控制模块；控制模块根据获取人数 信息和轿厢还可以容纳的人数，控制电梯的运行和电梯轿厢内照明系统的工作状态，以达 到绿色节能；控制模块还根据电梯的运行和候梯人数信息计算各楼层电梯预计到达时间； 控制模块将电梯轿厢内人数、该轿厢还可以容纳的人数和各楼层电梯预计到达的时间发送 给用户客户端模块和人机交互模块；用户客户端模块通过根据用户自身位置信息获取相应 电梯的运行情况；人机交互模块用于控制和实时显示该主控系统的所有信息。本发明由于 采用上述设置，利用现有物质条件，除摄像头位置外，不需对电梯做出任何机械结构改动， 只需引入本发明即可，即将计算机视觉检测技术应用到电梯控制系统中，从而实现电梯自 动获取数据、主动调配和智能控制。2、本发明的图像采集模块对摄像机安装位置技巧性选 取，针对固定场景进行人数检测，具有更高的人数检测精确度。3、本发明的用户客户端模块 包括一客户端服务器和若干用户客户端；客户端服务器通过网络接收来自控制模块所有信 息；用户根据自身需求通过用户客户端设定自身位置信息，根据该位置信息从客户端服务 器上获取相应电梯的运行情况，在用户客户端实时显示电梯轿厢内的人数、本楼层的候梯 人数以及上行或下行电梯下一次到达本楼层的时间，通过以上设置可以实现将电梯运行状 态的相关信息推送给用户，方便用户根据自身情况决定是否乘坐。鉴于以上理由，本发明可 以广泛用于视频监控领域。
【附图说明】
[0014] 图1是本发明的结构示意图
[0015] 图2是图像采集模块中摄像头的安装示意图
【具体实施方式】
[0016] 下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
[0017] 如图1所示，本发明包括图像采集模块1、人数检测模块2、控制模块3、用户客户端 模块4和人机交互模块5。
[0018] 图像采集模块1用于获取电梯轿厢内部以及各楼层电梯候梯处的原始视频信息， 并将该原始视频信息发送给人数检测模块2和人机交互模块5。上述图像采集模块1主要 构成为摄像头、视频线、视频采集卡等物理硬件，包含电梯轿厢内的摄像头和各楼层电梯等 候区的摄像头。如图2所示，电梯等候区的摄像头以45度角俯视监控区域，电梯轿厢内的 摄像头在正上方中央部位垂直向下俯视轿厢，捕获电梯候梯区和轿厢内的视频信息，通过 视频线和视频采集卡将数据传送到本地硬盘进行存储。
[0019] 人数检测模块2针对图像采集模块1发送来的原始视频信息进行人体检测处理， 获取电梯轿厢内部以及各楼层电梯候梯处的人数信息将其发送给控制模块3。
[0020] 人数检测模块2包括视频预处理机构21、人体分类器机构22和容纳人数机构23。
[0021] 其中，视频预处理机构21将从图像采集模块1获取的原始视频信息处理成固定分 辨率的灰度视频，依据实际环境下摄像头的监控区域进行ROI操作（R0I操作为本领域技术 人员公知的技术手段故不再详述），该操作用于提取出仅包含需要检测人数的监控视频区 域的视频；针对该视频中的每帧图像通过用当前的该视频里的图像减去背景图像以去掉该 视频中无用的背景信息，仅保留含有人体的前景图像，并不断更新背景，生成包含有人体信 息的预处理视频，并将生成的预处理视频发送给人体分类器机构22和容纳人数机构23 ;其 中，背景图像为无人侯梯且无人乘坐电梯时，侯梯区域和电梯轿厢内部的图像。
[0022] 人体分类器机构22在电梯运行至楼层和楼层之间时对预处理视频进行人体检 测，获取电梯轿厢内部以及各楼层电梯候梯处的人数信息；将电梯轿厢内部以及各楼层电 梯候梯处的人数信息发送给控制模块3。
[0023] 上述实施例中，人体分类器机构22进行人体检测的工作过程如下：
[0024] 1)利用本地电梯候梯处的监控摄像头捕获的包含人体的图像、其他包含人体的图 像以及不包含人体的图像组成人体分类器训练样本库；
