面向轨道交通乘客表面积估算的图像识别系统及方法与流程

本发明具体涉及一种面向轨道交通乘客表面积估算的图像识别系统及方法，用于高铁空调调节领域。

背景技术：

传统的高铁空调系统使用温度传感器，利用温度传感器的反馈调节冷暖风流的比例，从而实现车厢的温度调节。若是可以实现估计乘客的散热量，就能从根本上解决空调系统的调节问题，提高乘客的舒适度，节约能源。高铁上乘客的发热量与体表面积正相关，估算出乘客的体表面积可以得到高铁上乘客的发热量，实现空调系统的针对性调节。

技术实现要素：

针对目前高铁空调系统的调节方式为温度传感器调节，并没有考虑乘客的发热量，造成能源浪费和舒适度不够的问题，本发明提出一种面向轨道交通乘客表面积估算的图像识别系统及方法，通过估计出乘客的体表面积，进一步估算出区域的散热量，从而实现空调的调控。

本发明的面向轨道交通乘客表面积估算的图像识别系统，包括摄像头和车载计算机，车载计算机中设置有图像预处理模块、图像分割模块、特征提取模块、身高体重估算模块以及体表面积估算模块。其中，安装在车厢中的摄像头用于拍摄车厢内图像并传输给车载计算机；摄像头能拍摄到乘客的半身轮廓。图像预处理模块，用于将计算机接收的图像预处理，去除图像中没有乘客的区域，然后输入图像分割模块。图像分割模块对输入的图像选取像素的颜色分量进行阈值分割，获得乘客的体表轮廓并输出给特征提取模块。特征提取模块对乘客的体表轮廓提取高度、宽度和投影面积三个特征，并输出给身高体重估算模块。其中，高度是指乘客体表轮廓在垂直主轴的长度，宽度是指乘客体表轮廓在水平主轴的长度，投影面积是指乘客体表轮廓对应的闭合区域的像素个数。身高体重估算模块依据预先拟合的身高体重与体表轮廓三个特征的回归方程，来估算乘客的身高和体重并输出给体表面积估算模块。体表面积估算模块依据身高、体重与人体表面积的关系来确定乘客的体表面积，根据预先拟合的人体表面积与发热量的关系，获得车厢内所有乘客的发热量。智能空调根据预设的舒适温度和车厢内所有乘客的发热量进行送风调控。

一种面向轨道交通乘客表面积估算的图像识别方法，用于调节车厢中的空调，定时执行如下步骤：

步骤1，在车厢内安装摄像头，通过摄像头采集车厢内图像，要求摄像头能拍摄到乘客的半身轮廓；摄像头将拍摄的图像传输给车载计算机；

步骤2，计算机对图像预处理，去除图像中没有乘客的区域；

步骤3，对步骤2输出的图像选取像素的颜色分量进行阈值分割，获得乘客的体表轮廓；

步骤4，对获得的乘客体表轮廓提取特征，包括高度、宽度和投影面积；其中，高度是指乘客体表轮廓在垂直主轴的长度，宽度是指乘客体表轮廓在水平主轴的长度，投影面积是指乘客体表轮廓对应的闭合区域的像素个数；

步骤5，依据预先拟合的身高体重与三个特征——高度、宽度和投影面积的回归方程，来估算乘客的身高体重；

步骤6，依据身高体重与人体表面积的关系来确定乘客的体表面积，根据预先拟合的人体表面积与发热量的关系，获得车厢内所有乘客的发热量，智能空调根据预设的舒适温度和发热量进行送风调控。

本发明的面向轨道交通乘客表面积估算的图像识别系统与现有技术相比，具有以下优势和积极效果：本发明使用图像识别技术得到乘客体表轮廓，估算出乘客的身高体重，从而计算出乘客的表面积，估算区域的散热量，实现高铁空调的针对性调节。本发明为智能空调的调节提供了完全不同与现有技术的角度来实现，不再依赖单一的温度传感器，可以结合温度场模拟数据实现节能减排，并且可不同发热量对乘客区域进行针对性送风，提高了乘客的舒适度。

附图说明

图1是本发明的面向轨道交通乘客表面积估算的图像识别系统的整体结构体；

图2是本发明的面向轨道交通乘客表面积估算的图像识别方法的流程示意图；

图3是乘客体表轮廓的示意图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图对本发明作进一步的详细和深入描述。

目前高铁系统中只利用温度传感器反馈调节冷暖风流的比例，难以达到舒适及节能调节车厢温度的目的，本发明改变以往空调调控的策略，以一种新的角度来对空调进行调节，不仅能够减少能源浪费，并且能提高乘客的舒适度。具体地，本发明利用图像识别乘客身高体重从而估计乘客表面积，用于估算乘客发热量，从而对不同的区域实现针对性送风，实现较为精确的调节功能。

本发明提供一种面向轨道交通乘客表面积估算的图像识别系统，以针对高铁车厢中的空调调节为应用场景，如图1所示，本发明系统涉及安装在车厢中的摄像头，设置在高铁上的计算机以及智能空调。其中计算机中设置有图像预处理模块、图像分割模块、特征提取模块、身高体重估算模块以及体表面积估算模块。

