基于OpenCV的儿童票身高识别

彭安娜，崔建一，张育玮

（辽宁科技大学电信学院，辽宁 114051）

0 引言

随着社会的发展，无人化成为了各个行业的发展方向。但在儿童票身高检测领域依旧使用人工的方式，为提高效率、减少劳动量和运营成本，本文介绍了一种可以应用于儿童票身高识别的方法，可以取代人工，达到判断儿童身高是否符合要求的目的，本方案虽然比不上人工的精准度，也无法达到百分之百的识别成功率，但综合分析来看，在儿童票使用频繁的地方，此方案是更加划算的。

1 实现高效的儿童票检验

根据国家相关法律规定，符合相关标准的儿童可在很多场合使用儿童票，享受相关的优惠政策，目前，不论是火车儿童票、飞机儿童票还是景区儿童门票都是以身高为标准，一般为1.5米以下可享受儿童票优惠。

视觉识别技术现在十分流行，被广泛地应用于生活的方方面面。近年来，火车站、机场以及部分景区都在门口使用上了视觉识别技术，人们买票之后，只需要刷票的同时扫描一下面部，即可完成检票工作，代替了之前的人工检票，既节省了人工又提高了效率。但是，在儿童票检票时，由于要检验儿童是否符合身高标准，所以还是需要人工来测量身高，十分麻烦。所以，本文从这个问题入手，制作一个身高检测系统，可快速检测出被测人的身高，使检票环节做到完全的去人工化，在人流量较大时，该系统优势明显，不但可以节省大量时间，同时还可以排除安全隐患，避免拥堵导致的不良事件发生。使检票流程高效快速，同时也可减少人力资源的浪费，节约运营成本。

2 使用方法

OpenCV是一个开源的计算机视觉开发包，它的优点在于拥有覆盖了机器视觉的大多应用领域的图像处理函数。它的算法都经过了很好的优化［1］。基于OpenCV来实现儿童票身高识别，具有成熟可靠的原理基础。

本方案使用Python下载OpenCV库供编程使用，共两套程序，使用时固定距离放置摄像机，连接电脑，儿童进入通道之后，第一套程序启动摄像机开始录像，将视频传送给电脑；第二套程序启动，电脑识别视频中的动态儿童，将图像转化为一个个像素点，待儿童在固定位置站好后，截取关键帧，测量最上方像素点与最下方像素点的距离，乘上对应的比例尺，将得到的数据与标准数据进行比较，既完成了判断过程，符合标准则无反应，不符合标准，则通过语音提醒，之后立马等待下一个目标，继续下一次动态识别。

在此实验过程中，运用的核心技术便是帧间差分法。帧间差分法主要应用场景为检测目标是相对固定的，而运动目标的位置是处于变化的情况下。在该前提下，让相邻两个视频帧进行相减，在理想状态下，背景部分差值为0，而运动区域的差值不为零。这时候选取一个合适的阈值把视频帧的背景过滤掉，从而提取到运动目标［2］。

基于OpenCV的儿童票身高识别具体流程如下：

第一步，进行图像预处理。基于OpenCV的儿童票身高识别，致力于便捷可靠。在实践运用中，取景摄像头为固定的，被检测儿童处于固定距离外。固定的取景位和角度可避免图像倾斜带来的误差。取到图像后，通过预处理突出重点，抑制背景的干扰。预处理操作包括图像灰度化、边缘检测、二值化和倾斜校正［3］，因为儿童多顽皮好动，可能给图像带来影响，所以倾斜校正是必不可少的一步。如图1所示。

图1 图像预处理

第二步，寻找关键帧并求正外接矩形。儿童到达目标位置后站定，帧间分差背景部分差值变为0，截取关键帧。接下来求得人体正外接矩形。人体正外接矩形为平行于x，y轴的规矩图形，进而可得到人体高度像素［4］。如图2所示。

图2 人体正外接矩形

第三步，进行比例换算。根据处理器屏幕分辨率和屏幕尺寸，可得到PPI（每英寸像素的个数），已知摄像头焦距和物距，可将得到的人体身高像素换算为实际身高。实际身高为（人体身高像素/PPI×25.4）×比例尺。

3 实验结果

对程序进行了多次模拟实验，不断地优化改进，基本可以满足实际的要求，可以证明，此方法可行性高，后期将针对儿童进行大量实验，争取可以早日将本方案投入到实际生产生活中。

身高识别技术目前还存在着许多问题，首先，对于视觉识别技术来说，不可能有百分百的成功率，识别过程中不可避免地会出现识别异常的现象，我们只能降低失败率，无法保证失败率彻底清零。在实验过程中，为了追求结果的理想化和数据的最小误差，实验环境整洁，背景为白墙。而在实际运用中，检票环境是杂乱的，除了被检测儿童以外，还有许多干扰元素，都会对数据结果造成影响。其次，我们服务的对象是儿童，儿童的自主能力较差，可能会出现不配合机器识别的情况，如果在识别过程中，儿童出现跑、跳等动作，机器识别的准确率与成功率都会大幅下降。

4 结语

本项目基于OpenCV对动态的人体进行像素帧识别，计算身高。随着科学技术的发展，数据趋于信息化，效率为生产发展的一大重点。火车站、地铁站等人流量巨大的区域，为了避免拥堵，对效率的要求更加严格。在不久的将来，儿童票身高识别机器的出现是必然的。