技术领域
[0001] 本
发明涉及头肩检测技术领域，具体而言涉及一种基于轮廓检测和头肩检测的自动门控制方法。
背景技术
[0002]
现有技术中的自动门，例如酒店自动门、博物馆自动门或者其他开放公共场所的自动门，通常通过红外
开关进行感应控制，在对象接近时，通过红外
传感器检测进行开门动作，在对象离开检测区后关门。但在实际应用中，红外脉冲检测控制自动门无法识别触发开门
信号的是物体、动物还是真实人员，例如商场门店场景下顾客携带宠物到访，如宠物在非牵引状态下存在误触发开门信号丢失的可能，如此导致在进行商圈/商场的流量与营销数据的采集和智能分析过程中噪声较多，会发生较大的偏差，导致分析结果不具有现实意义。
[0003] 而在现实生活中，商铺/酒店入口处还会经常存在布展的情况，而如果在红外
检测区域或者边缘存在对象的话，使用传统红外脉冲检测会频繁触发开门信号。而且，使用单次信号触发打开延时关闭的自动门，只能打开固定时间，通过速度不够会导致无法通过或通过时存在被夹的
风险。
发明内容
[0004] 本发明目的在于提供一种基于轮廓检测和头肩检测的自动门控制方法，通过轮廓检测和头肩检测进行快速的识别，通过开门信息或关门信息单独控制自动门。
[0005] 为达成上述目的，本发明提出一种基于轮廓检测和头肩检测的自动门控制方法，包括以下步骤：
[0006] 步骤1、在自动门对应的摄像机采集的视频画面中预设虚拟门，并记录虚拟门的
顶点坐标，在虚拟门外预设矩形方框作为虚拟检测区域，并记录矩形方框的顶点坐标；
[0007] 步骤2、对摄像机实时采集的
视频流进行解码，得到
视频帧；
[0008] 步骤3、对视频帧进行轮廓检测，提取视频帧中的人形轮廓并生成追踪ID，记录人形轮廓顶点坐标点，然后输出存在追踪ID的视频帧和视频帧中每个人形轮廓的追踪ID，即轮廓TrackID，以及轮廓顶点坐标；
[0009] 步骤4、对步骤3输出的存在追踪ID的视频帧进行头肩检测，提取出视频帧中每个头肩轮廓并生成追踪ID，即头肩TrackID，并记录头肩顶点坐标；然后对比轮廓顶点坐标和头肩顶点坐标，对比一致则更新头肩TrackID为轮廓TrackID，否则不更新，并输出头肩轮廓、头肩TrackID和头肩顶点坐标；
[0010] 步骤5、根据步骤4输出的头肩轮廓、头肩TrackID和头肩顶点坐标，在一TrackID监视列表中检测头肩TrackID是否为新的TrackID，若是新的TrackID，则插入到TrackID监视列表并更新TrackID监视列表，记录头肩TrackID对应的头肩顶点坐标为起始坐标点，若不是新的TrackID，则表示已存在的TrackID，记录头肩顶点坐标；
[0011] 步骤6、将头肩顶点坐标与检测区域的坐标对比：如果头肩顶点坐标在虚拟检测区域外，则不作处理，如果在虚拟检测区域内，则进入步骤7；
[0012] 步骤7、根据头肩TrackID在虚拟检测区域的趋势，并响应于出门倾向则输出头肩TrackID并进入步骤8，否则丢弃不做动作；
[0013] 步骤8、判断虚拟门是否为关闭状态：如果为关闭状态，则发送开门信号至门禁
控制器，控制开启自动门；如果虚拟门为打开状态，则不作处理。
[0014] 进一步优选地，在所述步骤8中，还包括：
[0015] 检测TrackID监视列表，如果头肩TrackID仍然存在，则不作操作，如果头肩TrackID不存在，则发送关门信号至门禁控制器，控制关闭自动门。
[0016] 进一步优选地，所述步骤7的具体操作包括：
[0017] 将头肩TrackID在进入虚拟检测区域前的最后一个坐标记作A点，头肩TrackID进入虚拟检测区域后第一个点记作B点，从A点向B点相连作延长线计算与虚拟门的相交点，如存在相交点判定存在出门倾向，输出头肩TrackID，如不存在相交点则丢弃
