機械式停車設備人員誤入聯動報警系統＊

張慎如 周前飛

南京市特種設備安全監督檢驗研究院 南京 210000

0 引言

隨著機械式停車設備的普及，與之相關的事故也在增多[1-3]。為了防止事故發生，相關標準設置了一些防護措施，標準中雖然有人車誤入檢測裝置的規定[4]，但基本上為光束遮擋型，包括紅外或激光掃描式，存在盲區或失效時間段問題，即在激光或紅外光束掃描不到的區域存在檢測盲區，即使有人員誤入該區域，檢測裝置也無法檢測出人員誤入行為，而增加掃描光束數量會使檢測裝置成本明顯增加，且不能完全解決光束掃描盲區問題；如果人員在車輛進出工作區時誤入機械式停車設備，此時激光或紅外光束被汽車遮擋，檢測裝置失效，也無法檢測出汽車進出時間段內的人員誤入行為，存在失效時間段問題。

2017年12月江蘇某醫院立體車庫，一名女子在車輛開出時誤入車庫被撞傷，此時車庫卷簾門處的激光或紅外檢測系統被車輛遮擋未起作用，未能及時檢測識別女子誤入車庫行為并制停車庫，隨著正常取車狀態的升降臺下到負一層，后被自動運行的車輛和搬運車輛的設備撞傷[5]。

因此，本文將智能視頻分析技術應用于機械式停車設備的人員誤入檢測中[6-14]，建立了機械式停車設備人員誤入聯動報警系統。該系統不影響車庫原有聲光信號，當檢測到有人員進入車庫前黃色警戒線區域（即將誤入車庫時），人員監測識別攝像機可以自動識別拍照并啟動聲光警示，引起即將誤入車庫人員的注意，使其退到黃線以外區域，避免安全事故的發生。

1 系統組成與工作原理

如圖1所示，機械式停車設備人員誤入聯動報警系統包括用于人員監測識別的攝像機、黃色警戒線、RS485通訊總線、兩個聲光報警器和一個顯示器，所述黃色警戒線設置在停車位前方的地面上，黃色警戒線與停車位入口處的邊界線平行，且二者間距為1 m，黃色警戒線與停車位入口處的邊界線及停車位兩側的直線構成人員誤入監測區域；兩個攝像機均通過RS485總線與聲光報警器連接。攝像機內部集成了控制器，攝像機能夠拍攝整個人員誤入監測區域。

圖1 機械式停車設備人員誤入聯動報警系統工作原理圖

攝像機通過RS485總線與聲光報警器連接部集成控制器，能夠拍攝整個人員誤入監測區域。人員誤入監測區域的兩端各設置有一個人員監測識別攝像機，兩攝像機均通過RS485總線與聲光報警器連接。對于并排設置有多個停車位的機械式車庫，沿人員誤入監測區域的長度方向每隔30 m設置一個識別預警子模塊，每個識別預警子模塊包括兩個攝像機和一個聲光報警器，2個攝像機均通過RS485總線與聲光報警器連接，各個人員誤入監測識別預警子模塊相互獨立。

通過在攝像機嵌入了人體圖像識別算法對進入黃色警戒線區域5的人員進行自動檢測識別，在人員即將進入車庫時發出報警信號，通過RS485總線啟動聲光報警器，對即將進入車庫的人員進行聲光報警和語音提示，以提高人員的自我安全保護意識，從根源上避免人員誤入車庫事故的發生，提高機械式車庫的安全水平。

2 技術要點

2.1 基于HOG+SVM的人員監測識別算法

為解決機械式停車設備現場監控圖像光照條件較差、對比度低、人體目標服飾變化、姿態變化、人體運動的隨意性和隨機性等人體目標檢測中的難點問題，采用方向梯度直方圖（Histograms of Oriented Gradients，HOG）特征[15]結合線性支持向量機分類器（Support Vector Machine，SVM）算法[16]對人體目標進行檢測識別，通過提取視頻幀的HOG特征向量，輸入到訓練好的支持向量機人體目標分類器中，判別是否有人誤入機械式停車設備中，步驟包括：

