数量、精简数据之间的关联。逡逑活函数层为网络提供了非线性建模的能力，它模拟了神经元细胞接大于阈值时激活输出的特性。激活函数具有非线性、可微性、单调常用的激活函数有Ｓｉｇｍｏｉｄ函数、ＲｅＬＵ函数等［３７］。卷积层之间通一

２．３．１网络结构逡逑算法的输入是一张尺寸为的图像，通过微调的ＶＧＧ－１９模型前１０逡逑层网络后得到特征Ｆ，随后将Ｆ作为输入送入图２－２所示的网络，该网络分为上逡逑１６逡逑

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本文编号：2731787