[发明专利]一种基于计算机视觉的扶梯安全自动监控方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于计算机视觉的扶梯安全自动监控方法及系统，其中，所述方法包括：实时采集电动扶梯区域内的实时监控视频；将实时监控视频输入卷积神经网络，输出实时监控视频的视频帧图像特征；基于视频帧图像特征进行扶梯区域识别处理，获得扶梯区域信息；基于视频帧图像特征进行乘客的人体关键点坐标提取处理，获得乘客的人体关键点坐标信息；基于视频帧图像特征进行危险物品识别处理，并获得危险物品的位置和对应的置信度；基于扶梯区域信息、乘客的人体关键点坐标信息及危险物品的位置和对应的置信度在综合安全评估模块内形成安全监控应对策略。在本发明实施例中，可以实现对扶梯运行过程中的自动监控，确保扶梯安全稳定运行。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于计算机视觉的扶梯安全自动监控方法及系统。

背景技术

随着现代城市地铁和高层建筑的建设，城市空间的利用率得到了显著的提高，其中自动扶梯的应用也方便了人们的生活，为人们提供了一种舒适、方便的交通方式。然而，自动扶梯的广泛应用导致了许多与自动扶梯相关的事故。截止到2019年，美国约有35000台自动扶梯，每台平均每年服务12000人。根据美国劳工统计局和消费者产品安全委员会提供的数据，每年涉及自动扶梯的事故导致大约30人死亡，1.7万人严重受伤。

随着计算机视觉的发展，自动分析扶梯乘客的不安全行为、识别可能发生的潜在伤害成为可能，并可以基于此实现潜在事故的识别、报警和预防。根据学者的研究表明，在所有扶梯安全事故中，失去平衡、没有抓住扶手、携带大件物品是导致扶梯安全事故的最主要诱因。现在虽然有可以处理某一种潜在诱因的方法，但是难以综合性的同时处理三种主要的不安全诱因。因此，能否建立安全监测系统，同时防止上述三个主要原因对乘客可能造成的伤害，对于扶梯的安全管理及有效保障人民群众的生命安全有重要意义。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于计算机视觉的扶梯安全自动监控方法及系统，可以实现对扶梯运行过程中的自动监控，确保扶梯安全稳定运行。

为了解决上述技术问题，本发明实施例还提供了一种基于计算机视觉的扶梯安全自动监控方法，所述方法包括：

基于监控摄像头设备实时采集电动扶梯区域内的实时监控视频；

将所述实时监控视频输入以ResNet-50为骨干网络的卷积神经网络，输出实时监控视频的视频帧图像特征；

基于所述视频帧图像特征在扶梯区域识别模块进行扶梯区域识别处理，获得扶梯区域信息；同时，

基于所述视频帧图像特征在乘客行为监控模块内进行乘客的人体关键点坐标提取处理，获得乘客的人体关键点坐标信息；同时，

基于所述视频帧图像特征在危险物品检测模块内进行危险物品识别处理，并获得危险物品的位置和对应的置信度；

基于所述扶梯区域信息、所述乘客的人体关键点坐标信息及所述危险物品的位置和对应的置信度在综合安全评估模块内形成安全监控应对策略。

可选的，所述基于所述视频帧图像特征在扶梯区域识别模块进行扶梯区域识别处理，获得扶梯区域信息，包括：

将所述视频帧图像特征输入所述扶梯区域识别模块，并在所述扶梯区域识别内基于Stacked hourglass的关键点回归模型，经过卷积-反卷积网络识别出扶梯上的若干关键点；

基于所述扶梯上的若干关键点利用非线性最小二乘函数进行拟合，获得扶梯区域信息。

可选的，所述经过卷积-反卷积网络识别出扶梯上的若干关键点公式表达如下：

P_i,j＝fⁿ(X)；