跟踪。
[0018] 进一步优选地，将头肩TrackID进入虚拟检测区域后第二个点记作C点，从B点向C点相连作延长线并计算与虚拟门的相交点，如A-B以及B-C均存在相交点判定存在出门倾向，发送预开门信号，并输出判定发出开门信号的头肩TrackID，如不存在相交点则丢弃跟踪。
[0019] 根据本发明的公开，还提出一种基于轮廓检测和头肩检测的自动门控制系统，包括：
[0020] 用于在自动门对应的摄像机采集的视频画面中预设虚拟门，并记录虚拟门的顶点坐标，并且在虚拟门外预设矩形方框作为虚拟检测区域，并记录矩形方框的顶点坐标的模
块；
[0021] 用于对摄像机实时采集的视频流进行解码，得到视频帧的模块；
[0022] 用于对视频帧进行轮廓检测，提取视频帧中的人形轮廓并生成追踪ID，记录人形轮廓顶点坐标点，然后输出存在追踪ID的视频帧和视频帧中每个人形轮廓的追踪ID，即轮廓TrackID，以及轮廓顶点坐标的模块；
[0023] 用于对输出的存在追踪ID的视频帧进行头肩检测，提取出视频帧中每个头肩轮廓并生成追踪ID，即头肩TrackID，并记录头肩顶点坐标；然后对比轮廓顶点坐标和头肩顶点坐标，对比一致则更新头肩TrackID为轮廓TrackID，否则不更新，并输出头肩轮廓、头肩TrackID和头肩顶点坐标的模块；
[0024] 用于根据输出的头肩轮廓、头肩TrackID和头肩顶点坐标，在一TrackID监视列表中检测头肩TrackID是否为新的TrackID，若是新的TrackID，则插入到TrackID监视列表并更新TrackID监视列表，记录头肩TrackID对应的头肩顶点坐标为起始坐标点，若不是新的TrackID，则表示已存在的TrackID，并记录头肩顶点坐标的模块；
[0025] 用于将头肩顶点坐标与检测区域的坐标对比的模块，其中如果头肩顶点坐标在虚拟检测区域外则不作处理，如果在虚拟检测区域内则判断出门倾向；
[0026] 用于根据头肩TrackID在虚拟检测区域的趋势，并响应于出门倾向则输出头肩TrackID，否则丢弃不做动作的模块；
[0027] 用于判断虚拟门是否为关闭状态的模块，其中：如果为关闭状态，则发送开门信号至门禁控制器，控制开启自动门；如果虚拟门为打开状态，则不作处理。
[0028] 应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。
[0029] 结合
附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、
实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。
附图说明
[0030] 附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：
[0031] 图1是本发明的自动门控制方法的示例性流程。
[0032] 图2是头肩TrackID的轨迹点方向是否满足出店倾向条件的逻辑示例。
[0033] 图3A、3B是头肩TrackID的轨迹点方向是否满足出店倾向条件的两个具体示例。
[0034] 图4是头肩TrackID的轨迹点方向是否满足出店倾向条件的又一具体示例。
具体实施方式
[0035] 为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
[0036] 在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定意在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
