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    論自動(dòng)扶梯乘客危險(xiǎn)行為識別與預(yù)警
    ——以雙目深度圖像研究為例

    2022-09-06 05:55:22
    關(guān)鍵詞:自動(dòng)扶梯扶梯乘客

    汪 偉

    (淮北職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽 淮北 235000)

    隨著電梯事故問題發(fā)生次數(shù)的增多,引起人們對電梯安全管理的深切關(guān)注。在分析電梯事故時(shí),發(fā)現(xiàn)事故類型主要有兩種,一是電梯運(yùn)行處于故障狀態(tài),二是乘梯人員的危險(xiǎn)行為。在兩類事故中,乘梯人員危險(xiǎn)行為引發(fā)的電梯事故,在整體電梯事故中的占比有增長趨勢。因此,以雙目深度圖像技術(shù)為視角,深入探索乘客在扶梯危險(xiǎn)行為表現(xiàn)特點(diǎn),對其進(jìn)行有效識別與預(yù)警,保障社會(huì)穩(wěn)定與安全。

    一、自動(dòng)扶梯乘客常見危險(xiǎn)行為

    自動(dòng)扶梯乘客的常見危險(xiǎn)行為,主要體現(xiàn)在以下方面:一是乘坐扶梯的過程中,乘客可能出現(xiàn)將頭部以及雙手伸出裝置外的情況,此時(shí),如扶梯外存在障礙物,則極容易導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn),威脅乘客健康。二是乘坐扶梯期間,乘客如存在鞋帶松散的情況,或服飾與地面接觸,則容易導(dǎo)致服飾被卷入扶梯的縫隙中,致使風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。三是部分乘客在乘坐扶梯期間,容易出現(xiàn)反方向站立的情況。一旦扶梯意外停止,或扶梯已經(jīng)運(yùn)行至盡頭,則會(huì)導(dǎo)致乘客出現(xiàn)跌倒的風(fēng)險(xiǎn),嚴(yán)重威脅其人身安全。四是部分乘客在扶梯運(yùn)行至盡頭時(shí),雙腳不及時(shí)離開邊緣,在電梯本身無故障并能夠正常運(yùn)行的情況下,上述行為容易導(dǎo)致乘客跌倒。而一位乘客跌倒后,后續(xù)乘客下扶梯的過程均會(huì)受到阻礙,導(dǎo)致嚴(yán)重的連續(xù)事故出現(xiàn)。如電梯本身存在老化等故障,則很容易使乘客從邊緣的縫隙處跌落,導(dǎo)致更加嚴(yán)重的安全事故發(fā)生。五是低素質(zhì)或兒童乘客,容易出現(xiàn)在電梯上打鬧、嬉戲、蹦跳等行為,上述行為不僅會(huì)影響其他乘客的安全,同樣屬于對自身安全不負(fù)責(zé)任的表現(xiàn),務(wù)必予以糾正,方可保證乘梯安全[1]。

    二、自動(dòng)扶梯乘客危險(xiǎn)行為識別與預(yù)警系統(tǒng)的功能需求

    自動(dòng)扶梯運(yùn)行過程中,管理者難以實(shí)現(xiàn)對乘客行為的全天候控制,僅可通過提醒的方式告知乘客預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)。但仍存在部分人群無視規(guī)則,視自身以及他人生命與公共財(cái)產(chǎn)于不顧,而做出危險(xiǎn)動(dòng)作。自動(dòng)扶梯乘客危險(xiǎn)行為識別與預(yù)警系統(tǒng),主要針對上述乘客所設(shè)計(jì),功能在于及時(shí)識別乘客的危險(xiǎn)行為,從而預(yù)警,便于減少行為所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。智慧城市以及無人駕駛等技術(shù)的出現(xiàn),標(biāo)志著智能化領(lǐng)域的發(fā)展,已經(jīng)進(jìn)入了新的階段。上述智能化技術(shù),均可實(shí)現(xiàn)對事物以及人物的識別。對人物的識別,主要需通過對面部特征的觀察而實(shí)現(xiàn)。但對人物所處的背景、環(huán)境亮度、衣著紋理,以及人物身高等,均存在關(guān)注度不足的問題,精確度較低。如將其應(yīng)用到自動(dòng)扶梯乘客危險(xiǎn)行為識別與預(yù)警系統(tǒng)中,則難以滿足系統(tǒng)的功能需求。雙目深度圖像的出現(xiàn),為上述問題的解決提供了保證,將圖像應(yīng)用到系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中,能夠另辟蹊徑,從新的角度出發(fā),對問題進(jìn)行解決,實(shí)現(xiàn)對扶梯中人物的高精度識別。雙目深度圖像實(shí)現(xiàn)的技術(shù)基礎(chǔ),以RGB-D為主,上述技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對人物動(dòng)作的監(jiān)控,結(jié)合RGB圖像、深度信息以及骨架結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù),工作人員便可獲得詳細(xì)的乘客行為數(shù)據(jù)。上述數(shù)據(jù)一經(jīng)獲取,便可被傳輸至系統(tǒng)中,而系統(tǒng)則可對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理,最終明確判斷扶梯中乘客的行為是否存在風(fēng)險(xiǎn)[2]。