1）設定檢測窗口，對采集的視頻幀進行灰度變換處理；

2）采用Gramma校正法對輸入圖像進行顏色空間的歸一化；

3）計算圖像每個像素點的梯度；

4）創建單元格，為每個單元格構建梯度方向直方圖；

5）將p×p個單元格組合成塊（p≥2），對塊的方向梯度直方圖（HOG）進行歸一化處理，以弱化光照的影響；

6）收集檢測窗口內所有塊的HOG特征形成表示所述視頻幀的HOG特征向量，供分類使用；

7）采用包含不同種類的人體目標圖片的INRIA數據集作為支持向量機（SVM）訓練學習的數據庫，提取數據庫正負樣本的HOG特征及對應的標簽（+1或-1），輸入到支持向量機中進行訓練學習，得到一個基于人體目標檢測識別的分類器：具體實施時采用Matlab 的libsvm工具箱中的 svmtrain 函數對 INRIA 的數據庫進行訓練，得到分類器的分類系數向量和分類閾值；

8）利用該分類器對當前視頻幀的特征向量進行分類識別，判定是否有人誤入監測區域。

2.2 基于 FPGA的人員誤入聯動報警系統設計

攝像機內部集成了FPGA控制器，聲光報警器的型號為YS-01X，采用120DB大分貝報警喇叭，高亮LED頻閃發光，可定制報警語音，可受控于RS485通訊協議，攝像機的型號為Aptina 公司的MT9V034，采用CMOS圖像傳感器，輸出圖像最大尺寸為 752×480 pixels，最大幀率為 60 fps，攝像機通過FMC接口與FPGA控制器連接，FPGA型號為EP2C70F672C8，FPGA控制器包括CMOS視頻采集模塊、控制模塊、Nios II處理器、Avalon Bus總線、人體目標檢測模塊、檢測算法接口、DMA控制器、ROM、片內并行存儲器、SDRAM存儲控制模塊、片外SDRAM、RS485接口和HDMI接口。如圖2所示，機械式停車設備人員誤入聯動報警系統工作流程如下：

圖2 FPGA控制器模塊框圖

1）系統開啟，在FPGA控制器的Nios II處理器控制下，人體目標檢測模塊初始化，CMOS視頻采集與控制模塊自動配置與之連接的攝像機，人員監測識別攝像機實時對拍攝人員誤入監測區域進行拍攝，并將拍攝的圖片傳送給FPGA控制器；

2）CMOS視頻采集模塊按640×480 pixels大小依次采集從攝像機發來的各幀圖片數據，同時發送給FPGA內部并行存儲器和DMA控制器的讀端口，在傳輸給FPGA內部存儲器時自動灰度化，并且按特定順序存儲；另外同時將彩色圖像信息傳輸給DMA控制器并在其控制下傳輸給SDRAM存儲；

3）FPGA內部存儲器存入圖片后，人體目標檢測模塊采用人體目標識算法對攝像機采集的圖片進行檢測，從圖片存儲器中取出對應位置的數據計算檢測窗口的HOG 特征向量，再調用存儲在 ROM 中的 SVM 分類器對特征向量進行分類，實現滑動窗口的人體檢測；

4）檢測到人體目標后，Nios II處理器發出報警信號給RS485接口，通過RS485總線啟動聲光報警器，對即將進入車庫的人員進行聲光警示。

進一步改進，為方便系統調試，還可配置顯示器，顯示器通過HDMI接口與FPGA控制器連接，FPGA控制器將檢測結果通過HDMI接口輸出到顯示器進行顯示。人體目標檢測模塊將人體目標窗口的尺度信息和位置信息發送給Nios II處理器，Nios II處理器在存儲器中畫出相應的方框，輸出顯示結果。

3 小結

本文設計了機械式停車設備人員誤入聯動報警系統，對人員即將誤入車庫行為進行識別和預警，從根源上防止人員誤入車庫事故發生。系統在FPGA上設計并實現了復雜背景下基于HOG+SVM的人員監測識別算法，對進入車庫前黃色警戒線區域的人員進行自動檢測識別，在人員即將進入車庫時發出報警信號，通過RS485總線啟動聲光報警器，對即將進入車庫的人員進行聲光報警和語音提示，引起即將誤入車庫人員的注意，使其退到黃線以外區域，從根源上避免人員誤入車庫事故發生，同時可以輔助車庫管理人員完成設備日常看護管理，有效地節約了使用單位的管理成本。