【摘 要】
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城市中的很多商场、轨道交通等公共场所都安装了手扶电梯作为运输行人的重要工具。手扶电梯能够有效的解决人们在上楼下楼费时费力的问题,成为生活中不可缺少的一部分。由于手扶电梯具有长时间不间断运行的特点,一旦出现危险情况没能够及时将手扶电梯制动,将对人身安全造成持续伤害,因此保证手扶电梯安全运行是要解决的主要问题。传统方法通过人工监控或者手扶电梯预警解决该问题。但这样不仅存在消耗人工成本、自动化程度低的问
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城市中的很多商场、轨道交通等公共场所都安装了手扶电梯作为运输行人的重要工具。手扶电梯能够有效的解决人们在上楼下楼费时费力的问题,成为生活中不可缺少的一部分。由于手扶电梯具有长时间不间断运行的特点,一旦出现危险情况没能够及时将手扶电梯制动,将对人身安全造成持续伤害,因此保证手扶电梯安全运行是要解决的主要问题。传统方法通过人工监控或者手扶电梯预警解决该问题。但这样不仅存在消耗人工成本、自动化程度低的问题而且响应速度慢,做不到全时间段监控,因此无法大规模应用。为了解决上述问题,将人工智能和计算机视觉技术应用到手扶电梯安全运行领域上。通过摄像头捕获手扶电梯下实时视频场景,并对视频场景中行人行为进行检测,以便在出现安全事故时提前做出预警。文中方法主要实现对行人逆行和行人摔倒两种危险行为的检测。（1）介绍了一种基于多目标跟踪的行人逆行检测方法。该方法是以多目标跟踪算法Deep Sort为基础并结合具体判断步骤完成逆行检测。根据跟踪算法获得行人的运动轨迹,再利用逆行检测步骤对行人的运动状态做出判断。因为Deep Sort算法是利用先检测后跟踪的思想实现对视频中多个行人的跟踪,所以该方法是通过目标检测算法检测出目标检测框,然后调用跟踪模块获得行人运动轨迹,最后通过分析运动轨迹获得各个行人运动的方向并与设定的运行方向进行对比,从而判断行人是否处于逆行状态。通过在自建的数据集PRV-2019上的实验证明,在手扶电梯场景下该检测方法能够很好地检测行人逆行行为并发出预警信息。（2）给出了一种基于骨骼关键点的摔倒检测方法。首先通过Open Pose算法获取视频数据中人体关键点坐标;然后利用自定义模块将关键点坐标进行特征处理;最后使用分类器对特征进行分类并根据分类结果检测是否有行人摔倒。针对手扶电梯场景下,自建了一个行人摔倒数据集PFV-2019,主要包括正常行为和摔倒行为的视频数据。通过在该数据集上的实验证明了方法的实时性与有效性。
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