    三、基于雙目深度圖像的自動(dòng)扶梯乘客危險(xiǎn)行為識別與預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    本部分主要以雙目深度圖像為基礎(chǔ),以提高風(fēng)險(xiǎn)識別質(zhì)量為目的,對系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了總結(jié)。

    (一)行為識別算法

    行為識別算法,是有關(guān)領(lǐng)域用于對多種行為進(jìn)行識別所常用的一種算法。根據(jù)算法依據(jù)的不同,可將其詳細(xì)分為不同種類,分別為基于興趣點(diǎn)的行為識別,以及基于深度學(xué)習(xí)的識別。而后者相關(guān)技術(shù)發(fā)展速度較快,并在多種領(lǐng)域有所應(yīng)用。技術(shù)在應(yīng)用的過程中,整體水平同樣得到了提升。應(yīng)用后者對扶梯乘客的行為進(jìn)行識別時(shí),工作人員需要首先基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立網(wǎng)格,在此基礎(chǔ)上,對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,并將其與網(wǎng)格相互結(jié)合,以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為途徑,通過學(xué)習(xí)的方式,數(shù)據(jù)積累量不斷加大。最終所形成的數(shù)據(jù)量,可涵蓋大量與乘客危險(xiǎn)行為有關(guān)的內(nèi)容。將上述內(nèi)容應(yīng)用到危險(xiǎn)行為識別過程中,可有效提升識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過上述分析可知,以上技術(shù),類似于大數(shù)據(jù)技術(shù)。技術(shù)的應(yīng)用過程中,對數(shù)據(jù)以及信息的獲取,是促使行為識別功能得以實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。除了對人物動(dòng)作進(jìn)行識別外,對人體進(jìn)行識別同樣較為重要。在此期間,本文對多種方法進(jìn)行了對比,雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在與眾多手段進(jìn)行對比的過程中,呈現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢,故本文對此方法進(jìn)行了應(yīng)用。上述網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)建之初,便對人體的骨骼構(gòu)成信息進(jìn)行了收集,并基于各個(gè)骨骼之間的關(guān)系,建立了模型。將其與基于深度學(xué)習(xí)的行為識別算法相互結(jié)合,能夠從人體骨骼以及外部動(dòng)作兩方面出發(fā),實(shí)現(xiàn)對行為的識別,這對系統(tǒng)識別精確度的提升,具有重要價(jià)值。

    (二)系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

    本系統(tǒng)構(gòu)成較為簡單,但各個(gè)結(jié)構(gòu)之間存在密切聯(lián)系,各部位需要協(xié)同發(fā)揮作用,方可最大程度保證行為識別結(jié)果準(zhǔn)確,提高系統(tǒng)應(yīng)用的有效性(系統(tǒng)框架見圖1)。

