摘要：角点动能模型是基于物体运动时具有动能的思路，将人体的运动简化为重要的角点的运动，以此来模拟人体的运动。为此环境有人开发了Hu距匹配背景边缘模型的目标检测方法。这种手段可以很好的消除背景噪音，捕捉动态的矢量的改变，正确的判断出动态和静态的位点。利用计算视频帧的动能判断是不是会产生异常行为。这种手段可以具有简单准确度高的优点，但是有待进一步完善。
关键词：电梯轿厢；角点动能；异常行为
引言
近年来，我国金融飞速成长，我国的城市范围不停的增大，各种高层房屋、写字楼不断增多。我们不难发现，电梯的应用随着高层建筑的增多而广泛。尽管电梯给人们的生活带来了极大的便利，但是电梯设备也存在着一定的风险，例如高空坠落，电梯犯罪等。不仅仅是电梯事故给人们带来了安全担忧，电梯犯罪同样威胁着人们的安全。
电梯的轿厢中一般都会装配摄像头进行监视，目的是为了保障乘客乘坐电梯的安全。但是仅仅有监控远远不够，电梯的轿厢内的监控仅仅能记录发生的事情，并没有相应的报警机制。并且在海量的监控视频中找出犯罪证据，无疑增加了人力物力成本。我们必须要的是一种可以在24小时全天候监视，并且要能自动捕捉分析信息并导出有用的信息的手段。同时还能提供警报功能。这样才能在第一时间发现犯罪行为，并且阻止犯罪。
目前，海内外多数专家都对视频监视系统做了大量调研，尤其是在行为辨别和解析方面。早期的研究利用简单的集合模型来描述人体。这其中较为著名的是Fujiyoshi的团队研发出的Star-Model，其原理是捕捉目标的外貌的五个最明显的拐点进行判读。随着技术的发展，人们试着找到能描写人体运动的特征，例如轨迹、位置、速度、形状、角度等等。
根据电梯实际情况，利用基于角点动能模型的电梯轿厢内异常行为检测方法，这种方法能简、快速且准确度较高的监控并判断异常，提高了乘客的安全。
1 角点动能模型在预测和监视电梯内异常行为检测上的基本原理
这种方法是基于一种算法，这种算法的基本过程如下图1。
这种算法主要包含了三个流程：
1、检测目标。针对电梯特殊情况偶发，背景边沿模型被创立，开发了Hu匹配的目标边缘检测方式。
2、角点的光流计算。图像的光流是非常好的表示时间空间的特性，涵盖了像素点的瞬间的运动快慢矢量信息，可以清除地表明人的动作趋势，缺点是计算量太大。通过计算角点的光流量就能降低计算的难度。
3、建立和判断异常行为模型。一般角点光流会含有速度矢量的信息，基于这种信息我们开发了一种新型的角点动能模型，判定异常有无发生的依据就是角点光流的动量信息。
图1 算法系统基本流程
2 目标检测
检测的方法多种多样，目前接受程度最高的方法有两种，一种是帧差法，另一种是背景差法。尽管背景差法在操作上较为简单而且速度快，不过对光照条件的变化尤其敏感，图像中的阴影一般都会影响检测效果。帧差法虽然适应性很强，但是对目标速度的要求比较严格，不能过快或过慢，速度过小会出现空洞或者断裂，过大会出现目标被拉伸的现象。然而利用角点动能模型法，我们能高效的判定无论是运动的还是静止的前景目标。我们能通过这种方式检出目标最重要的条件是电梯在静止状态中其背景非常的简单。
2.1 提取前景的边缘
我们知道Hausdorff距离能够在最大程度上表明所测两个点间的异样度，如果想要将背景边缘提取出，只需计算出Hu距就能将背景轮廓想同当前帧的边缘轮廓匹配起来。匹配的具体过程一共分为三步：
1、计算Canny算子得到边缘图像；
2、把边缘图像和背景图像的外层的轮廓匹配起来；
3、第一步是算出步骤2中提取出的最外层轮廓的Hausdorff距，若值大于设定值，表明是前景边缘轮廓，若小于则是背景边缘轮廓。
通过上述的三个步骤，视频的前景边缘就被去除了，这样图像的背景就被提取出来了。进一步就是要计算前景的边缘轮廓的周长和面积，以此来减少甚至是消除杂音的干扰。在众多的计算方法里，相比于其他的方法这种方法会更加简单有效，对相对静止的前景的检出准确度较高。
3 计算角点光流
我们常说的光流，就是物体或人体在画面中运动亦或是在摄像设备前运动某段路径发生的改变的方式，也是在空间中一个物体或人的瞬间速度。静态特征和动态特征是图像光流的两大特征。这些信息均可明确的表明物体或人的动作路径。这种方式的好处是具有高的准确度，但是速度过慢，运算量也稍显大。然而我们提取角点的光流则可以大大减小计算的难度同时又将图像的重要特征保留，这样一来准确度和计算速度同时可以获得保障。
4 异常行为检测模型
当我们把每一个角点作为一个质点，首先要算出每个角点的动能，再将所有点的动能相加得到总动能之和。当有异常情况发生时，动能的值会突然剧增。这可以帮助我们准确判断异常情况的发生。
从另外一个角度来说，我们得到角点的速度方向变化同样也能判断出是否有异常。当变化越频繁时，异常出现的可能就越大。变化大的权重大，根据权重我们可以得到总的动能。
5 总结
角点动能模型是基于物体运动时具有动能的思路，将人体的运动简化为重要的角点的运动，以此来模拟人体的运动。为此环境有人开发了Hu距匹配背景边缘模型的目标检测方法。这种手段可以很好的消除背景噪音，捕捉动态的矢量的改变，正确的判断出动态和静态的位点。利用计算视频帧的动能判断是不是会产生异常行为。这种手段可以具有简单准确度高的优点，但是有待进一步完善。
论文作者:夏凯锋,姜超,杨平
论文发表刊物:《基层建设》2018年第1期
论文发表时间:2018/5/18
标签：动能论文; 电梯论文; 异常论文; 模型论文; 背景论文; 边缘论文; 目标论文; 《基层建设》2018年第1期论文;