田紀蘭

摘 要 本文主要從電梯內(nèi)轎廂人數(shù)判斷、單人異常行為檢測、多人異常行為檢測等方面入手，對基于視頻的電梯轎廂內(nèi)異常行為檢測進行了探討，以期為同行提供參考或借鑒。

關(guān)鍵詞 視頻；電梯轎廂；異常行為；檢測

在高層建筑中，電梯是人們出行不可缺少的交通工具，其安全性如何會直接關(guān)系到乘客的人身安全。然而，在電梯內(nèi)經(jīng)常出現(xiàn)單人摔倒、多人突發(fā)打架等情況，對乘客的人身安全構(gòu)成了巨大傷害。對電梯的監(jiān)控，現(xiàn)階段多采用傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)進行人工監(jiān)控，但該方法的不足是誤報漏報現(xiàn)象多、人員易疲勞、報警精度差、錄像數(shù)據(jù)分析難等。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)屬于自動監(jiān)控類型的系統(tǒng)，它集計算機技術(shù)、視頻分析技術(shù)、圖像處理技術(shù)等為一體，可實現(xiàn)對異常行為的自動、實時檢測，將傷害程度降至最小。以下是基于視頻的電梯轎廂內(nèi)異常行為檢測情況分析。

1 傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的缺點

為保障乘客能夠安全乘坐電梯，在大多數(shù)高層建筑內(nèi)，如酒店、賓館、高層小區(qū)、寫字樓等，基本會進行攝像頭的安裝，才能更好地監(jiān)控電梯轎廂內(nèi)的情況。但是，該監(jiān)控系統(tǒng)雖能取得一定效果，但也存在許多不足：①功能過于單一，當(dāng)電梯轎廂內(nèi)出現(xiàn)異常事件時無法自動報警；②需人工長時間監(jiān)控，無法保持時刻警戒；③錄像數(shù)據(jù)分析的難度大；④大多是事后響應(yīng)，很容易給乘客造成大的損失與傷害[1]。

2 智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)概述

傳統(tǒng)視頻監(jiān)控的弊端較多，無法為乘客提供安全的保障。為了給乘客提供安全的乘梯環(huán)境，必須擁有24h可實時監(jiān)控的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，才能通過攝像頭捕捉到視頻信息，并對視頻信息進行智能分析。當(dāng)電梯內(nèi)發(fā)生異常行為時，視頻監(jiān)控系統(tǒng)則會自動發(fā)出報警信號，避免了搶劫、施暴等一系列危險行為的發(fā)生，還為監(jiān)控人員減輕了工作負擔(dān)。

智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要是利用前沿計算機視覺技術(shù)分析監(jiān)控場景內(nèi)的視頻內(nèi)容，并在此基礎(chǔ)上對異常行為做出識別、響應(yīng)的視頻監(jiān)控技術(shù)[2]。在智能視頻監(jiān)控技術(shù)中，往往包含了圖像處理、計算技術(shù)、視頻分析技術(shù)等多種技術(shù)。智能視頻監(jiān)控的應(yīng)用領(lǐng)域較廣泛，能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)的自動檢測、自動跟蹤及自動識別，并對異常行為發(fā)出警報信號。

3 電梯轎廂內(nèi)的異常行為

在電梯轎廂內(nèi)，時有異常行為發(fā)生，常見的有突然摔倒、搶劫、打架及施暴等。在對異常行為進行判斷之前，必須先準(zhǔn)確計算出電梯轎廂內(nèi)有多少人，然后在人數(shù)基礎(chǔ)上設(shè)定相應(yīng)的閾值，才能更準(zhǔn)確地檢測出電梯轎廂內(nèi)有無異常行為。

4 電梯內(nèi)轎廂的人數(shù)判斷

通過準(zhǔn)確判斷電梯轎廂內(nèi)的人數(shù)，一方面可提高電梯轎廂內(nèi)異常行為檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性，另一方面可有效避免因電梯超載給乘客帶來的危險，為電梯調(diào)動工作的順利進行奠定了基礎(chǔ)。現(xiàn)階段，對電梯內(nèi)人數(shù)的統(tǒng)計，主要采用紅外傳感器方法，其工作原理是：借助人體輻射出的紅外線感應(yīng)，完成對人體的檢測及計數(shù)。然而，當(dāng)多人同時進出時，因相互之間遮擋，會影響紅外傳感器的檢測準(zhǔn)確性，影響計數(shù)的準(zhǔn)確性。當(dāng)前，圖像處理方法也是較常用的一種方法，主要是對進出口人數(shù)進行統(tǒng)計。除此之外，基于運動分析的方法、基于學(xué)習(xí)系統(tǒng)的方法等，也是較常用的方法。其中，基于運動分析的方法，首先要求對圖像背景和前景目標(biāo)進行分離，接著是根據(jù)若干簡單特征判斷出人體目標(biāo)，再跟蹤與分割多個人體目標(biāo)，最后判斷出人數(shù)[3]。

