一种基于人流计数方法的呼梯控制技术

杨小泽 张今朝 徐祝青 张锐

摘 要：随着电梯在高层建筑中的使用越来越频繁，人们在要求电梯安全性的同时，更多的是关注电梯的舒适性以及乘梯效率。针对电梯使用过程存在乱按电梯按钮，从而导致电梯控制模块不能正常派梯的现象，文章提出一种基于Harris角点检测的人流计数方法，通过所得人流数目限制按梯次数，从而保证电梯的正常高效的运行，并验证其有效性。

关键词：控制模块；单高斯分布背景模型；人流计数；按梯次数

中图分类号：TU857 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）20-0044-04

Abstract： With the increasing use of elevators in high-rise buildings， people are pursuing safety of elevators， while more attention is paid to comfort and efficiency of elevators. In view of the phenomenon that the elevator control module can not avail the elevator normally due to capricious button pushing during elevator taking， this paper puts forward a method of passenger flow counting based on Harris corner detection. The notion passenger flow is used to limit the times of button pushing， in order to ensure the normal and efficient operation of the elevator and verify its effectiveness.

Keywords： control module； Single Gaussian Distribution Background Model； passenger flow counting； times of elevator button pushing

引言

随着社会发展和人口数量的增加，人们对乘坐电梯效率的要求也越来越高，但由于电梯群控系统存在不确定性、多目标性、扰动性、非线性及信息的不完备性等特点[1]，电梯很难在人為因素的影响下正常运行。例如社会上存在乱按电梯按钮的现象，导致电梯不能按照其他乘客需要正常运行，影响电梯性能的同时，增加了其他乘客的候梯和乘梯时间。撇开社会道德层面，我们该如何通过技术来杜绝类似事件再发生显的尤为重要。针对这种现象，目前有些电梯厂商设计出了一种名叫“防捣乱”功能的智能电梯[2]，该功能是自动将轿厢载重量与轿内指令数进行比较，若乘客数过少，而指令数过多，则自动取消错误的多余轿内指令，但此方法存在较多不确定因素。文献[3]提出了一种基于角点轨迹统计跟踪的人流计数新方法。此方法能将视频监控和图像处理技术应用到电梯群控系统中。电梯群控是电梯控制的核心，电梯群控的前提是首先实现单梯控制，单电梯控制主要实现电梯舒适系统设计和电梯节能处理的功能[4]。在单电梯控制模块中，若能提前知道电梯里的人数，便可以通过人数来限制电梯里人按梯次数，从而提高电梯的运送效率，缩短其他乘客的候梯时间。相比于轿厢称重等后验检测方法，基于计算机视觉的人数检测方案更为准确和高效[5]。

本文基于电梯群控系统，引入一种新型的人流计数方法，即基于Harris的人流计数方法。通过对进入电梯内部人数的检测来限制电梯内乘客的按梯次数，从而避免一人按多层按钮造成电梯无端启停事件的发生。

1 电梯群控系统的基本原理

1.1 电梯群控系统结构

电梯群控系统是一个非常复杂的系统，需要对各种信号进行接发和处理。包括群控电梯PLC组之间的信号设定、群控电梯平层处理、电梯群控调度算法等。图1为电梯群控系统的一种基本结构框图，电梯群控模块是电梯群控的系统的核心，主要负责接受各种轿外和轿内信号，根据派梯策略算法将处理的信号结果分配给单个控制模块。单电梯控制模块再根据各自的电梯状态、分配的轿内外呼叫信号等对电梯进行控制。

电梯群控系统的核心任务是实现电梯的最优配置，需要满足乘客平均候梯时间要求短，乘客平均乘梯时间要求短，电梯系统耗能要求小，轿厢内拥挤程度低等基本要求，因此选择一套性能良好的电梯群控系统派梯策略是至关重要的。