[0037] 结合图示，本发明旨在提出一种基于轮廓检测和头肩检测的自动门控制方法，基于轮廓检测、头肩检测和坐标点位移判断实现人员的误检判断，并且基于头肩检测记录跟踪坐标点与自动门
位置的判断发送信号的类别，判断头肩检测有效追踪ID在检测区域内是否检出和历史数据判断下一步动作，通过开门与关门信息单独控制自动门的开启和关闭，以有效防止自动门误检非人的物体、动物及人员非出门意向触发打开信号，以及防止通过时自动门的关闭(例如传统的自动门控制会被夹)而导致被夹的问题。
[0038] 结合图1-4所示，根据本发明的基于轮廓检测和头肩检测的自动门控制方法，包括以下步骤：
[0039] 步骤1、在自动门对应的摄像机采集的视频画面中预设虚拟门，如图2所示，并记录虚拟门的顶点坐标，在虚拟门外预设矩形方框作为虚拟检测区域，并记录矩形方框的顶点坐标；
[0040] 步骤2、对摄像机实时采集的视频流进行解码，得到视频帧；
[0041] 步骤3、对视频帧进行轮廓检测，提取视频帧中的人形轮廓并生成追踪ID，记录人形轮廓顶点坐标点，然后输出存在追踪ID的视频帧和视频帧中每个人形轮廓的追踪ID，即轮廓TrackID，以及轮廓顶点坐标；
[0042] 步骤4、对步骤3输出的存在追踪ID的视频帧进行头肩检测，提取出视频帧中每个头肩轮廓并生成追踪ID，即头肩TrackID，并记录头肩顶点坐标；然后对比轮廓顶点坐标和头肩顶点坐标，对比一致则更新头肩TrackID为轮廓TrackID，否则不更新，并输出头肩轮廓、头肩TrackID和头肩顶点坐标；
[0043] 步骤5、根据步骤4输出的头肩轮廓、头肩TrackID和头肩顶点坐标，在一TrackID监视列表中检测头肩TrackID是否为新的TrackID，若是新的TrackID，则插入到TrackID监视列表并更新TrackID监视列表，记录头肩TrackID对应的头肩顶点坐标为起始坐标点，若不是新的TrackID，则表示已存在的TrackID，记录头肩顶点坐标；
[0044] 步骤6、将头肩顶点坐标与检测区域的坐标对比：如果头肩顶点坐标在虚拟检测区域外，则不作处理，如果在虚拟检测区域内，则进入步骤7；
[0045] 步骤7、根据头肩TrackID在虚拟检测区域的趋势，并响应于出门倾向则输出头肩TrackID并进入步骤8，否则丢弃不做动作；
[0046] 步骤8、判断虚拟门是否为关闭状态：如果为关闭状态，则发送开门信号至门禁控制器，控制开启自动门；如果虚拟门为打开状态，则不作处理。
[0047] 结合图1、2，在所述步骤8中，还包括：
[0048] 检测TrackID监视列表，如果头肩TrackID仍然存在，则不作操作，如果头肩TrackID不存在，则发送关门信号至门禁控制器，控制关闭自动门。
[0049] 优选地，结合图2、3A、3B所示，步骤7的具体操作包括：
[0050] 将头肩TrackID在进入虚拟检测区域前的最后一个坐标记作A点，头肩TrackID进入虚拟检测区域后第一个点记作B点，从A点向B点相连作延长线计算与虚拟门的相交点，如存在相交点判定存在出门倾向，输出头肩TrackID，如不存在相交点则丢弃跟踪。
[0051] 优选地，在本发明的实施中，响应于虚拟检测区域内只要存在有出门倾向的追踪ID，即头肩TrackID，则控制自动门保持打开状态。
[0052] 如图2、3A-3B所示，示例性地表示了出门倾向的趋势。
[0053] 图中，摄像机的视频为酒店内部自动门出口区域，在摄像机视频区域中，在自动门位置画一条直线ab，门口后方画一个矩形框。TrackID在矩形框内被检出触发逻辑判断，计算由TrackID坐标点A向坐标点B连线并作延长线与直线ab的交点X。如存在X点，判断成立，不存在X点，判断不成立。