    圖 1 系統(tǒng)框架

    通過圖1可以看出,本系統(tǒng)大致由三部分構(gòu)成,分別為控制室、交換機(jī),以及出入口部署。上述三部分中,每個(gè)部分在系統(tǒng)中所發(fā)揮的作用不同。具體如下:一是控制室。此部分功能,主要由工作人員對扶梯乘客的行為進(jìn)行控制,對扶梯的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,并于扶梯發(fā)生報(bào)警時(shí),及早收集數(shù)據(jù),同時(shí)予以處理??刂剖抑饕蓛刹糠謽?gòu)成,分別為監(jiān)控屏幕、控制服務(wù)器。兩部分中,控制服務(wù)器可起到承上啟下的作用,一方面通過交換器,對數(shù)據(jù)系統(tǒng)所收集的乘客行為信息進(jìn)行獲取,另一方面則在于通過監(jiān)控屏幕,呈現(xiàn)扶梯運(yùn)行期間的監(jiān)控畫面,從而幫助工作人員在收到預(yù)警后,判斷預(yù)警是否正確,是否存在系統(tǒng)誤報(bào)等問題。二是交換機(jī)。此部分的功能,在于承上啟下,一方面對系統(tǒng)所收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與統(tǒng)計(jì),另一方面,則在于將上述數(shù)據(jù)發(fā)送至控制室終端,從而為工作人員提供參考。三是出入口部署。此部分為系統(tǒng)的重點(diǎn)部分,由出口部署以及入口部署兩部分構(gòu)成,兩者的部署特點(diǎn)以及構(gòu)成情況均相同,區(qū)別在于分別位于扶梯出口與入口處。出入口部署,由VSM、VPM、聲光報(bào)警器以及停梯控制信號構(gòu)成。系統(tǒng)運(yùn)行的過程中,可經(jīng)由相關(guān)算法,實(shí)現(xiàn)對乘客行為的識別,發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)識別后,可立即發(fā)送停梯控制信號,立刻停梯,并通過聲光報(bào)警,提醒工作人員對故障予以處理[3]。

    (三)系統(tǒng)構(gòu)建方式

    對出入口的部署,是本系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵,同樣屬于系統(tǒng)構(gòu)建過程中的重點(diǎn)。系統(tǒng)構(gòu)建期間,工作人員應(yīng)確保監(jiān)控?cái)z像頭本身性能良好,且監(jiān)控范圍可覆蓋扶梯自上而下的所有區(qū)域,避免存在死角。聲光報(bào)警器,需位于監(jiān)控設(shè)備水平高度以上,以免對監(jiān)控區(qū)域的成像造成影響。本系統(tǒng)中,VSM可發(fā)揮重要作用,上述元件的加入,可有效實(shí)現(xiàn)對周圍環(huán)境的感知,結(jié)合感知結(jié)果,對環(huán)境中的信息進(jìn)行捕捉。模擬實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),VSM能夠捕捉的環(huán)境信息,包括但不限于圖像信息,同樣可捕捉覆蓋區(qū)域內(nèi)的深度信息。獲取上述數(shù)據(jù)后,VSM將立即對數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸,而此時(shí),VPM則需接收信息,并根據(jù)接收的結(jié)果以及內(nèi)容,對圖像信息的異常情況進(jìn)行監(jiān)測。如無異常,則表明乘客無危險(xiǎn)行為,可不予理會(huì)。反之,如發(fā)現(xiàn)異常行為,則需要立即將異常信息傳輸至聲光報(bào)警設(shè)備,設(shè)備將立即處理數(shù)據(jù),最終發(fā)出聲信號或光信號,提醒乘客注意安全。如乘客的不良行為過于嚴(yán)重且惡劣,需要立即發(fā)送指令,要求電梯停止運(yùn)行。本系統(tǒng)具有邊緣計(jì)算的功能,同樣可對經(jīng)過計(jì)算所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸,最終通過處理,選擇最具有價(jià)值的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在系統(tǒng)中,達(dá)到深度學(xué)習(xí)的目的。鑒于系統(tǒng)具有上述功能,且加入了深度學(xué)習(xí)算法,故每發(fā)生一次風(fēng)險(xiǎn),系統(tǒng)中便會(huì)增加大量相關(guān)數(shù)據(jù)。發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)時(shí),乘客的衣著、服飾、行為、動(dòng)作等,均可被記錄在系統(tǒng)中。未來,借助上述信息,系統(tǒng)的功能也將進(jìn)一步完善,行為識別結(jié)果的準(zhǔn)確性,同樣會(huì)進(jìn)一步提升[4]。