1.2 单电梯控制规则

单电梯控制规则主要是采用全集选控方式对单台电梯进行控制，即电梯的逻辑控制系统能实现将各楼层厅外的上召唤及下召唤信号与轿厢内的指令信号综合在一起进行集中控制，单台电梯的控制流程图如图2所示，电梯会响应每一个呼叫信号，但电梯停靠次数越多，消耗的电能就越大。若其中多次停靠是无意义的，所以要通过控制单台电梯的控制模块，尽量减少空载和无效停靠和开门，从而提高电梯的总体利用率。下面介绍一种基于单高斯分布背景模型的人流计数方法，通过轿厢顶的视频监控，对视频进行图像化处理，经过轨迹一致性对人群进行统计计数，将人数信号传输至控制模块，最后实现对单电梯的有效控制。

2 新型视觉人流计数方法与选层控制

我们要通过安装在电梯轿厢顶部的摄像头，将拍摄到的视频图像作为人流计数的依据，图3给出了摄像头的大致位置以及其大致的视角范围。同样选择怎样的识别模式也显的尤为重要，传统的检测方法有通过识别人脸计数或以人体肩膀间隔作为计数依据的方法，如基于启发式模型的镶嵌图（Mosaic Image）人脸检测[6]及改进的镶嵌法[7]，但由于存在无法识别到人脸或有遮挡物存在等问题，所以并不适用于电梯的人数识别。

2.1 基于单高斯分布背景模型的前景提取

目前现有的运动图像前景提取，大多数都是在基于高斯分布模型的基础上稍做改进，适合复杂场景下运动图像的前景提取。而本文要研究的对象是电梯，由于以电梯为主体的视频图像的背景有变化小，受外界影响较小等特点，所以运用传统的单高斯分布背景模型，即在每一帧中分离出前景和背景区域即可。

单高斯分布背景模型适用于单模态背景的情况。对于一个特定的背景像素亮度分布满足高斯分布，设A为背景图像点，若其亮度满足式子（1），即背景模型的像素满足两个参数要求：均值u和方差d。对于一个给定的视频像素图像，若满足式子（2），则认为点是视频图像里的背景点，反之则为视频图像里的前景。利用这一简单特性，我们便很容易地区分出视频图像里的前景和背景，前景是运动的物体，即使进入电梯的人。

2.2 基于Harris的角点提取

角点是图像很重要的特征，对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点一般被定义为图像边缘曲线上曲率极大值的点，或者是图像亮度变化剧烈的点，它在保留了图像原有特征的基础上有效地减少了信息的数据量，从而提高了图像处理的速度和精度[8]。常见的基于模板的角点检测算法有Kitchen-Rosenfeld角点检测算法，Harris角点检测算法、KLT角点检测算法等。其中最著名的就是Harris算法，Harris算法通过计算像素所在位置的梯度检测角点，角点检测即是寻找连续运动帧图像中的对应像素点，此算法必选满足以下几个假设成立：

（1）亮度恒定。

（2）时间连续或者运动位移小。

（3）空间一致性，邻近点有相似运动，保证相邻。

2.3 Harris角点检测原理分析

假设图像中存在一個局域的小区域，将这儿小区域在各个方向上移动，基于灰度图像，根据窗口内的灰度变化来判断是否遇到角点。区域移动方向有三种，分别是：在平坦区域移动，如图4（a），在此方向上移动无任何灰度变化所以不存在角点；在边缘移动，如图4（b），沿着边缘方向移动无灰度变化，所以无角点；在角点上移动，如图4（c）在交点上上沿着任意方向移动灰度变化明显，即角点存在。

2.4 角点轨迹统计跟踪

角点轨迹跟踪就是将相对于运动物体而不动的角点相连，以达到跟踪运动物体轨迹的目的。文献[3]提出了一种根据角点周围的相关度标记图像中点的权值，并逐步获得角点轨迹的权值变化，从而获得运动物体的轨迹变化的方法。

