[发明专利]一种识别电动扶梯异常运行状况的方法和系统

摘要

本发明公开了一种识别电动扶梯异常运行状况的方法及系统，该方法包括采用摄像机采集电动扶梯的实时运行图像；在预设的有效区域内对采集的实时图像进行采样并提取采样点；实时利用Lucas‑Kanade光流法计算每帧图像的每个采样点在图像上的运动矢量并识别噪声点，进而获得每帧图像的运动状态；统计预设时间阈值内所采集的连续的多帧图像的运动状态，进而将出现次数最多的运动状态作为电动扶梯的运动状态；判断获得的电动扶梯的运动状态是否与预设的电动扶梯运动状态相符，若不相符，则输出报警信息。本发明实现方式简单，抗干扰性强，持续性及稳定性高，可广泛应用在公共场所对电动扶梯进行监测，环境适应力强，具有较高的通用性。

主权项

一种识别电动扶梯异常运行状况的方法，其特征在于，包括：S1、采用摄像机采集电动扶梯的实时运行图像；S2、在预设的有效区域内对采集的实时图像进行采样并提取采样点；S3、实时利用Lucas‑Kanade光流法计算每帧图像的每个采样点在图像上的运动矢量并识别噪声点，进而获得每帧图像的运动状态；S4、统计预设时间阈值内所采集的连续的多帧图像的运动状态，进而将出现次数最多的运动状态作为电动扶梯的运动状态；S5、判断获得的电动扶梯的运动状态是否与预设的电动扶梯运动状态相符，若是，则返回步骤S1，否则，输出报警信息并返回步骤S1；所述步骤S3包括：S31、实时利用Lucas‑Kanade光流法计算每帧图像的每个采样点在图像上的运动矢量，所述运动矢量包括运动方向和运动速度；S32、计算每个采样点的运动方向与水平方向的差值，若该差值小于预设的差值阈值，则判断该点为噪声点，将其运动方向和运动速度均设为0；S33、对每个采样点的运动速度进行判断，若该运动速度不在预设的速度区间内，则判断该采样点为噪声点，将其运动方向和运动速度均设为0；S34、对每帧图像中的所有采样点的运动方向进行统计，进而获得每帧图像的运动状态；所述步骤S34，其具体为：按照以下条件，分别统计每帧图像的所有采样点中向上运动、向下运动和静止这三种运动状态的采样点的总数，进而将总数最多的运动状态作为该帧图像的运动状态：一、若某个采样点的运动方向大于0，则该采样点的运动状态为向上运动；二、若某个采样点的运动方向小于0，则该采样点的运动状态为向下运动；三、若某个采样点的运动方向等于0，则该采样点的运动状态为静止。