自动电扶梯安全监测与故障报警研究.pdf
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1、2023 年 8 月 25 日第 7 卷 第 16 期现代信息科技Modern Information TechnologyAug.2023 Vol.7 No.1615152023.082023.08收稿日期:2023-03-15自动电扶梯安全监测与故障报警研究陈辉(中国铁路广州集团有限公司站房建设指挥部,广东,广州 510610)摘 要:随着自动电扶梯应用越来越广泛,与之相关的设备运行监控、乘客行为监控及报警应该得到重视。文章以我国自动电扶梯运维现状及与之相关的乘客行为为研究对象,将不断更新的人工智能、机器视觉等新技术作为技术路线,通过新技术的应用研究,尝试构建一种智能化电扶梯安全监测与故障
2、报警体系并融合车站调度指挥系统,该系统通过智能语音识别、扶梯前后监测装置、显示装置实现与人和环境的信息交流。关键词:电扶梯安全运行;人工智能;机器视觉;安全监测报警;调度指挥系统中图分类号:TP277;TU857 文献标识码:A 文章编号:2096-4706(2023)16-0015-05Research on Safety Monitoring and Fault Alarm of EscalatorCHEN Hui(Station House Construction Headquarters of China Railway Guangzhou Group Co.,Ltd.,Guangz
3、hou 510610,China)Abstract:With the increasingly widespread application of escalators,the related equipment operation monitoring,passenger behavior monitoring,and alarm should be given attention.Taking the current situation of escalator operation and maintenance in China and the related passenger beh
4、avior as the research object,this paper takes the new technologies such as Artificial Intelligence and machine vision as the technology roadmap.Through the application research of new technologies,an intelligent escalator safety monitoring and fault alarm system is attempted to be constructed and in
5、tegrated with the station dispatch and command system.The system achieves information exchange with people and the environment through intelligent voice recognition,escalator front and rear monitoring devices,and display devices.Keywords:safe operation of escalator;Artificial Intelligence;machine vi
6、sion;safety monitoring and alarm;dispatch and command system0 引 言近些年来,时常出现自动扶梯人员摔倒、卷入杂物及突然停梯等事故消息。早在 2010 年 12 月的某一天,深圳地铁就出现了手扶电梯逆行现象,导致 24 人不同程度受伤。诸如此类的事故表明自动扶梯存在安全隐患,必须加以高度重视。要为保障自动扶梯的安全运行研发相应的监测报警系统,并采取相应的预防措施来确保自动扶梯的安全运行。物联网、人工智能、机器视觉等新技术的出现为自动电扶梯安全监测与故障报警提供了重要的技术选择。1 自动扶梯事故自动扶梯事故屡见不鲜,危害程度极高,我们必
7、须从事故中探析问题的根源所在,积极稳妥地找好应对措施,并做到尽早落地实施。1.1 事故类型我们将自动扶梯事故以及引发自动扶梯事故的DOI:10.19850/ki.2096-4706.2023.16.004典型事件进行了归纳总结,得出因乘客行为不当而导致的扶梯故障主要有以下几种情形:1)乘客携带大件行李造成电梯负载过重影响设备安全运行。2)乘客携带婴儿车乘梯致使扶梯运行过程中出现机械故障。3)乘客在梯级中跌倒。4)乘客忽视指示标识逆向进入电梯造成乘客相继跌倒。5)因管理不善而引发其他事故。1.2 事故分析经过统计分析得出,自动扶梯运行过程中出现的危险场景主要包括行人摔倒、乘客逆行、乘客携带大件行
