[发明专利]一种基于深度数据的闸机通行系统

说明书

本发明公开了一种基于深度数据的闸机通行系统，包括：数据采集模块、数据对齐模块、行人定位模块、身高检测模块、距离检测模块、数据储存模块；其中，数据采集模块用于数据深度采集，数据对齐模块是将RGB颜色图和深度数据的对齐，行人定位模块将深度相机采集到的彩色照片通过YOLOv3目标检测算法进行识别，框出行人并保存框的位置信息；身高检测模块用于采集行人的身高数据；距离检测模块用于计算行人间的距离；数据储存模块将所有采集和检测数据直接存储到数据库系统中，进行留存和后期取证使用。利用本系统可以计算身高以区分成人与儿童，同时测量前后行人间距，识别连续通行者，实现更为智能化的闸机通行检测。

技术领域

本发明涉及城市轨道交通技术领域，特别涉及一种基于深度数据的闸机通行系统。

背景技术

随着我国经济的发展，人口数量逐渐增多，乘坐地铁和高铁是大部分人出行的首要选择，其中地铁的人流密度大，在上下班高峰期，人流量更是达到了最高值，给地铁的管理造成较大的负担。

闸机系统是控制行人行进速度的重要设施，当人流密度较大时，闸机易出现识别精准度降低、无法识别连续通行者等问题，从而造成跟票逃票问题难以控制。同时由于无法区分人群中的成人与随行儿童，在人流量较大的情况下，将给儿童群体带来安全隐患。

基于以上问题，国内开展了利用计算机视觉或者传感器等技术进行智能化检测，提高检票的效率和精准度，有效地缓解了交通压力。有些学者研究出了人工智能双目闸机、人脸识别闸机等方案，进一步升级闸机系统。

其中，运用传感器进行检测的误差在10％-15％，精度较低，并且应用场景较少，无法检测行人携带的背包等大件物品。

而采用的人工智能双目技术，是将双目传感器放置在闸机正上方，经过深度图像计算和识别，实现视野内多个目标的判断。该技术相比于光电传感器，大大提升了检测精度，但由于垂直采集信息，视野范围较小。

以上这些系统在检测精度、视野范围上有待进一步优化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度数据的闸机通行系统，以解决上述背景讨论中技术存在的问题。

本发明的技术方案是：

一种基于深度数据的闸机通行系统，包括：数据采集模块、数据对齐模块、行人定位模块、身高检测模块、距离检测模块、数据储存模块；其中，数据采集模块通过深度相机进行数据深度采集，深度相机为微软Kinect，深度相机为RGB和深度同时进行采集的设备，深度相机放置在距离地面的高度2.3米，深度相机的摄像头以与水平线成45度左右的俯仰角向下拍摄；数据对齐模块是RGB颜色图和深度数据的对齐，可以通过棋盘格标定的方法实现；行人定位模块将深度相机采集到的彩色照片通过YOLOv3目标检测算法进行识别，框出行人并保存框的位置信息，便于后续计算使用；身高检测模块用于采集行人的身高数据；距离检测模块用于计算行人间的距离；数据储存模块将所有采集和检测数据直接存储到数据库系统中，进行留存和后期取证使用。

优选地，身高检测模块的具体工作过程为：步骤一，导入深度信息以及框的位置信息，将深度信息剪裁，只保留框内的深度信息，从而更集中地对行人所在区域进行处理，排除行人外的环境的干扰；步骤二，建立数学模型，计算行人身高：深度相机到行人头顶的最小距离MinDepth，深度相机与行人头顶延深至地面点之间的距离MaxDepth，深度相机距离地面的垂直高度距离KinectHeight，根据公式计算出行人的身高Height；步骤三，根据不同场景下采集到的行人图片，多次通过上述过程计算得出的行人身高，并取平均值，然后计算出特定行人的实际身高Personheight。