0 研究背景
电梯作为一种公共交通工具，最重要的是保障乘客的人身安全，其轿厢内的安全状态直接影响到电梯的整体安全性能。随着电梯的数量的持续增长，型号越来越复杂，楼层越来越高，制造技术不断复杂化，因此现有的电梯视频监控装置和远程监控装置不能满足电梯检验、监管、管理工作对电梯轿厢视频数据的迫切使用需求。视频中发现的门系统目标进行目标检测和目标跟踪，为电梯安全管理提供技术和数据支撑对测量的参数进行一系列的运算和长期存储，让检验人员可以随时调阅和查看检测结果。
门系统结构分析电梯门由层门和轿门构成。层门设在层站入口处，即乘客在楼层等候电梯常见的门，根据需要，电梯井道(电梯轿厢在建筑内上下垂直运行的通道)在每层楼设1个或2个出入口，不设层站出入口(层门)的层楼称为冒层．层楼数与层门相对应，一部电梯对应多个层门．轿厢门是电梯轿厢上设置的门，即乘客进入电梯之后所见的门，一部电梯只有一个轿门．轿厢门与轿厢随动。电梯运行过程中，轿门是主动门，层门是被动门，由轿门带动层门开关门运行。
1 电梯轿门监测系统
系统采用高清摄像头加高性能的瑞芯微rk3399芯片作为整个系统的硬件架构。在_Linux 系统上移植 OpenCV,基于 V4L2 通过 USB 摄像头采集视频图像,结合基于计算机视觉的门状态识别算法,在瑞芯微rk3399上实现电梯轿厢门状态识别。系统总体设计方案如图 1 所示,系统由硬件层、操作系统层、应用软件层三部分组成。
图1 系统总体设计方案
电梯轿厢图像的采集过程分为打开设备、设置视频的制式和帧格式、分配缓冲区及物理内存、读取数据、处理数据、关闭设备等步骤,函数编程的模式如图 2 所示。
图2 电梯轿厢内图像采集过程
3 基于 Hough 线变换的电梯门状态识别
电梯门状态识别系统采集轿厢内图像信息,获取一帧图像,在 Linux 系统上对图像完成预处理,预处理包括:灰度化、图像去噪声,将通过预处理之后的图像进行边缘检测获取边缘图像,为了得到更好的边缘效果,对获取的边缘图像进行膨胀处理,最后通过基于 Hough 的电梯门状态识别算法获得电梯门的开关状态,门状态识别系统总体流程如图 3 所示。
图3 门状态识别系统总体流程
通过比较电梯轿厢关门和打开的状态,可以发现,电梯关闭状态下左右两扇电梯轿厢门会形成一条为直线的门缝,如图 5 红色框所示,两扇电梯门关闭形成的门缝。电梯门形成的门缝具有直线特性,通过图像中特定的区域范围判断是否有超过特定长度的直线,从而判断门的开关状态,因此电梯门状态可通过判断图像中固定区域检测到直线的长度来实现。Hough 线变换可以有效避免图像中一些特征点遮挡现象的干扰,具有很好的容错性和鲁棒性,所以采用基于 Hough 线变换来作为电梯门状态识别的核心算法。
3.1 电梯门状态识别算法原理分析
Hough是一种使用表决原理的参数估计技术,基本思想是借助图像空间和 Hough 参数空间的点与线之间对偶的关系,在一个参数空间中通过累积器使用 一个符合预先设定的阈值得到一个符合该特定形状的集 合作为霍夫变换结果。 直角坐标系中直线 L 的方程为:
y =kx+ b （1）
用极坐标表示为:
r =x cosθ+ y sinθ (2）
式中,r 为原点 O 到直线 L 的距离,θ为垂线与 x 轴之间的夹角,在直角坐标系中,xy 平面的任意一条直线对应极坐标系中的的一条曲线。Hough 线变换的本质就是点与线之间的对应关系,直角坐标系中的任意一条直线对应极坐标系中的一个点,直角坐标系的一点对应极坐标系中的一条曲线。电梯闭合时,门缝具有直线特性,本文提出基于Hough 线变换的电梯门状态识别算法,检测出电梯关门状态下形成的门缝,并计算检测直线的长度,分析出直线长度和开关门状态的关系。电梯开关门,门缝必定是出现在图像中间的固定区域,在对图像的 Hough 变换值进行搜索时,只需要在特定的固定区域进行搜索,可以减少搜索量,提高效率。
4. 验证试验
电梯门状态识别算法具体实现步骤如下:
① 图像去噪:因为采集的过程中一定会受到噪声的影响,本文通过图像平滑来减少噪声对采集图像质量的影响,选择采用 5×5 方形窗口的中值滤波器去除图像噪声,在图像去噪声的同时又保存了图像中大部分细节信息。
② 计算轿厢宽度:通过角点检测确定出电梯轿厢门 两个角落的角点,如图 4a所示中的 A、B 两点,计算两个角点之间的距离 L。
③ 在 S 区域内采用累计概率 Hough 变换,只在一定的范围内进行霍夫变换,计算单独线段的方向以及范围,从而减少计算量,缩短计算时间,大大提高效率。处理后的效果图,如图4b所示。
④ 判断检测的直线是否存在连续的并且超过预先设定的长度,如果存在至少一条超过10 cm 的直线,那么可以认为电梯门处于关闭状态,反之处于打开状态。
图4a 图像坐标系 图4b 图像概率霍夫线变换
结 语
本文采用瑞芯微rk3399处理器作为整个系统的硬件处理器核心,通过在 Linux 中移植 OpenCV 作为系统的软件处理核心,通过前端识别技术,提出了基于Hough 线变换的电梯门状态识别的算法,通过在固定区域内判断电梯门缝造成检测结果的长度,推导出电梯门开关状态,该系统能够智能实时地获取电梯门的开关状态。实验结果表明,该算法精度高,可以兼容白天黑夜多种环境,在安防领域拥有很好的应用前景。
参考文献：
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[2] 段汝娇,赵伟,黄松岭.一种改进 Hough变换的直线快速检测算法[J].仪器仪表学报,2010,31(12).。
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