基于视频的电梯轿厢内异常行为检测的研究

田纪兰

摘 要 本文主要从电梯内轿厢人数判断、单人异常行为检测、多人异常行为检测等方面入手，对基于視频的电梯轿厢内异常行为检测进行了探讨，以期为同行提供参考或借鉴。

关键词 视频；电梯轿厢；异常行为；检测

在高层建筑中，电梯是人们出行不可缺少的交通工具，其安全性如何会直接关系到乘客的人身安全。然而，在电梯内经常出现单人摔倒、多人突发打架等情况，对乘客的人身安全构成了巨大伤害。对电梯的监控，现阶段多采用传统视频监控系统进行人工监控，但该方法的不足是误报漏报现象多、人员易疲劳、报警精度差、录像数据分析难等。智能视频监控系统属于自动监控类型的系统，它集计算机技术、视频分析技术、图像处理技术等为一体，可实现对异常行为的自动、实时检测，将伤害程度降至最小。以下是基于视频的电梯轿厢内异常行为检测情况分析。

1 传统视频监控系统的缺点

为保障乘客能够安全乘坐电梯，在大多数高层建筑内，如酒店、宾馆、高层小区、写字楼等，基本会进行摄像头的安装，才能更好地监控电梯轿厢内的情况。但是，该监控系统虽能取得一定效果，但也存在许多不足：①功能过于单一，当电梯轿厢内出现异常事件时无法自动报警；②需人工长时间监控，无法保持时刻警戒；③录像数据分析的难度大；④大多是事后响应，很容易给乘客造成大的损失与伤害[1]。

2 智能视频监控系统概述

传统视频监控的弊端较多，无法为乘客提供安全的保障。为了给乘客提供安全的乘梯环境，必须拥有24h可实时监控的视频监控系统，才能通过摄像头捕捉到视频信息，并对视频信息进行智能分析。当电梯内发生异常行为时，视频监控系统则会自动发出报警信号，避免了抢劫、施暴等一系列危险行为的发生，还为监控人员减轻了工作负担。

智能视频监控系统主要是利用前沿计算机视觉技术分析监控场景内的视频内容，并在此基础上对异常行为做出识别、响应的视频监控技术[2]。在智能视频监控技术中，往往包含了图像处理、计算技术、视频分析技术等多种技术。智能视频监控的应用领域较广泛，能够实现对目标的自动检测、自动跟踪及自动识别，并对异常行为发出警报信号。

3 电梯轿厢内的异常行为

在电梯轿厢内，时有异常行为发生，常见的有突然摔倒、抢劫、打架及施暴等。在对异常行为进行判断之前，必须先准确计算出电梯轿厢内有多少人，然后在人数基础上设定相应的阈值，才能更准确地检测出电梯轿厢内有无异常行为。

4 电梯内轿厢的人数判断

通过准确判断电梯轿厢内的人数，一方面可提高电梯轿厢内异常行为检测结果的准确性，另一方面可有效避免因电梯超载给乘客带来的危险，为电梯调动工作的顺利进行奠定了基础。现阶段，对电梯内人数的统计，主要采用红外传感器方法，其工作原理是：借助人体辐射出的红外线感应，完成对人体的检测及计数。然而，当多人同时进出时，因相互之间遮挡，会影响红外传感器的检测准确性，影响计数的准确性。当前，图像处理方法也是较常用的一种方法，主要是对进出口人数进行统计。除此之外，基于运动分析的方法、基于学习系统的方法等，也是较常用的方法。其中，基于运动分析的方法，首先要求对图像背景和前景目标进行分离，接着是根据若干简单特征判断出人体目标，再跟踪与分割多个人体目标，最后判断出人数[3]。

5 人体检测

采用人体检测方法时，在对每帧视频图像检测之时，首先应设定哪些为感兴趣区域ROI，目的是清除干净电梯周围存在的干扰条件，尽可能减少计算量，最后才进行分析与处理。本文采用手动选取ROI的方法。

5.1 判断及跟踪人数

人体边缘被检出来之后，一般则会较容易获取到人体的最外层轮廓序列。在本文采用的设计方法中，先结合各个轮廓面积的大小判断出ROI区域内的人数。若设定的阈值小于最外层轮廓面积，人数则加1。检测到的每个人，在标记时选用的矩形框是不同颜色的，之后便是对多个人进行分离，最后是把标记好的轮廓存于不同图像内。

5.2 计数的方法

常用的计数方法有两种，分别是单人进出、多人同时进出。若为单人，可使用运动历史图像跟踪。第一，计算出乘客方向与水平方向这两者之间的夹角，假如该夹角在0°～180°内，乘客可进入电梯；若该夹角在180°～360°内，则表明乘客正在走出电梯。为防止计数出现重复的可能性，应在运动历史图像中非0像素值不超过阈值的情况下计数。进入电梯的人数与走出电梯的人数之差，即为实际进入电梯的人数。

如果检测到ROI内出现多个人，根据轮廓的面积可对多个人进行分离，然后将分离结果分别存放于不同的图像中，接着是对每个人的跟踪，之后的计数过程则和单人计数相同。为了尽可能降低计数误差，当走出电梯的人数比进入电梯的人数多时，应先清零进出电梯的人数，再进行计数。

5.3 异常行为的检测

首先，将前景目标看作一个整体，然后根据异常行为检测模型，将视频序列中各帧图像的整体动能值求出来。最后，将该整体动能值与各阈值进行对比，当给定的阈值<该整体动能值，则意味着电梯内可能存在异常行为，而系统则会自动报警，安保人员能够及时得到通知[4]。其中，阈值的设定、人数两者间的关系非常密切。异常行为类型多种多样，包含单人时突然摔倒、多人间的突发暴力等。

⑴对单人异常行为的检测

一个人乘坐电梯之时，由于某种因素而突然弯腰、摔倒等行为，称为电梯轿厢内单人异常行为。比如，设定的阈值为5000，若出现异常行为，会导致总动能值骤增；与此同时，目标总动能值、人体异常行为的运动速度这两者之间呈正相关。摔倒是突发行为，若运动速度快，角点动能则会增大；而下蹲与弯腰速度会相对较慢，此时动能值则会相对较小。

⑵对多人异常行为的检测

电梯轿厢内2人以上的打斗、抢劫等突发行为，称为多人异常行为。当设定阈值为15000时，若出现2人以上突然打斗现象，动能会发生曲线变化，尤其是角点运动。多人打斗、施暴等异常行为的运动幅度大、方向无规律，故其总能动值及阈值均较大。

6 小结

由上述可知，在电梯轿厢内运用智能视频监控，可实现基于视频的电梯轿厢内异常行为检测，有利于及时发现与处理出现的异常行为，提高乘客乘坐电梯的安全性，具有重要的现实意义。

参考文献

[1]黄益喜.电梯门机系统故障检测与排除项目教学设计[J].中国教育技术装备，2014，（02）：118-120.

[2]高昱.关于电梯检测与检测技术的研究[J].机械管理开发，2016，（04）：43-44，87.

[3]王超，杨帅，朱静.智慧型电梯安全监控系统的模型构建[J].电子测试，2015，（23）：115-117.

[4]张雷，吕潇，张莉.机器视觉技术在电梯智能检测中的应用[J].制造业自动化，2014，（16）：71-73.