【摘 要】
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随着人们生活水平的日益提升,自动扶梯的数量日益增加。伴随着其带给人们生活便利的同时,频繁发生的自动扶梯安全事故引发了人们对于扶梯安全的广泛关注。然而目前对于自动扶梯的安全检测手段还仅仅停留在传统的检测方法,聚焦于事故发生时能够触发相应的安全开关,进而控制扶梯停运,如果遇到突发事件,还是需要行人去主动按下扶梯两端的紧急制动按钮,没有办法确保及时的采取安全措施保障乘客安全。为了及时应对突发事件,尽可能
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随着人们生活水平的日益提升,自动扶梯的数量日益增加。伴随着其带给人们生活便利的同时,频繁发生的自动扶梯安全事故引发了人们对于扶梯安全的广泛关注。然而目前对于自动扶梯的安全检测手段还仅仅停留在传统的检测方法,聚焦于事故发生时能够触发相应的安全开关,进而控制扶梯停运,如果遇到突发事件,还是需要行人去主动按下扶梯两端的紧急制动按钮,没有办法确保及时的采取安全措施保障乘客安全。为了及时应对突发事件,尽可能保护乘客安全,本文搭建了一个基于卷积神经网络的扶梯视频安全监控系统。将深度学习算法应用到扶梯视频监控中,对扶梯上行人的姿态进行判断,如攀爬扶手、下蹲、跌倒等,进而根据危险等级采取对应的安全措施。本文所做工作及创新如下:（1）针对传统扶梯安全检测方法性能较差的问题,本文提出一种基于人体危险姿态的安全检测方法。采用改进的YOLOv3算法对人体姿态进行检测,提高了对于扶梯安全的检测性能,并且提高了在目标遮挡场景下的检测效果。（2）针对只使用目标检测算法处理视频时带来的中间帧目标丢失的问题,本文在使用改进的YOLOv3算法对行人姿态进行分类的基础上,引入DeepSORT多目标跟踪算法建立视频前后帧之间的关联,能够有效缓解和抑制目标“掉帧”的问题,同时进一步优化对目标遮挡场景下的识别效果。（3）针对自动扶梯监控的实际需求,本文设计并实现了一个具有登录验证功能、姿态检测功能和记录查询功能的视频监控系统,并且预留了控制扶梯运行状态的接口,能够判别人体危险姿态并做出响应。最后在真实场景下采集并制作数据集对其功能进行测试和验证。
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