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群控电梯客流密度实时识别技术研究

作　者: 云鹏
导　师: 刘克金
学　校: 东北大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 数字图像处理背景差分法 ZigBee无线传输电梯客流密度模型环境行为学中心—最短距离
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

随着社会经济与技术的不断发展,高层建筑日益增多,电梯作为垂直交通工具,其数量配置、控制方式、客流密度识别等参数直接影响建筑物的使用功能和人员的工作效率,所以更多的公共场合需要更为人性化、智能化的监控设备。数字图像处理技术正在日益广泛地应用于工业生产与日常生活,采用数字图像处理技术进行客流密度识别表现的更为突出。现在,采用数字图像处理技术进行客流密度识别已经成为垂直电梯的现代检测与控制领域的热点研究方向。电梯候梯厅客流密度会随着时间段的不同有不一样的模型规律,如果能够掌握电梯候梯厅客流运动的规律,对于优化电梯配备,统一调度管理,缩短候梯时间大有帮助。本文针对电梯候梯大厅内的客流密度状态,根据环境心理学提出电梯客流密度模型,并初步提出中心——最短距离论,用数字图像处理技术识别电梯客流密度,并设计一套实验用候梯大厅内的电梯客流密度识别系统。本文主要研究工作内容包括：(1)通过摄像头采集背景图像,获取背景模型,结合数字图像处理方法,预处理背景模型与当前帧图像,采用背景差分法提取前景图像,实时对图像进行处理和跟踪。(2)通过总结候梯大厅空间环境、群组电梯分配控制、以及候梯乘客状态,考虑到环境行为学及个体生理尺寸等问题,提出针对不同的候梯环境下的不同的电梯客流密度统计模型。(3)通过ZigBee无线传输模块将分析出的客流密度数据远传给上位机,以使上位机确定如何更有效率的对电梯进行群控。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-17
  1.1 本课题的提出、应用及其意义  11-12
  1.2 本课题的国内外发展概况及发展趋势  12-14
  1.3 本课题的设计目的及内容  14-17
第2章电梯客流密度实时识别系统设计方案  17-25
  2.1 系统组成  17
  2.2 系统设计方案  17-23
    2.2.1 摄像头架设平台  17-18
    2.2.2 摄像头选择  18-19
    2.2.3 ZigBee无线通讯模块及C51RF-S3000评估板  19-22
    2.2.4 软件设计方案  22-23
  2.3 设计方案可行性研究  23-25
第3章电梯客流密度实时识别系统理论基础  25-45
  3.1 颜色空间介绍  25-28
  3.2 背景图像处理  28-33
    3.2.1 背景模型的初始化  28
    3.2.2 背景模型的更新  28-29
    3.2.3 卡尔曼滤波  29-31
    3.2.4 彩色图像增强  31-33
  3.3 前景图像处理  33-45
    3.3.1 静止背景下的运动目标检测  33-37
    3.3.2 改进的背景差分法  37-38
    3.3.3 形态学滤波  38-41
    3.3.4 区域面积消除  41-42
    3.3.5 形心法跟踪  42-45
第4章电梯客流密度统计模型  45-63
  4.1 建立数学统计模型的意义  45-46
  4.2 非拥挤状态下的客流密度识别  46-48
    4.2.1 实时视频流的捕获  46
    4.2.2 软件处理流程  46-48
    4.2.3 识别结果分析  48
  4.3 拥挤状态的客流密度统计模型  48-59
    4.3.1 个体生理尺寸及人群密度  48-50
    4.3.2 环境行为学与微观行为心理学  50
    4.3.3 中心—最短距离论  50-51
    4.3.4 无遮挡客流高峰期的扇形模型  51-55
    4.3.5 有遮挡客流高峰期的模型  55-57
    4.3.6 模型匹配及实验结果分析  57-59
  4.4 多模式电梯配置分析  59-63
第5章识别系统的实现  63-73
  5.1 实验平台搭建  63
  5.2 软件功能模块划分  63-64
  5.3 各功能模块介绍  64-71
    5.3.1 登陆设计  64
    5.3.2 非拥挤状态的客流密度识别软件设计  64-67
    5.3.3 拥挤状态的客流密度识别软件设计  67-70
    5.3.4 上位机系统设计  70-71
  5.4 总体软件功能总结  71
  5.5 ZigBee无线传输可靠性分析  71-73
    5.5.1 可靠性分析的必要性  71-72
    5.5.2 ZigBee无线传输的可靠性分析  72-73
第6章结论及展望  73-75
  6.1 结论  73-74
  6.2 展望  74-75
参考文献  75-78
致谢  78

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