[发明专利]一种基于视频图像的电梯门状态检测方法

说明书

本发明涉及一种基于视频图像的电梯门状态检测方法，包括：S1、通过设置于电梯内的摄像机采集包含电梯门区域的视频图像；S2、在视频图像中设置电梯门标签区域；S3、在电梯门关闭时提取标签区域图像，对标签区域图像进行特征提取并存储；S4、将步骤S3存储的标签区域图像和实时采集的电梯门标签区域图像进行图像相似度比对；S5、若步骤S4中相似度比对结果高于设定阈值，则输出当前电梯门为关闭状态，若步骤S4中相似度比对结果低于设定阈值，则输出当前电梯门为开启状态。本发明的方法不会受到外界因素的干扰，准确性和稳定性更好。同时，本发明的方法，通过简单的第一算法和复杂的第二算法相结合的方式进行检测，同时满足检测结果精准、检测速度快。

技术领域

本发明属于电梯安全技术领域，尤其涉及一种基于视频图像的电梯门状态检测方法。

背景技术

目前，电梯时一种非常普及的公共设施，广泛应用在商场、办公区、居民区等场景，给人们的日常生活带来了非常大的便捷。然而由于使用不正确，维护不及时等因素的影响，电梯偶尔会出现故障。电梯门故障是电梯诸多故障中发生频率最高的故障，门故障的种类也比较多，其在运行过程中突然开门可能导致乘客跌落事件不能正常开门又可能导致困人事件。因此，准确且实时地检测电梯门状态是进行电梯乘客乘梯安全检测的一个非常关键的环节。

现有技术中有基于3D传感器的电梯门状态检测，但是3D传感器成本加高。还存在基于深度学习的电梯门状态检测，其对处理器计算能力要求高，很难达到实时检测的要求。基于光流的检测方法，耗时较多，同样难以满足实时性需求。而基于边缘的电梯门状态检测方法不稳定，例如当电梯门颜色和梯外接近时就无法确定电梯门的边缘。

例如在CN106986248A号专利中公开了一种基于摄像图像的电梯开关门检测方法，该方法包括加速度传感器和图像特征提取处理系统，图像特征提取处理系统内部包括有图像滤波模块、边缘检测模块、二值化处理模块、直线检测模块、有效直线提取模块和逻辑特征提取处理模块。该发明通过检测电梯门边界信息进行电梯门状态检测。

此方案的缺点如下：提取电梯门直线边界方法容易受到外界干扰，从而影响电梯门状态检测的准确性和稳定性，影响因素主要有环境光照影响、梯外背景信息和乘客对电梯门边缘遮挡导致无法检测到完全直线。

发明内容

本发明的目的在于解决上述问题，提供一种基于视频图像的电梯门状态检测方法。

为实现上述目的，本发明提供一种基于视频图像的电梯门状态检测方法，包括：

S1、通过设置于电梯内的摄像机采集包含电梯门区域的视频图像；

S2、在所述视频图像中设置电梯门标签区域；

S3、在电梯门关闭时提取标签区域图像，对标签区域图像进行特征提取并存储；

S4、将步骤S3存储的标签区域图像和实时采集的电梯门标签区域图像进行图像相似度比对；

S5、若步骤S4中相似度比对结果高于设定阈值，则输出当前电梯门为关闭状态，若步骤S4中相似度比对结果低于设定阈值，则输出当前电梯门为开启状态。

根据本发明的一个方面，在步骤S2中，通过用户界面手动设置多边形区域作为所述标签区域。

根据本发明的一个方面，在步骤S2中，通过深度学习方法或特征提取方法自动设置多边形区域作为所述标签区域。

根据本发明的一个方面，在步骤S3中，采用第一算法和/或第二算法对所述标签区域进行特征提取。

根据本发明的一个方面，在步骤S4中，利用第一算法对实时采集的电梯门标签区域提取特征取并比对实时提取特征与电梯门处于关闭状态时标签区域提取特征的相似度。

根据本发明的一个方面，步骤S5中，根据步骤S4中利用第一算法对比得出的相似度结果输出电梯门当前状态。