工业电梯人数统计系统 计算机视觉资料
高教社2023王志明工业机器视觉系统编程与应用教学课件-机器视觉
机器视觉系统三个部分缺一不可，选取合适的光学成像系统，采集适合处理的图像，是完成视觉检测的基本 条件;开发稳定可靠的图像处理系统是视觉检测的核心任务;可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能 的保障。
从狭义的图像处理角度出发，机器视觉属于计算机视觉的一个分支。但机器视觉系统中一定包含硬件，相对而言更偏重行 业应用。计算机视觉系统中不一定包含硬件，更偏重算法的实现。
现在，机器视觉广泛代指在工厂和其他工业环境中使用的自动化成像“系统”，正如在装配线上工作的检验人员通过目视 检查零件来判断工艺质量一样，视觉工程师通过将视觉器件、控制器件与图像处理软件有机组合，构建一套完整的处理流程， 完成识别、定位、引导、测量、检测等综合功能。
机器视觉
1.3.4 为什么要使用机器视觉
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(3)互联互通标准:机器视觉系统内部以及其与智能制造设备之间、与企业的管理系统之间，都有必要进行互联互通，使设 备和制造管理朝着更智能的方向发展。目前机器视觉行业内部，欧洲机器视觉协会(EMVA)开发了摄像机通用接口标准 GenICam，自动成像协会(AIA)制定了 GigE Vision,USB3 Vision 等相机通信协议,等等。机器视觉行业还与其他行业协会合 作，不断拓展互联互通的外延，旨在促成机器视觉系统与其他行业的互联互通。
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1、机器视觉发展历程 1969 年，贝尔实验室的两位科学家威拉德·博伊尔和乔治·史密斯发明了电荷耦合器件(CCD)。CCD 是一种将光子转化为 电脉冲的器件，很快成为了高质予诺贝尔物理学 奖。 1975 年，柯达公司工程师史蒂文·萨森创造性地利用Super 8 摄像机的废弃零件、一个电压表、一个 100 100 像素的精 细 CCD，以及六块电路板，制造出了世界上第一台数码相机。这个约 3.6 kg重的相机花了 23 s 来拍摄一张百万像素级的黑白 图像。拍摄下来的图像被记录在盒式磁带上，并可以在黑白电视机上显示。 1982 年，Cognex 公司推出了读取、验证、确认零件和组件上印刷字母、数字和符号的视觉系统 DataMan，这是世界 上第一套工业光学字符识别系统。
基于计算机视觉的人群密度估计与疏散模拟系统
基于计算机视觉的人群密度估计与疏散模拟系统随着人口的不断增长和城市化进程的加速，人口密集区的疏散管理变得尤为重要。
在紧急情况下，如火灾、地震或恐怖袭击等，人群的快速疏散是保障人民生命安全的关键。
为了有效地管理人群疏散，研究人员开发了基于计算机视觉的人群密度估计与疏散模拟系统。
基于计算机视觉的人群密度估计技术是通过分析监控摄像头捕捉到的视频流来估计人群的密度。
该技术主要分为两个步骤：人群检测和密度估计。
在人群检测阶段，系统通过计算机视觉算法识别和跟踪视频流中的行人。
这些算法可以基于背景建模、运动检测和行人特征等多种方法进行。
通过实时监测和跟踪，系统可以准确地确定人群的数量和位置。
在密度估计阶段，系统利用检测到的人群位置信息来估计密度分布。
常用的密度估计算法包括基于高斯过程、离散化和核密度估计等，通过这些方法，系统可以生成人群密度热图或密度场。
这些信息有助于研究人员和紧急管理部门了解人群分布情况，以便更好地规划疏散路线和资源分配。
基于计算机视觉的人群密度估计与疏散模拟系统不仅能够提供人群数目和分布的实时信息，还可以进行疏散仿真模拟。
通过建立基于人群密度的行为模型，系统可以预测人群在不同情况下的疏散行为。
这可以为紧急管理部门提供重要参考，以便制定更有效的疏散计划和应急措施。
为了提高系统的准确性和实时性，人群密度估计与疏散模拟系统常常与其他技术相结合，如深度学习、传感器网络和云计算等。
通过深度学习算法，系统可以学习并识别更复杂的人群行为模式。
传感器网络可以提供附加的环境信息，如温度、湿度和气体浓度等，以更好地理解人群的状态。
云计算技术可以加速系统的处理速度和存储能力，以应对大规模的视频数据和复杂的计算需求。
