技术特征：
1.基于视频系统的电梯乘客异常乘梯行为监测方法，其特征是：检测对象发出的红外辐射图像i和可见光图像v，用于通过图像获取装置获取图像中的乘客头部运动方向来判断异常行为；该检测异常行为被检测到时，提供根据异常和通知异常部分的预定通知。2.如权利要求1所述的基于视频系统的电梯乘客异常乘梯行为监测方法，其特征是：所述红外辐射图像i含有被摄乘客发射的黑体辐射信号信息。3.如权利要求1所述的基于视频系统的电梯乘客异常乘梯行为监测方法，其特征是：所述的红外辐射图像i经如下步骤处理，将红外辐射图像i进行温差起伏提取，然后通过阈值划分获得红外辐射图像i温度区分结果。4.如权利要求1所述的基于视频系统的电梯乘客异常乘梯行为监测方法，其特征是：所述的可见光图像v经如下步骤处理，将可见光图像v就行各相异性扩散滤波，然后获得到平滑结果，再给予mean shift算法进行影像分割，以获得初始结果。5.如权利要求3或4所述的基于视频系统的电梯乘客异常乘梯行为监测方法，其特征是：所述的温度区分结果和所述的初始结果经基于最小异质性准则的区域合并处理，得到经过分割的图像。6.如权利要求5所述的基于视频系统的电梯乘客异常乘梯行为监测方法，其特征是：所述的最小异质性准则的区域合并处理过程中，能以反馈方式调整所述的阈值，以提高所述的温度区分结果和所述的初始结果之间的边缘识别吻合程度。7.如权利要求1所述的基于视频系统的电梯乘客异常乘梯行为监测方法，其特征是：获取图像中的乘客头部运动方向来判断异常行为的步骤如下，1)获取红外辐射图像i和可见光图像v采集并获得图像分割结果；2)对图像分割结果进行边缘检测，找出边缘图像中的类圆区域；3)通过人头灰度直方图模板判断该类圆区域是否为人头并进行跟踪；4)计算每个乘客头部类圆区域的中心点的移动方向、移动速度；5)通过分析类圆区域中心点的移动方向和移动速度判断乘客的行为。8.实现如权利要求1所述的基于视频系统的电梯乘客异常乘梯行为监测方法的计算机程序。9.存储有如权利要求8所述计算机程序的存储介质。
技术总结
本发明公开了一种基于视频系统的电梯乘客异常乘梯行为监测方法，其采用了检测对象发出的红外辐射图像I和可见光图像V，用于通过图像获取装置获取图像中的乘客头部运动方向来判断异常行为；该检测异常行为被检测到时，提供根据异常和通知异常部分的预定通知。通过红外辐射图像I和可见光图像V合并后提高后续算法的识别准确性，通过I具有的特定辐射信号可以校准V所本身具有的噪点。可以在电梯内避免空间狭窄、人员物品嘈杂对单纯可见光视频识别的误差。红外辐射图像I能提供可见光图像V所不具备的分割信息，以辅助检测图像V和检测异常部分的存在。本发明具有提高识别准确性、优化边缘识别和图像分割、抗干扰的优点。抗干扰的优点。抗干扰的优点。
技术研发人员：肖健
受保护的技术使用者：深圳百城精工有限公司
技术研发日：2021.12.17
技术公布日：2022/3/22