利用摄像头定时拍摄车厢内图像并传输给计算机。摄像头安装的位置和角度，要求能拍摄到乘客的半身像。属于同一车厢内的摄像头拍摄的图像都具有同一车厢的标识，以区分高铁内车厢区域。进一步地，还可针对同一车厢内不同区域进行不同标识。通过统计同一区域内所有乘客的发热量，以用于空调送风的精确控制。

图像预处理模块对进行预处理，去除图像中没有乘客的区域，然后输入图像分割模块。

图像分割模块对输入的图像选取像素的颜色分量进行阈值分割，获得所拍摄图像中的乘客的体表轮廓并输出给特征提取模块。

特征提取模块对乘客的体表轮廓提取高度、宽度和投影面积三个特征，并输出给身高体重估算模块。其中，高度是指乘客体表轮廓在垂直主轴的长度，宽度是指乘客体表轮廓在水平主轴的长度，投影面积是指乘客体表轮廓对应的闭合区域的像素个数。

身高体重估算模块依据预先拟合的身高体重与体表轮廓三个特征的回归方程，来估算乘客的身高和体重并输出给体表面积估算模块。

体表面积估算模块依据身高、体重与人体表面积的关系来确定乘客的体表面积，根据预先拟合的人体表面积与发热量的关系，获得车厢内所有乘客的发热量。

智能空调根据预设的舒适温度和车厢内所有乘客的发热量进行送风调控。

本发明提供一种面向轨道交通乘客表面积估算的图像识别方法，如图2所示，分如下步骤1～6说明。

步骤1.利用车厢中的摄像头采集图像。在车厢的合适位置安装摄像头使之能够采集到车厢内乘客的信息。要求安装的摄像头能够拍摄到乘客的半身轮廓。摄像头连接到计算机，本发明实施例中利用python中的opencv库得到摄像头图像信息。

步骤2.计算机对拍摄的图像预处理。在图像中有用的信息为乘客的体表轮廓，故对图像进行预处理，保留有用信息，去除多余的区域。由于高铁的座位是固定的，因此在预处理的时候对拍摄的图像可以根据座位、过道等区域来进行划分。

步骤3.对步骤2输出的图像进行分割，获得乘客的体表轮廓。本发明选用阈值分类算法来分割图像，选取像素的颜色分量进行阈值分割。当乘客在座椅上时，座椅的背景颜色相对固定，根据图像rgb颜色分量切割出乘客的体表轮廓。如图3所示，是一位乘客的体表轮廓。

步骤4.根据获得的乘客体表轮廓进行特征提取。根据人的体型特征，选取乘客体表轮廓的三个分量——高度、宽度和投影面积，作为所要提取的特征。其中，高度是指乘客体表轮廓在垂直主轴的长度，宽度是指乘客体表轮廓在水平主轴的长度，投影面积是指乘客体表轮廓对应的闭合区域的像素个数。

步骤5.估算乘客的身高体重。

预先进行人体身高体重的采样，并对每个人，让其坐在座位上进行拍照，执行上面步骤3和4，获得体表轮廓的三个特征，然后根据采集的身高体重与三个特征进行数据拟合，获取身高体重与三个特征之间的关系，利用回归方程来表示。在获得回归方程后，实际应用时，将步骤4提取的乘客体表轮廓的三个特征输入回归方程，来估算出乘客的身高体重。为了估算地更加准确，在预先进行数据拟合时，还根据性别与年龄阶段更精细划分，获得多个回归方程，从而进行更准确的估算。

步骤6.估计乘客的体表面积，进而获得对应的发热量，从而对高铁空调针对性调节。

人的体表面积与身高体重大致有以下关系，sa＝chα1wα2；

其中，sa为人体表面积，单位为m²；h为身高，单位为cm；w为体重，单位为kg；c,α1,α2为常数项。等式两边取自然对数，可将上式线性化为：

lnsa＝α0+α1lnh+α2lnw

其中，常数α0＝lnc。

本发明实施例中，α0取值为-0.1529，α1取值为0.0061,α2取值为0.0128，将步骤5得到的身高h和体重w带入上式，计算得到lnsa，进而确定乘客的体表面积sa。

对于人体表面积与发热量的关系可依据实验进行采样获得，也可根据历史经验数据来说的。本步骤在确定了车厢内各乘客的体表面积后，算出车厢内的发热量，进而可根据要设置的舒适温度和发热量来对空调的送风进行智能调控。定期执行上述步骤1～6，根据车厢内乘客变换实现智能空调的调节。

本发明将图像识别引入智能空调的控制中，通过识别乘客的轮廓，获取乘客的体表面积和发热量，从而能比较精确地获得区域内的发热量和需要的送风量，进而智能空调进行智能调控，定期检测和调整送风，一方面解决了按照统一标准送风，造成的资源浪费，另一方面，也使得所有乘客获得更好的舒适度。