除了在紧急情况下的疏散管理，基于计算机视觉的人群密度估计与疏散模拟系统还可以应用于城市规划、安全管理和交通管理等领域。
通过实时监测和分析人群的空间分布和行为，系统可以帮助城市规划师更好地设计公共空间和设施。
基于模糊聚类的施工升降梯内部人数统计
基于模糊聚类的施工升降梯内部人数统计程书睿;陈翰林;胡荣春【摘要】电梯内部的人数统计在一定程度上对于防止电梯超载以及电梯的稳定运行都有重要的意义.基于模糊关系的聚类算法在数据量很大的情形下,计算量也会很大,但对于数据量较小、且相同类数据距离近而不同类数据距离较远的情形具有很好的效果.基于此,采用基于模糊关系的聚类算法.通过提取出安全帽区域的二值图像,以及二值图像中非零像素点的密集程度,进一步寻找到更加靠近各个安全帽实际中心的像素点.通过模糊聚类将这些像素点进行合并,得到安全帽的数量.该算法对于轻微多个安全帽连续粘连的情形同样能表现出比较高的准确率.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2017(000)035【总页数】6页(P35-40)【关键词】统计;电梯;密集程度;模糊聚类;安全帽;轻微粘连【作者】程书睿;陈翰林;胡荣春【作者单位】西南科技大学理学院,绵阳 621010;西南科技大学理学院,绵阳621010;西南科技大学信息工程学院,绵阳 621010【正文语种】中文0 引言现代社会高层建筑的使用越来越广泛，电梯作为一种垂直的交通运输工具，也得到了越来越广泛地利用，电梯的稳定与安全运行也越来越受到人们的广泛关注。
为了防止电梯超载而导致其不能安全稳定的运行，常常需要控制电梯轿厢内的人数，以防止电梯超载。
目前，研究人员已经提出了多种关于人员检测、人员计数的方法。
文献[1]中根据头部轮廓特征，提出了一种基于直径的改进Hough变换头部检测算法用于实时统计电梯轿厢内人数；文献[2]采用摄像头获取视频流，通过图像处理技术对进出电梯的双向人数进行统计，进而统计出电梯内部的人数。
文献[3]利用基于多信息融合的算法对电梯内安全帽的数量统计达到了较高的准确度，但是需要获得空间中极端位置处的安全帽图像样本，采用线性拟合的方法获得不同位置处的最小安全帽面积以检测不同大小轮廓的安全帽，这种方式依赖于先验知识的获取；文献[4]采用机器学习的方法对安全帽进行识别，准确度达到80%以上，但是需要对神经网络进行训练，而且训练时间比较长；本文所提出的算法避免了算法在实际应用当中对于先验知识的过分依赖，而且通过大量图像实验验证，本算法具有很好的时间效率和比较高的准确率，算法的适用性强。
基于计算机视觉的自动化工业检测与控制系统设计
基于计算机视觉的自动化工业检测与控制系统设计自动化工业检测与控制系统基于计算机视觉的设计摘要：自动化工业检测与控制系统在现代工业生产中起着重要作用，它可以提高生产效率、降低生产成本、减少人力投入。
本文介绍了一种基于计算机视觉的自动化工业检测与控制系统的设计方法，包括系统框架、硬件设备、软件算法和实验结果等方面的内容。
1. 引言随着科技的发展和工业生产的不断进步，自动化工业检测与控制系统在现代工业生产中得到了广泛应用。
传统的工业检测与控制系统通常依赖人工操作，存在效率低、成本高、易出错等问题。
基于计算机视觉的自动化工业检测与控制系统通过图像处理和分析技术，可以实现对物体的快速检测、精确测量和自动控制，大大提高了生产效率、降低了生产成本、减少了人力投入。
2. 系统框架基于计算机视觉的自动化工业检测与控制系统主要由硬件设备和软件算法两部分组成。
硬件设备包括摄像头、图像采集卡、光源和机械臂等，用于实现图像采集、图像传输和物体控制等功能。
软件算法主要通过图像处理、特征提取和模式识别等方法，对图像进行分析和识别，实现对物体的检测和测量。
3. 硬件设备摄像头是基于计算机视觉的自动化工业检测与控制系统中最核心的设备之一，它主要负责图像的采集和传输。
根据实际需求，可以选择合适的摄像头类型，如CCD摄像头、CMOS摄像头和红外摄像头等。
图像采集卡用于将模拟信号转换成数字信号，实现图像的采集和处理。
光源可以提供足够的亮度和均匀的光线照射，保证图像清晰度和准确度。
机械臂用于物体的自动抓取和放置，实现对物体的控制。
4. 软件算法图像处理是基于计算机视觉的自动化工业检测与控制系统中最核心的算法之一，它主要通过一系列图像预处理、滤波等操作，对图像进行消噪、增强、分割等处理。
