[发明专利]基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为的检测方法有效
| 申请号： | 201911044258.0 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110765964B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 徐本连;孙振;施健;鲁明丽;从金亮 | 申请（专利权）人： | 常熟理工学院 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/75;G06V20/40;G06K9/62;G06T7/149;G06T7/246 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 滕诣迪 |
| 地址： | 215500 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为的检测方法，通过结合帧间差分法的ViBe算法获取运动目标的外部轮廓，在外部轮廓的基础上获得轿厢内乘客身体的高宽比信息；通过YOLOv3神经网络对轿厢内的人体头部数量和位置进行检测。根据YOLOv3神经网络检测到的人头数量，将轿厢内的异常行为检测分单人，两人及以上两种情景。在单人情景下，利用乘客人体轮廓的高宽比的变化和乘客人头的垂直移动距离，实现摔倒行为的检测。在两人及以上情景中，结合帧间差分法的ViBe算法获得的目标轮廓的基础上，利用金字塔LK光流算法计算乘客的平均动能，实现暴力侵害行为的检测。本发明视频输入与检测同时进行，达到实时检测的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 计算机 视觉 电梯 轿厢内 异常 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为的检测方法，其特征在于步骤如下：/n步骤1：外部轮廓检测，通过结合帧间差分法的ViBe算法获取运动目标的外部轮廓，并在外部轮廓的基础上获得进入轿厢的乘客身体的高宽比信息；/n步骤2:人数头像检测，通过YOLOv3神经网络对电梯轿厢内的人体头部进行检测，并且获得人头目标的位置信息；根据YOLOv3神经网络检测到的人头数量，将电梯内的异常行为检测分为单人，两人及以上两种情景；/n步骤3:基于人体轮廓和头部的摔倒检测，在单人情景下，利用乘客人体轮廓的高宽比的变化和乘客人头的垂直移动距离，实现对摔倒行为的检测；/n步骤4:多人动能检测，在两人及以上情景中，在结合帧间差分法的ViBe算法获得的目标轮廓的基础上，利用金字塔光流算法，计算乘客的平均动能，实现对暴力侵害行为的检测。/n
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