5 人體檢測

采用人體檢測方法時，在對每幀視頻圖像檢測之時，首先應(yīng)設(shè)定哪些為感興趣區(qū)域ROI，目的是清除干凈電梯周圍存在的干擾條件，盡可能減少計算量，最后才進行分析與處理。本文采用手動選取ROI的方法。

5.1 判斷及跟蹤人數(shù)

人體邊緣被檢出來之后，一般則會較容易獲取到人體的最外層輪廓序列。在本文采用的設(shè)計方法中，先結(jié)合各個輪廓面積的大小判斷出ROI區(qū)域內(nèi)的人數(shù)。若設(shè)定的閾值小于最外層輪廓面積，人數(shù)則加1。檢測到的每個人，在標(biāo)記時選用的矩形框是不同顏色的，之后便是對多個人進行分離，最后是把標(biāo)記好的輪廓存于不同圖像內(nèi)。

5.2 計數(shù)的方法

常用的計數(shù)方法有兩種，分別是單人進出、多人同時進出。若為單人，可使用運動歷史圖像跟蹤。第一，計算出乘客方向與水平方向這兩者之間的夾角，假如該夾角在0°～180°內(nèi)，乘客可進入電梯；若該夾角在180°～360°內(nèi)，則表明乘客正在走出電梯。為防止計數(shù)出現(xiàn)重復(fù)的可能性，應(yīng)在運動歷史圖像中非0像素值不超過閾值的情況下計數(shù)。進入電梯的人數(shù)與走出電梯的人數(shù)之差，即為實際進入電梯的人數(shù)。

如果檢測到ROI內(nèi)出現(xiàn)多個人，根據(jù)輪廓的面積可對多個人進行分離，然后將分離結(jié)果分別存放于不同的圖像中，接著是對每個人的跟蹤，之后的計數(shù)過程則和單人計數(shù)相同。為了盡可能降低計數(shù)誤差，當(dāng)走出電梯的人數(shù)比進入電梯的人數(shù)多時，應(yīng)先清零進出電梯的人數(shù)，再進行計數(shù)。

5.3 異常行為的檢測

首先，將前景目標(biāo)看作一個整體，然后根據(jù)異常行為檢測模型，將視頻序列中各幀圖像的整體動能值求出來。最后，將該整體動能值與各閾值進行對比，當(dāng)給定的閾值<該整體動能值，則意味著電梯內(nèi)可能存在異常行為，而系統(tǒng)則會自動報警，安保人員能夠及時得到通知[4]。其中，閾值的設(shè)定、人數(shù)兩者間的關(guān)系非常密切。異常行為類型多種多樣，包含單人時突然摔倒、多人間的突發(fā)暴力等。

⑴對單人異常行為的檢測

一個人乘坐電梯之時，由于某種因素而突然彎腰、摔倒等行為，稱為電梯轎廂內(nèi)單人異常行為。比如，設(shè)定的閾值為5000，若出現(xiàn)異常行為，會導(dǎo)致總動能值驟增；與此同時，目標(biāo)總動能值、人體異常行為的運動速度這兩者之間呈正相關(guān)。摔倒是突發(fā)行為，若運動速度快，角點動能則會增大；而下蹲與彎腰速度會相對較慢，此時動能值則會相對較小。

⑵對多人異常行為的檢測

電梯轎廂內(nèi)2人以上的打斗、搶劫等突發(fā)行為，稱為多人異常行為。當(dāng)設(shè)定閾值為15000時，若出現(xiàn)2人以上突然打斗現(xiàn)象，動能會發(fā)生曲線變化，尤其是角點運動。多人打斗、施暴等異常行為的運動幅度大、方向無規(guī)律，故其總能動值及閾值均較大。

6 小結(jié)

由上述可知，在電梯轎廂內(nèi)運用智能視頻監(jiān)控，可實現(xiàn)基于視頻的電梯轎廂內(nèi)異常行為檢測，有利于及時發(fā)現(xiàn)與處理出現(xiàn)的異常行為，提高乘客乘坐電梯的安全性，具有重要的現(xiàn)實意義。

參考文獻

[1]黃益喜.電梯門機系統(tǒng)故障檢測與排除項目教學(xué)設(shè)計[J].中國教育技術(shù)裝備，2014，（02）：118-120.

[2]高昱.關(guān)于電梯檢測與檢測技術(shù)的研究[J].機械管理開發(fā)，2016，（04）：43-44，87.

[3]王超，楊帥，朱靜.智慧型電梯安全監(jiān)控系統(tǒng)的模型構(gòu)建[J].電子測試，2015，（23）：115-117.

[4]張雷，呂瀟，張莉.機器視覺技術(shù)在電梯智能檢測中的應(yīng)用[J].制造業(yè)自動化，2014，（16）：71-73.