[0054] 在另一个实施例中，如图4所示，将头肩TrackID进入虚拟检测区域后第二个点记作C点，从B点向C点相连作延长线并计算与虚拟门的相交点，如A-B以及B-C均存在与虚拟门的相交点(X、Y点)判定存在出门倾向，发送预开门信号，并输出判定发出开门信号的头肩TrackID，如不存在相交点则丢弃跟踪。如此，进一步增强判定的准确性。
[0055] 结合图1所示，本发明的自动门控制方案，在系统配置上，可采用传统的摄像机即可，或者利用门禁系统原有的摄像机(一般是具有红外成像功能的摄像机)即可部署，通过在系统后台部署根据本发明的方法而编译的
软件程序，部署在
服务器或者服务器系统中，实现对摄像机所实时采集的视频流的处理，得到视频帧后进行基于前述的轮廓和头肩检测的开关门控制。
[0056] 基于视频
图像采集和轮廓头肩处理，我们优先采用小体积运算的识别
算法，例如前述的基于Opencv的识别算法，其检测和识别的效率高，可达到毫秒级，实现开关门时实时的ID追踪并进行实时的开关门控制，相较于传统的红外检测，本发明通过轮廓检测技术可以从根本上排除非人型物体触发开门信号的问题；尤其是针对酒店入口处存在布展的情况，使用传统红外脉冲检测会频发触发开门信号，本发明通过头肩跟踪算法结合虚拟区域判断则可以解决固定物品触发开门信号问题。
[0057] 值得一提的是，本发明中所使用的轮廓检测指在包含目标和背景的数字图像中，对背景和目标内部的纹理以及噪声干扰进行处理，提取目标轮廓的过程。本发明中所提到的轮廓检测，可采用基于轮廓线索的人形轮廓检测(Real-Time Human Detection Using Contour Cues)或者基于Opencv的人体轮廓识别算法，封装成SDK即可实现以包括人形轮廓的视频帧作为输入，输出视频帧中所有人形轮廓的追踪ID，人形轮廓的坐标位置。视频帧中一个人对应一个人形轮廓。
[0058] 头肩检测技术是指基于
图像处理技术，对于输入的视频帧图像进行识别，检测视频帧中的头肩并输出视频帧中头肩的追踪ID以及头肩的坐标位置的过程。本发明中所提到的头肩检测采用基于特征描述或者分类器学习的头肩检测算法，封装成SDK即实现了视频帧作为输入，输出为视频帧中所有头肩的追踪ID，头肩的坐标位置。视频帧中一个人对应一个头肩。
[0059] 如此，本发明通过轮廓检测判断排除非在自动门打开信号触发检测区域的非人型物体、动物，通过头肩检测识别出人形轮廓中的头肩并计算视频帧中头肩的位移判断是否真人，降低了误检概率和追踪丢失概率。进一步通过头肩追踪坐标点位置判断人员是否具有需要触发开门信号的倾向。使用此方法解决了物体、动物可以触发自动门的弊端以及无出店意愿人员经过检测区域误触发开门的情形。
[0060] 通过头肩检测实时判断虚拟区域内的有出店倾向追踪ID和历史发送信号判断下一步需要发送信号。开门检测区域内只要存在有出店倾向追踪ID，自动门保持打开状态，有效解决自动门延时关闭打开时间不够或过长的问题。
[0061] 例如，场景一、宠物误触发开门信息场景
[0062] 顾客牵引宠物到店，办理入住手续时注意
力在于和接待人员交谈，同时需要作出出示身份证件等动作，随身携带的宠物易疏于防范。传统酒店大门使用红外脉冲检测，宠物出现在检测区域酒店大门会自动打开。对于失去控制的宠物伤害他人或被伤害风险无法预知。本发明由于使用了一种基于人形轮廓检测的技术宠物出现在检测区域则不会触发开门信号，从而解决宠物在非牵引状态下的丢失情况。
[0063] 场景二、酒店入口布展场景
