使 HALCON 简单可靠地计算建筑物内人员数量
安全与监控 | Blob 分析 | 形态学Strelen Control Systems GmbH 是 MVTec 的认证集成商，总部位于德国达姆施塔特附近的比特尔博恩。Strelen 开发的解决方案适用于检测和分析，以及生产流程的自动化和调节。他们的解决方案包括开发 IIOT（工业物联网，又称工业 4.0）应用，以及在评估光学采集数据的过程中集成人工智能。
目前的问题
从 COVID-19 疫情可以看到，出于许多原因，有必要控制建筑物内人员数量。该应用的目的是能够精确地显示建筑物内人员数量。在此基础上，一旦达到最大允许数量，就可以实施进入限制。为了做到这一点，需要对每个进出大楼的人员进行准确计数，并实时计算大楼内的人员数量。
挑战
为了保证计数可靠和安全，即使是高难度个例也必须检测出来，例如：
- 推着购物车或行李箱的人
- 几人一起进入房间
- 多人同时向不同方向移动
- 奔跑的人
- 狗
- 坐轮椅的人
- 戴帽子的人
- 带孩子的人
过往的解决方案
使用 MVTec HALCON 之前，公司采用过多种不同的解决方案：一种方法是增加人手。但事实证明，这种方法长期使用成本很高，而且出现过“数错”的情况。为了最大程度降低这种风险，每位顾客都需要使用一辆已计数的购物车。但是，为了确保每位顾客都使用购物车，还是需要增加人手。
另一种方法是使用广泛应用的营销分析系统。然而，这些系统的测量不够可靠和快速，因此并不适合控制建筑物内的人员数量。
使用 HALCON 在深度图像中检测并分离人员。为此，首先用立体相机采集实时深度图像。经过一些预处理后，确定并分析相互关联的高度轮廓。利用 HALCON 中集成的数学形态学算法，对像素簇进行分割，再根据深度图像上的特征性外观识别出各个人员。
使用跟踪方法，跨越多个图像为已识别人员分配路径点，形成一条代表已识别人员移动情况的路径。最后，根据找到的路径增减人员的数量。
Strelen 对 HALCON 的评价
“面对当前的挑战，项目的开发时间极为重要，这也是我们决定选择 HALCON 的原因。算法的文档齐全并且经过可靠测试，可以帮助我们集中精力应对开发过程中的重要挑战。”Jan Strelen，开发工程师。
感谢 Strelen Control Systems GmbH 提供文本。