8、李乘梯、乘客推婴儿车搭乘扶梯等。为了实现对这些危险场景的识别,我们开展了相应的算法研究。其中,摔倒识别算法主要用于商场扶手电梯、楼梯等场所。在该算法的应用中可以通过动态视频实时监控乘客的动作行为,一旦发现扶梯上有乘客摔倒即刻报警,报警信号同步推送给相应的管现代信息科技8月下16期.indd 15现代信息科技8月下16期.indd 152023/8/15 17:38:002023/8/15 17:38:001616第 16 期现代信息科技2023.082023.08理人员。该算法大大提升了自动扶梯的安全管控效率。大件行李识别算法主要用于商场扶手电梯、楼梯等场所。在该算法的应用中可以通过动态视频实
9、时监控乘客的动作行为,一旦发现扶梯上有人携带大件行李即刻报警,报警信号同步推送给相应的管理人员。婴儿车识别算法主要用于商场扶手电梯、楼梯等场所。在该算法的应用中可以通过动态视频实时监控乘客的动作行为,一旦发现有乘客乘扶梯时手推婴儿车即刻报警,报警信号同步推送给相应的管理人员。2 自动扶梯危险行为识别技术人工智能自 1956 年正式确立以来,一直是在曲折中向前发展的,从起初产生到成为研究热点一直饱受质疑,期间经历两次发展低谷;而学科自身所迸发出的生命力不断推动其走出低谷,成为引领技术革命的热点。研究采用高清网络摄像机来采集自动手扶梯、自动人行步道中乘客行进中的视频画面,后台借助视频算法服务器对采
10、集到的视频流进行智能行为分析识别,实现对危险行为和状况的实时预警和报警,并通过后台机器深度学习实现对危险行为更加准确快速的识别和预警。2.1 基于图像处理的危险行为识别技术大件行李,婴儿车识别算法主要用于扶手电梯、楼梯等场所。算法应用中可通过动态视频实时监控乘客的动作行为进行数据采集,一旦发现有乘客在乘扶梯时手推婴儿车或是携带大件行李即刻报警,报警信号同步推送给相应的管理人员。图像分析的基本工作流程图如图 1 所示。输入图片,首先进行前景检测,识别缺陷区域,在此过程中加入阴影抑制、噪点抑制、画面增强等图像级优化;其次通过图形分割、SVM 分类器、神经网络、卷积神经网络等方法对前景进行特征检测,
11、识别出缺陷目标;再次对目标物进行标记(常用的方法有CMT、Meanshift、TLD、卡尔曼滤波等),在标记的过程中不断更新背景模型,将目标物与背景分离,提高检测效果。对于一些诸如缺陷检测之类的检测类算法,通过前景检测技术进行背景分离后即可进入事件检测阶段,自动检测图片中的缺陷信息并完成提醒、统计和标记功能。算法工作流程框架分为前景检测、目标检测、目标分割等几个部分。2.2 行人逆行行为检测行人逆行检测是检测电扶梯口附近的行人是否有逆行行为,用到的算法有行人多目标跟踪和行人轨迹逆行判断。事件报警报警输出目标分割目标统计目标检测前景检测背景模型背景更新阴影抑制特征检测图片图 1 图像分析原理示意
12、图研究用到的行人多目标跟踪算法借鉴CenterTrack,中心点检测是 CenterTrack 算法的核心之一。具体的算法逻辑如下:基于特征图进行卷积操作,生成每个位置的预测结果,每个位置的预测结果由向量C 表示,C 为目标类别数。这里的特征图可以是从卷积层提取的低层特征图,也可以是通过上采样从高层特征图中得到的图像。对每个位置的预测结果进行 Softmax 操作,得到每个位置属于不同类别的概率。在这里,我们将所有可能的目标都视为中心点,即将每个位置视为目标的中心点。通过回归器来预测每个目标的位置、大小和方向等信息。回归器的输入是每个位置的特征向量,输出是包含目标位置、大小和方向等信息的向量。
13、这里的回归器可以是一个基于CNN的全连接网络,也可以是其他类型的回归模型。对于每个目标,选择具有最高类别概率的中心点作为其中心点,并将该中心点的位置、大小和方向等信息与目标进行关联。这里采用一种基于二分图匹配的方法来匹配中心点和目标,从而实现目标的检测和跟踪。具体地,设输入特征图为 X RHWC,其中 H 和W 分别表示特征图的高和宽,C 表示特征图的通道数(即特征向量的维度),则中心点检测的算法可以表示为:Fi,j=W Xi,j+b其中,W 和 b 分别表示卷积核和偏置项,Xi,j表示特征图上(i,j)位置的特征向量,Fi,j RC是预测结果的向量表示。对预测结果进行 Softmax 操作,
14、得到每个位置属于不同类别的概率:其中,表示位置(i,j)属于类别 c 的概率。对于每个位置的特征向量,通过一个回归器来现代信息科技8月下16期.indd 16现代信息科技8月下16期.indd 162023/8/15 17:38:002023/8/15 17:38:0017172023.082023.08第 16 期预测目标的位置、大小和方向等信息:Oi,j=R(Fi,j)其中,R表示回归器,Oi,j R4包含目标位置(x,y)、大小(w,h)和方向 的信息,即 Oi,j=(x,y,w,h,)。对于每个目标,选择具有最高类别概率的中心点作为其中心点,并将该中心点的位置、大小和方向等信息与目标关
15、联。这里采用一种基于二分图匹配的方法来匹配中心点和目标,从而实现目标的检测和跟踪。逆行识别算法主要用于扶手电梯、楼梯等场所。算法应用中可通过动态视频实时监控乘客的动作行为进行数据采集,一旦发现有扶梯乘客逆行即刻报警,报警信号同步推送给相应的管理人员。该算法大大提升了安全管控效率。逆行识别画面如图 2 所示。图 2 逆行识别画面2.3 摔倒检测算法扶梯摔倒检测需要通过视频检测是否有行人摔倒,这里我们采用 YOLOv4 模型进行行人检测,并使用 HigherHRNet 模型对检测出来的行人进行骨骼关键点识别,最后通过关键点角度计算来判断该行人是否摔倒。针对扶梯乘客较多的场景,从监控的视角容易出现遮
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