[0064] 酒店入口由于人流量大，常被商业营销布展占据。使用传统红外脉冲检测的酒店大门会被静态布展物料及徘徊的营销人员重复触发开门信号。在此场景下红外脉冲检测触发开门信息存在重大误检弊端，而本发明利用结合人形轮廓的头肩跟踪判定具有运动
姿态的人形才会触发开门信号，静态物料不具有人形轮廓不会被检测(无检测的先决条件)，即使具有人形轮廓无运动姿态也不会被触发开门信号从而解决静态物料误触发信号问题。徘徊的营销人员其运动具有一定的范围特征，本发明设置虚拟区域跟踪视频区域内的人员位置和运动方向，出现在虚拟区域外被检测后运动至虚拟区域内同时方向指向酒店大门才会被判定为有出门倾向触发开门信号，从而解决小范围内徘徊人员持续触发开门信号问题。
[0065] 场景三、人员拥挤重叠场景
[0066] 在视频中，如果发生人员拥挤重叠时，使用传统的人形检测进行开关门控制存在无法提取完整人形轮廓，易出现跟踪丢失的问题，本发明首先使用大面积的人形轮廓检测，再提取小头肩轮廓代替跟踪，有效解决头肩检测易误检和丢失的问题。
[0067] 结合附图所示以及以上本发明的实施例，本发明还可以配置如下。
[0068] 一种基于轮廓检测和头肩检测的自动门控制系统，包括：
[0069] 用于在自动门对应的摄像机采集的视频画面中预设虚拟门，并记录虚拟门的顶点坐标，并且在虚拟门外预设矩形方框作为虚拟检测区域，并记录矩形方框的顶点坐标的模块；
[0070] 用于对摄像机实时采集的视频流进行解码，得到视频帧的模块；
[0071] 用于对视频帧进行轮廓检测，提取视频帧中的人形轮廓并生成追踪ID，记录人形轮廓顶点坐标点，然后输出存在追踪ID的视频帧和视频帧中每个人形轮廓的追踪ID，即轮廓TrackID，以及轮廓顶点坐标的模块；
[0072] 用于对输出的存在追踪ID的视频帧进行头肩检测，提取出视频帧中每个头肩轮廓并生成追踪ID，即头肩TrackID，并记录头肩顶点坐标；然后对比轮廓顶点坐标和头肩顶点坐标，对比一致则更新头肩TrackID为轮廓TrackID，否则不更新，并输出头肩轮廓、头肩TrackID和头肩顶点坐标的模块；
[0073] 用于根据输出的头肩轮廓、头肩TrackID和头肩顶点坐标，在一TrackID监视列表中检测头肩TrackID是否为新的TrackID，若是新的TrackID，则插入到TrackID监视列表并更新TrackID监视列表，记录头肩TrackID对应的头肩顶点坐标为起始坐标点，若不是新的TrackID，则表示已存在的TrackID，并记录头肩顶点坐标的模块；
[0074] 用于将头肩顶点坐标与检测区域的坐标对比的模块，其中如果头肩顶点坐标在虚拟检测区域外则不作处理，如果在虚拟检测区域内则判断出门倾向；
[0075] 用于根据头肩TrackID在虚拟检测区域的趋势，并响应于出门倾向则输出头肩TrackID，否则丢弃不做动作的模块；
[0076] 用于判断虚拟门是否为关闭状态的模块，其中：如果为关闭状态，则发送开门信号至门禁控制器，控制开启自动门；如果虚拟门为打开状态则不作处理。
[0077] 优选地，还包括：
[0078] 用于检测TrackID监视列表，如果头肩TrackID仍然存在，则不作操作，如果头肩TrackID不存在，则发送关门信号至门禁控制器，控制关闭自动门的模块。
[0079] 优选地，所述的趋势被设置成通过下述方式判定：
[0080] 将头肩TrackID在进入虚拟检测区域前的最后一个坐标记作A点，头肩TrackID进入虚拟检测区域后第一个点记作B点，从A点向B点相连作延长线计算与虚拟门的相交点，如存在相交点判定存在出门倾向，输出头肩TrackID，如不存在相交点则丢弃跟踪。
[0081] 虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视
权利要求书所界定者为准。
