自动门在运转过程中，由于行人的反常做法和风险做法而发作安全事故，称之为自动门的安全隐患。为防止因自动门安全隐患而致使的安全事故，需求对行人的反常做法进行检查和语音报警处理。简单致使安全事故的做法首要有:孩童独安闲自动门周围游玩或孩童单独经过自动门做法、较多行人一起经过自动门致使自动门无法正常运转的拥堵做法、抢行做法以及行人带着大型物体的做法。关于以上行人反常做法的检查，可依据MIHoEI算法取得的感兴趣区域矩形框的面积、高宽比以及运动速度等信息进行判别。

　　1.孩童游玩做法检查

　　孩童游玩做法的检查，关键在于孩童方针的检查，经过检查行人方针的高度，对成年人方针和孩童方针加以区分。行人方针的高度，取决于由MIHoEI算法取得的感兴趣矩形框的巨细与该行人方针与无死角ODVS之间的间隔，如图4-2所示，坐落近间隔、中间隔和远间隔区域的行人在全景图上表现出的高宽比有所不一样。普通成年人在近间隔区域内表现出的正常高宽比规模为2:13:1，均匀高度为90像素;中间隔区域成年人正常高宽比规模为3:14:1,均匀高度为65像素;远间隔区域内成年人正常高宽比规模为4:15:1，均匀高度为40像素。若检查到的行人高度小于成年人均匀高度的68%，则将该方针判别为孩童方针，高度判别公式如式(4-2所示。其间，haaar、为不一样间隔区域内设置的成年人的均匀高度，单位为像素，取值公式如式(4-5所示，式中。表明方针矩形框的中心点所在方位，S。表明近间隔区域，表明中间隔区域，S二表明远间隔区域。若某行人方针满意上式且在自动门场景内停留时刻逾越60s，则认为有孩童在自动门周围游玩，置警示象征位Flag -ld}en为Trueo

　　2.拥堵做法检查

　　拥堵做法检查需求对人群密度进行估量，若人群密度大于某一阂值，则判别当时自动门场景内行人过多，有也许发作安全事故。现在常用的人群密度估量办法首要有以下三类[57]:依据远景面积与人数的线性联系、依据模式辨认和依据信息交融的办法

　　(1)依据远景面积与人数的线性联系的办法:将图画中的像素点分割为远景点和布景点，经过人为地树立远景像素点数量与行人数量之间的函数联系估量人群密度。Ma等人也提出经过几许校对能够取得远景像素点数量与行人数量之间的线性联系。而得到以上定论的条件是假定远景像素点和包括的行人在数量上成正比，这一假定只要在遮挡状况不严峻的状况下才能树立。Dong等人直接树立远景区域的全局形状特征与包括行人数量之间的映射联系，然后到达人群密度估量的意图。这一依据练习模型的办法具有必定立异性，但现在存在的问题是无法确定需求的详细练习样本容量。

　　(2)依据模式辨认的办法:Marana等人[[64]在研讨中发现密度较低的集体方针一般表现出稀少的纹路特征，高密度人群一般表现出稠密的纹路特征。将依据该理论的估量办法与依据契比雪夫图画矩的估量办法进行比较，提出了一种能习惯不一样光照条件的优化算法。Lin等人规划的人群密度估量体系首要使用哈尔小波改换(Haar wavelet transform,HWT)和支撑向量机(support vector achines, SVM)辨认行人头部，进而对场景内的人数进行计算。

　　(3)依据信息交融的办法:单一的信息来历或单一的估量算法通常无法满意高精度的请求，因而很多专家提出了依据多传感器以及多算法交融的预算办法。如Yang等人选用一组视觉传感器获取的视频图画进行人群密度估量。对每一个传感器获取到的图画序列，都选用布景差法分割出远景区域，然后在传感网络大将各个传感器的远景轮廓检查结果进行信息交融。对交融后的远景轮廓选用几许算法可得到人群密度的估量值。别的，Velastin等人选用联系布景差算法与依据卡尔曼滤波(Kalman filter)的边际估量算法进行人群密度计算。Marana等人联系傅里叶与分形分类器进行人数密度计算。明显，更多信息能够确保更高的准确率，但一起增加了时刻复杂度和内存占用率。

　　考虑到本文选用的视觉传感器拍照办法为笔直往下拍照，能够排除严峻的遮挡状况，为了减小算法复杂度，选用依据远景面积与人数呈线性联系的办法进行拥堵做法检查。计算MHoEI算法取得远景像素点的个数，若逾越阂值T1(本文中取值如式(4-4所示，实践使用时需依据使用场景调整)则阐明场景内的人数逾越自动门所能包容的最高标准，判别出现拥堵做法，置警示象征位Flagwd为True

　　3.抢行做法检查

　　抢行做法首要指在自动门入口处，某一行人方针或某些行人方针以较快的速度逾越别的行人方针的做法，抢行做法有也许造成摔倒、轧人、自动门卡死等安全事故。关于抢行做法的检查关键在于行人方针的速度检查。在MIHoEI算法中可直接取得行人方针的运动速度，若满意以下三个条件:

　　1)有行人方针的值大于速度阂值S1(此处取15像素/帧);

　　2)该行人方针处于自动门入口区域;

　　3)自动门入口区域有别的行人方针存在，则判别有抢行做法发作，置警示象征位Flag一Nono}de:为True

　　4.带着大型物品做法检查

　　当行人带着大型物品时，会将大型物品判别为行人方针的一部分，致使感兴趣区域的高宽比与图4-3中表明的正常人体高宽比不一样。因而，若发现方针矩形框满意公式(4-5则阐明也许有带着大型物品做法发作，置警示象征位Flagbject为True取值公式如式。为不一样间隔区域内无带着物品成年人的正常最广宽度，单位为像素，取值公式如式(4-6所示patio表明方针矩形框的高宽比，c表明方针矩形框的中心点所在方位，SF, SM和S。别离表明远间隔区域、中间隔区域和近间隔区域。