[0025] 2)裁剪人体分类器训练样本库中图片获得包含人体的正样本图片集合 P (positive samples)和不包含人体的负样本图片集合N(negative samples)，并将P和N 中的样本图片归一化为64*128的尺寸；
[0026] 3)先依次读取完正样本图片集合P中的正样本图片，然后依次读取负样本图片集 合N中的负样本图片，针对每一样本图像计算其HOG描述子(!(descriptors)，复制HOG描述 子d到样本特征矩阵F (feature)，计算HOG描述子的具体过程如下：
[0027] ①利用Ga_a校正法对样本图像进行颜色空间的标准化，调节样本图像对比度、 降低样本图像的局部阴影和光照变化的影响、抑制噪声的干扰，Ga_a压缩公式如下：
[0028] I(x，y) = I(x，y)ga_
[0029] 其中，I (x, y)为样本图像，gamma此处取0· 5。
[0030] ②计算经过标准化的样本图像横坐标和纵坐标方向的梯度：首先用[_1，0，1]梯 度算子对经过标准化的样本图像做卷积运算，得到X方向（水平方向）的梯度分量g_x，然 后用[1，0，-1] τ梯度算子对经过标准化的样本图像做卷积运算，得到y方向（竖直方向）的 梯度分量8_7。据此计算每个像素位置的梯度方向值，对于经过标准化的样本图像中任一像 素点（X，y)其梯度为：
[0031 ] Gx(x,y) = H(x+l,y)-H(x-l,y)
[0032] Gy (x, y) = H (x, y+1) -H (x, y-1)
[0033] 其中，Gx(x, y)、Gy (x, y)、H(x, y)对应表示经过标准化的样本图像中像素点（x, y) 处的水平方向梯度、垂直方向梯度和像素值。像素点（x，y)处的梯度幅值和梯度方向分别 为：
[0036] ③将经过标准化的样本图像划分为更小的单元格图像，每个单元格图像为6*6像 素，计算每个单元格内任一像素点（x，y)的梯度方向，通过参考每个像素点的梯度幅值得 到每个单元格的HOG描述子；
[0037] ④将3*3个单元格图像组合成大的、空间上连通的块区间，依据每个单元格的HOG 描述子组合得到每个块的HOG描述子d ;
[0038] ⑤将所有的块的HOG描述子d组合成最终的特征向量F。
[0039] 4)对特征向量F使用OPENCV(-款开源的计算机视觉库）中的SVM训练函数进行 训练，生成最终用于人体检测的检测子。
[0040] 5)对从视频预处理机构21获取的预处理视频进行逐帧提取图像，并使用8*8， 8*16,16*16等不同尺寸的窗口对图像进行扫描计算其HOG特征，利用检测子判定是否为人 体，返回图像中人体的数量和位置坐标。
[0041] 容纳人数机构23针对预处理视频进行二值化操作，将背景图像归一化为白色，将 前景图像即电梯内承载的人和物体归一化为黑色，通过黑色区域占据的比例，计算轿厢内 剩余空间的大小，根据轿厢内剩余空间的大小以及一般情况下单位人员（单位人员按照本 领域技术人员公知的大小设定）站立在电梯轿厢内所占据的面积大小计算电梯还可以容 纳多少人，并将轿厢还可以容纳的人数发送给控制模块3。
[0042] 控制模块3根据获取人数信息和轿厢还可以容纳的人数，不但智能调控电梯的运 行（譬如自动控制电梯轿厢在楼层的停靠），以避免电梯满载停靠楼层的行为，而且还控制 电梯轿厢内照明系统的工作状态，以便在电梯里没有检测到人的时候，控制电梯里的照明， 以达到绿色节能的目的。控制模块3还通过电梯的运行状态和各楼层候梯人员的人数计算 各楼层电梯预计到达的时间。控制模块3将各楼层电梯预计到达的时间、电梯轿厢内人数 和该轿厢还可以容纳的人数发送给用户客户端模块4和人机交互模块5。