[发明专利]一种基于人流量统计的室内动态冷负载智能检测方法

摘要

本发明公开了一种基于人流量统计的室内动态冷负载智能检测方法，通过统计进出房间的人流量，从而得到室内的剩余人数，最后结合当前时间、室内的温度、场所的群集系数、人员的劳动强度以及人员滞留在室内的总时间来计算出动态冷负荷。本发明通过对房间进出口区域进行视频监控来统计人流量，首先采用运动目标检测算法检测出目标的区域，然后采用跟踪算法跟踪目标的运动轨迹，最后根据该运动轨迹以及房间的布局来分析目标的行为。本发明能更准确地统计人流量，为室内空调运行提供精确、可靠的实时冷负荷数据，实现优化节能控制。

主权项

一种基于人流量统计的室内动态冷负载智能检测方法，其特征在于，包含以下步骤：(1)采用摄像设备对房间出入口及周边范围的视频图像数据进行实时采集，并上载到服务器；(2)在视频图像中设置一个矩形框作为感兴趣区域，并在感兴趣区域中选择进线和出线；其中进线表示进入室内的界线，出线表示离开室内的界线；其中进线与出线围成封闭区域；(3)服务器对视频序列中进出房间的人员进行检测和轨迹跟踪，具体为：(3‑1)获取视频序列；(3‑2)判断背景模型是否建立；若是，更新背景模型；若否，建立背景模型；(3‑3)获取前景目标，并进行前景阈值化、前景二值化和形态化处理，得到前景目标二值图；(3‑4)采用基于目标段的区域增长法求出前景目标二值图的连通域，具体包括以下步骤：(3‑4‑1)新建一个二维数组seg[][]，用于存储前景目标二值图对应的目标段；同时新建一个二维数组pos[][]，用于存储目标段的编号；(3‑4‑2)扫描二值图，找出所有的目标段，并标志为0，用数组seg[][]存储所有的目标段，并新建一个最大长度为目标段数目的队列，与此同时，给pos[][]赋值，其中pos[i][j]的值表示在前景目标二值图第i行中，距离水平位置j右边最近的目标段编号；所述给pos[][]赋值具体如下：如果像素点(i,j)＝1，pos[i][j]＝cur；否则pos[i][j]＝cur+1，其中cur表示最近找到的目标段的编号；(3‑4‑3)遍历二维数组seg[][]，找到第一个还没访问过的目标段，给予新的标记flag，然后放进队列中，转到步骤(3‑4‑4)，如果所有目标段都访问过，则转到步骤(3‑5)；(3‑4‑4)取出队头的目标段，寻找与该目标段连通的上行和下行的目标段；设队头的目标段的左右值分别为left和right，目队头的标段位于第i行；令a1＝pos[i‑1][left]，如果像素点(i‑1,right)的值为1，令b1＝pos[i‑1][right]，否则b1＝pos[i‑1][right]‑1，则从a1到b1之间的目标段均属于与队头目标段的连通的上行目标段；令a2＝pos[i+1][left]，如果像素点(i+1,right)的值为1，令b2＝pos[i+1][right]，否则b2＝pos[i+1][right]‑1，则从a2到b2之间的目标段均属于与队头目标段的连通的下行目标段；用队头的目标段的标志来标识所有找到的与队头目标段连通的目标段，并将它们放到队尾，同时队头目标段出队；如果队列还有目标段，则重复步骤(3‑4‑4)，否则进行步骤(3‑4‑3)；(3‑5)通过连通域的聚类，确定运动目标的个数与区域；(3‑6)判断检测到的运动目标是否反正遮挡；若是，通过基于目标运动连贯性的质心匹配模型对运动目标进行跟踪；若否，通过外观模型对运动目标进行跟踪；(3‑7)获取运动目标的信息；(4)根据检测和轨迹跟踪的结果，统计进入、离开房间的人流量，从而计算室内剩余的人数，具体为：令感兴趣区域内的目标出现时的状态为S₀，消失时的状态为S₁；S₀、S₁的取值范围为‑1,0,1；其中‑1表示目标在进线与出线围成的封闭区域中；0表示目标在进线上；1表示目标在出线上；在目标消失的时刻，按以下规则结算目标的行为：(a)当S₀＝S₁，表示目标不进不出；(b)当S₀＝0,S₁＝‑1或者S₁＝1，表示目标出去；(c)当S₀＝1,S₁＝‑1或者S₁＝0，表示目标进来；(d)当S₀＝‑1或者S₀＝1，S₁＝0，表示目标进来；(e)当S₀＝‑1或者S₀＝0，S₁＝1，表示目标出去；得到进入人数和出去人数后，结合室内初始人数算出当前室内的剩余人数；(5)服务器根据当前室内的剩余人数、室内温度值以及人体显热散热量的冷负荷系数、群集系数、成年男子当前劳动强度下的显热散热量，计算室内的动态冷负荷；(6)判断视频是否结束；若否，重复步骤(1)～(6)；若是，则结束。