特征提取是指从图像中提取特征信息，如边缘、轮廓、纹理等。
模式识别是指通过图像特征和模型匹配，对物体进行识别和分类。
在实际应用中，可以选择适合的图像处理、特征提取和模式识别算法，如图像滤波、Canny边缘检测、Harris角点检测、SIFT特征提取和支持向量机等。
基于计算机视觉的地铁车站人流量智能监测系统设计
基于计算机视觉的地铁车站人流量智能监测系统设计随着城市化进程的不断加速和人口的不断增长，地铁交通已经成为毫不争议的城市交通主力军。
人们越来越多地选择乘坐地铁来完成自己的出行需求，而地铁车站人流量的监测和管理已经成为城市运行管理的一个重要方面。
传统的人力测量方法已经无法满足高精度、多场景、实时的人流量监测需求，解决这一问题的有效途径就是利用计算机视觉技术。
计算机视觉技术是一种模拟人类视觉处理过程的计算机技术，可用于获取、分析和处理数字图像和视频。
利用计算机视觉技术，可以实现地铁车站人流量的高精度、多场景、实时监测。
本文将介绍一种基于计算机视觉的地铁车站人流量智能监测系统的设计，该系统的核心技术包括人体检测、人体跟踪、人流统计等多个方面。
一、人体检测技术人体检测是计算机视觉中最基本的任务之一，其目标是从一张图像中自动检测出人体的位置。
在地铁车站的应用场景中，人体检测技术需要满足以下三个要求：首先，其需要具有较高的准确率和鲁棒性，因为车站场景中人流量巨大，任何噪声或误识别都可能对结果产生影响；其次，其需要具有高效性，即在保证准确率和鲁棒性的前提下，尽可能地提高检测效率；最后，其需要具有实时性，即能够在短时间内处理大量数据，实时生成监测数据。
为了满足这三个要求，在人体检测技术方面，本文采用了深度学习算法，并结合了目标检测中的多种优秀算法。
在具体实现中，我们首先使用了卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，并利用支持向量机（SVM）作为分类器对人体和背景进行分类。
接着我们采用了基于卷积神经网络的目标检测方法YOLOv3，在保证准确率和效率的前提下，实现了对人体的快速检测和定位。
二、人体跟踪技术人体跟踪是指在一个连续的视频序列中，通过对目标的位置和外貌特征的连续跟踪，确定目标的运动轨迹以及相应的运动状态。
在地铁车站的应用场景中，人体跟踪技术需要满足以下两个要求：首先，其需要具有较高的跟踪准确率和鲁棒性，因为车站场景中人流量巨大，目标容易相互遮挡；其次，其需要具有更高的实时性和效率，即需要实现较快的跟踪速度，以便快速更新监测数据。
基于机器视觉的工业机器人检测系统
基于机器视觉的工业机器人检测系统在当今高度自动化的工业生产环境中，工业机器人扮演着至关重要的角色。
它们能够高效、精准地完成各种复杂的任务，极大地提高了生产效率和产品质量。
然而，为了确保工业机器人的稳定运行和工作精度，一套可靠的检测系统是必不可少的。
基于机器视觉的工业机器人检测系统应运而生，为工业机器人的性能评估和故障诊断提供了强有力的支持。
机器视觉技术是一种通过计算机模拟人类视觉功能，从图像或视频中获取信息并进行处理和分析的技术。
在工业机器人检测中，机器视觉系统通常由图像采集设备（如相机）、照明系统、图像处理软件和计算机等组成。
通过这些设备和软件的协同工作，能够对工业机器人的运动轨迹、姿态、关节角度、末端执行器的位置和姿态等进行实时监测和分析。
图像采集是机器视觉检测系统的第一步。
为了获得清晰、准确的图像，需要选择合适的相机和镜头，并根据检测对象的特点和检测环境的要求，合理设置相机的参数（如分辨率、帧率、曝光时间等）和照明条件。
例如，在检测工业机器人的微小零部件时，需要使用高分辨率的相机和均匀的照明，以突出零部件的细节特征；而在检测大型工业机器人的整体运动时，则可以使用较低分辨率的相机和较强的照明，以保证在较大的视野范围内能够清晰地捕捉到机器人的运动轨迹。
在图像采集完成后，需要对图像进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度，以便后续的图像处理和分析。
常见的图像预处理方法包括灰度变换、滤波、边缘检测等。
例如，通过灰度变换可以将彩色图像转换为灰度图像，减少数据量的同时突出图像的轮廓特征；通过滤波可以去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声，提高图像的质量；通过边缘检测可以提取图像中物体的边缘信息，为后续的特征提取和目标识别奠定基础。