    (四)行為識別過程

    對乘客危險(xiǎn)行為進(jìn)行識別的過程,即為雙目深度成像算法本身的實(shí)現(xiàn)過程,具體行為識別過程見圖2。

    圖 2 行為識別過程

    通過圖2可以看出,對乘客行為進(jìn)行識別的過程,需自對傳感器的應(yīng)用出發(fā)而實(shí)現(xiàn)。本系統(tǒng)需要依賴雙目深度圖像算法而實(shí)現(xiàn),因此所用傳感器同樣應(yīng)為雙面深層傳感器。上述傳感器,與算法互相結(jié)合而使用,可有效改善系統(tǒng)功能,提升其性能。系統(tǒng)中,傳感器的功能,主要在于對信息與數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,雖不具備獲取圖像信息的功能,但具備錄入以及輸出功能。獲取信息后,傳感器可將其轉(zhuǎn)化為RGB-D圖像,并以上述形式,將數(shù)據(jù)發(fā)送至系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)RGB-D目標(biāo)追蹤。所謂目標(biāo)追蹤的過程,指的是將乘客按照個(gè)體劃分為不同目標(biāo),并單獨(dú)對各個(gè)目標(biāo)自進(jìn)入扶梯至下扶梯期間的行為以及路線進(jìn)行追蹤的過程。在追蹤期間,系統(tǒng)同樣可實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的分類,繼而按照類別,對其行為進(jìn)行分析。結(jié)合深度學(xué)習(xí)的結(jié)果,以及所獲得的數(shù)據(jù),系統(tǒng)可將數(shù)據(jù)庫中所收集的信息,與本次所獲得的信息進(jìn)行對比。如本次存在與風(fēng)險(xiǎn)信息相匹配行為的乘客,扶梯將會(huì)立即對人體姿態(tài)進(jìn)行重新估計(jì),最終判斷此乘客是否存在危險(xiǎn)行為。如存在上述行為,系統(tǒng)將立即通過預(yù)警、停梯等方式,實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險(xiǎn)的處理,減少危害[5]。

    (五)行人高度測量

    扶梯的設(shè)計(jì),目的在于減輕由人力上下樓梯所帶來的體力的消耗,從而提高居民出行的便利性??梢?,扶梯屬于代替步行梯的設(shè)施之一。扶梯使用的過程中,乘客本身所處的最高水平面會(huì)隨其運(yùn)行高度的變化而發(fā)生一定改變。如未將上述因素納入危險(xiǎn)行為識別的范圍內(nèi),極容易導(dǎo)致最終的識別結(jié)果出現(xiàn)誤差。考慮到上述問題,本文設(shè)置了行人高度測量模塊,將其加入系統(tǒng)之中。系統(tǒng)運(yùn)行后,此模塊可立即發(fā)揮作用,實(shí)現(xiàn)對行人高度的檢測。將檢測的結(jié)果,與經(jīng)雙目深度傳感器以及相關(guān)算法所獲得的信息相結(jié)合,最終的測量結(jié)果便可呈現(xiàn)。

    (六)系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

    為判斷本文基于雙目深度圖像所建立的系統(tǒng),是否具有識別扶梯乘客危險(xiǎn)行為的功能,同時(shí),評價(jià)其識別結(jié)果的準(zhǔn)確性,本文于系統(tǒng)設(shè)計(jì)完成后,展開了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。

    實(shí)驗(yàn)具體過程如下:一是經(jīng)由某地鐵自動(dòng)扶梯相關(guān)控制管理部門,獲取扶梯乘客資料,以及乘坐扶梯時(shí)的影像資料。本次所獲取的影像資料,應(yīng)包含一部分乘客危險(xiǎn)行為影像。二是將影像資料輸入本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中,運(yùn)行系統(tǒng),觀察是否可一一識別危險(xiǎn)行為所在,同時(shí),觀察系統(tǒng)識別危險(xiǎn)行為后,是否能夠發(fā)送預(yù)警指令以及停梯指令,從而實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)應(yīng)急處理能力的判斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表1。

    表 1 系統(tǒng)功能實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    通過表1可以看出,實(shí)驗(yàn)實(shí)際所獲取的資料中,乘客發(fā)生逆行10起,滯留9起,站立不穩(wěn)27起,追逐打鬧18起。經(jīng)過系統(tǒng)識別,除1起站立不穩(wěn)未發(fā)現(xiàn)外,其余風(fēng)險(xiǎn)均準(zhǔn)確識別。由此可見,本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng),在識別扶梯乘客危險(xiǎn)行為方面,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

    四、結(jié)語

    綜上所述,本文以雙目深度圖像為基礎(chǔ),借助相應(yīng)算法所建立的自動(dòng)扶梯乘客危險(xiǎn)行為識別與預(yù)警系統(tǒng),具有良好的安全性,可有效識別乘客的危險(xiǎn)行為,并根據(jù)其行為作出反饋,為乘客的安全保駕護(hù)航。未來,隨著大型商場等基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量的增加,自動(dòng)扶梯的數(shù)量也將不斷上升。由此,可將本系統(tǒng)推廣應(yīng)用到扶梯的設(shè)計(jì)中,改善設(shè)計(jì)效果,減少乘客乘坐扶梯過程中多種意外發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn),使扶梯設(shè)計(jì)呈現(xiàn)出智能化以及人文化的特征。

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