2.5 电梯内人数统计

当有人群进入电梯后，所得视频图像经过处理后便可得到人群的轨迹图。通过分析轨迹图上的角点轨迹，使用轨迹一致性聚类方法，可以推断出轨迹沿着一定方向移动即为同一运动物体。对于同一方向上的物体，可以检测同一运动轨迹之间的横跨面积，若之间的横跨面积超过一个规定范围，就判定为两人或者更多人。

2.6 电梯选层控制

传统的电梯控制选用继电器控制，但是继电器存在体积庞大，控制线路复杂，故障率高，维修苦难，可靠性和安全性较差，造成经常性的故障停梯[9]等问题。所以目前较多电梯均采用可编程序控制器，即PLC控制器。PLC控制作为一个微型计算机，控制着电梯的整个系统，包括电梯楼层判断，电梯上下行判断，电梯加速减速监控，电梯开关门控制等。PLC同样控制着电梯轿内呼梯面板，通过轿内乘客所按按钮信号来控制电梯的运行方向以及平层控制。

结合PLC可编程序控制器编程简单的特点，我们可以将进入轿厢内的人数信号，即利用上述新型人流计数方法多得到的人数，作为输入量传入PLC控制器，设输入量为x（x表示进入电梯的人数）。PLC经过简单的逻辑运算后将信号输出，设输出量为y（y表示允许的按梯次数），控制轿内乘客的按梯次数，设乘客按梯次数为z，x、y和z满足式子（3）和（4），即允许按梯次数等于乘梯人数加上a（a表示电梯人流计数所允许的误差），当前轿厢内按梯次数z达到按梯允许按梯次数y的限制时，PLC断开按钮面板与电梯其他控制系统的连接。其基本控制流程如图5所示。

3 仿真

随机抽取视频图像中的一帧图像为例，图6是利用Matlab仿真软件将RGB图像转为灰度图像。再根据Harris角点提取可以仿真出角点图像，如图7，图中的点为角点。

最后通过逐帧分析的方法，可以得到相邻帧图像的角点轨迹图像，根据一致性聚类方法便可以很方便地识别出乘客并计数，从而达到利用人数控制按梯次数的目的。仿真结果如图8表明此方法有效。

4 结束语

本文在分析了有乘客乱按电梯按扭的实例基础上，提出了一种利用人流计数方法来限制乘客按梯次数的新构思新方法。利用的人流计数方法是基于角点轨迹统计跟踪的人流计数方法，包括基于单高斯背景分布模型，基于Harris的角点提取和利用轨迹一致性聚类方法统计人数，其特点均满足了电梯结构以及电梯所处环境的要求。利用PLC可编程序控制需的特点，提出一种选层控制的思路。仿真实验证明此控制方法是可行的，可用于电梯群控系统中。

参考文献：

[1]王松青.基于模糊控制技术的电梯群控最优调度策略研究[D].重庆大学，2005.

[2]邹志军.谈谈电梯的防捣乱功能[J].中国电梯，2004（10）：25-25.

[3]张森禹，陈增慧，刘正，等.一种基于角点轨迹统计跟踪的人流计数新方法[J].软件导刊，2014，13（8）：39.

[4]张梅，何福贵，张力.基于PLC和触摸屏的电梯群控系统设计[J].现代电子术，2013，36（22）：112-114.

[5]张宇洋，刘满华，韩韬.基于Mean Shift图像分割和支持向量机判决的候梯人数视觉检测系统[J].光学精密工程，2013，21（4）：1080-1084.

[6]YANG G Z，HUANGT S.Human face detectionin a complex background[J].Patter recognition，1994，27（1）：5363.

[7]卢春雨，张长水.基于区域特征的快速人脸检测法[J].清华大学学报：自然科学版，1999，39（1）：101-105.

[8]刘博超，赵建，孙强.基于边缘改进的Harris角点检测方法[J].液晶与显示，2013，28（6）：940-942.

[9]祝爱萍.选层按钮控制自平自动门电梯电气控制系统的改造[J].机电设备，2005（2）：40-43.