特征提取是机器视觉检测系统的关键步骤之一。
特征是指能够反映检测对象本质特征的信息，如形状、颜色、纹理、尺寸等。
通过提取这些特征，可以将检测对象与背景或其他物体区分开来，并对其进行分类和识别。
《计算机视觉》PPT课件
实例：雷达测距系统
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7.1 立体视觉基础
被动测距方法
双目视觉系统：使用两个相隔一定距离的 摄像机同时获取场景图像来生成深度图。
单目运动视觉：一个摄像机在不同空间位 置上获取两幅或两幅以上图像，通过多幅 图像的灰度信息和成像几何来生成深度图
特征深度测量：使用灰度图象的明暗特征、 纹理特征、运动特征间接的估算深度信息。
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7.2 立体成像
依据双目立体视觉几何关系的深度计算
结合以下公式：
x
x
l
zF
x B x r zF
可以得到： z B F x l x r
其中F是焦距，B是基线距离， xl 是xr 视差。
各种场景中的点的深度就可以通过计算视差来实 现。视差一般是整数。
对于一组给定的摄像机参数，提高场景点深度计
即使两个摄像机处于一般的位置和方向时， 对应场景点的两个图像点仍然位于图像平 面和外极平面的交线（外极线）上。
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7.3 立体成像
从原理上讲根据“立体图象对”抽取深度信息的 处理应包括以下四部分：
在图象中寻找在两幅图象中都便于区分的特征或 用于匹配的基元（primitive）。
立体匹配的匹配规则约束
立体匹配：立体成像的深度信息测量的一个重要 步骤就是寻找立体成像对中的共轭对，即求解对 应问题。
问题：实际中求解对应问题是非常困难的，一是 计算量大，二是匹配的准确度要求高。
解决：为了求解对应，建立了许多约束来减少对 应点误匹配，并最终得到正确的匹配特征点的对 应。
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使用计算机视觉技术进行人群密集度分析与管理
使用计算机视觉技术进行人群密集度分析与管理人群密集度分析与管理是一项应用计算机视觉技术的重要任务。
随着人口数量的不断增加和城市化进程的加快，人群密集度成为了城市管理中的一大挑战。
利用计算机视觉技术能够有效地解决人群密集度分析与管理的问题，为城市管理提供重要的数据支持。
为了进行人群密集度分析与管理，首先需要搭建一个可靠的计算机视觉系统，该系统可以通过摄像头或其他图像采集设备捕捉到人群的图像数据。
接着，需要使用计算机视觉算法对这些图像数据进行处理和分析。
有了这些基础设施，我们就可以开始进行人群密集度分析与管理了。
在进行人群密集度分析时，我们首先需要对图像数据进行预处理。
这包括图像去噪、图像增强等操作，以确保能够获得清晰的图像。
然后，我们可以使用目标检测算法来定位图像中的人群。
常用的目标检测算法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
通过目标检测，我们可以得到人群在图像中的位置和数量信息。
接下来，我们可以使用人群跟踪算法对人群进行跟踪。
人群跟踪算法可以根据上一帧的检测结果，在当前帧中找到相应的人群，并持续跟踪它们的位置。
这样我们就可以获得人群的运动轨迹信息，进一步分析人群的行为特征。
除了人群的基本位置和运动信息，我们还可以通过计算机视觉技术分析人群的密集程度。
一种常用的方法是在图像中划分网格，并统计每个网格中人群的数量。
根据网格中人群的数量，我们可以得到不同区域的密集程度。
这个过程可以通过计算人群的像素密度来实现，像素密度越高，表示人群密集度越大。
在获得人群密集度信息后，我们可以进行人群的管理与调控。
例如，在某个区域人群密集度过高时，可以采取措施引导人群流动，或者限制进入该区域的人数。
这样可以避免因人群过密而引发的安全问题。
此外，我们还可以利用计算机视觉技术进行人群行为分析。
例如，可以分析人群的聚集模式、流动方向等信息，以帮助城市规划者优化城市布局和交通规划。
通过深入研究人群行为，我们可以更好地预测和应对潜在的城市风险。