一种数字孪生技术利用监控摄像机实现人员空间定位方法

技术领域

本发明涉及生产人员空间定位技术领域，具体为一种数字孪生技术利用监控摄像机实现人员空间定位方法。

背景技术

数字孪生技术是一种通过建立物理空间的数字复本，并使用传感器、虚拟现实、人工智能等技术对其进行模拟、分析和优化的方法，实现人员空间定位，并且基于已有的监控摄像机，数字孪生技术能够快速实现人员定位，且投入成本相比新建传感器、安装设备、搭建设施等方式较少，因此具有广泛的应用前景。

在一些生产车间内通常需要通过摄像头对生产人员进行空间定位，以即时掌握生产人员所在的位置以及其现在工作情况，以便企业进行生产流程的控制并协调各个环节的工作，实现生产自动化和智能化管理。

但现有的生产企业对人员空间定位的方法是通常是通过传感器、红外、WIFI和蓝牙对工厂内的员工进行实时追踪和管理，但这种系统无法与工厂中既有的摄像头进行兼容使用，需要生产企业额外购买这套定位系统以及相关设备，无形中增加了企业生产的成本。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种数字孪生技术利用监控摄像机实现人员空间定位方法，具备无需额外配置定位系统及相关设备，进而降低了企业的生产成本等优点，解决了上述的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种数字孪生技术利用监控摄像机实现人员空间定位方法，该方法包括以下步骤：

S1、路径信息收集，选择适应的监控摄像机，使其对准生产线，建立坐标系，并对生产线中的通道按照顺序依次进行编号，如：1、2、3、...、n，同时，获取各个通道内的相邻设备信息和与设备相关的生产人员的信息，并对生产人员按照班次进行编号如:a、b、c、...、z、a1...；

S2、生产人员移动信息采集，通过监控摄像机对生产人员移动图像进行采集；

S3、生产人员移动信息分析，对各个通道内行走的生产人员行走距离进行计算分析，同时对生产人员编号进行分析；

S4、生产人员行程追踪，通过多组摄像头，对行程异常的生产人员进行追踪，并上传行程异常的生产人员的起始位置的图像信息和终止位置的图像信息，并对其这段异常行程的详细信息进行采集；

S5、生产人员异常信息反馈，将各个通道内行程异常的生产人员的人员编号和当前具体位置的信息反馈至管理人员，管理人员对行程异常的生产人员的空间位置进行人工判定；

S6、生产人员图像信息分析，对各个通道内的生产人员对应的图像分析；

S7、生产人员调控处理，根据图像分析和管理人员人工判定对生产人员所处空间位置进行定位，以及时对对应的生产人员进行协调。

优选的，所述生产线中的各个通道均能被监控摄像机所拍摄到，并且多个监控摄像机之间无盲区，图像信息均可无缝衔接。

优选的，所述监控摄像机根据生产车间的光线以及安装的高度调整其焦距、光圈以及补光，焦距调整，根据实际情况选择合适的焦距，视角大小合适，可以充分覆盖监控区域，送入给监控画面一个清晰的视野，光圈调整，根据实际环境和监控区域的光照情况适当调整光圈大小，在光线较弱的情况下，开启大光圈模式；在光线较好的情况下，则适当缩小光圈大小，补光调整，如果监控区域的光线较暗，通过补光来增强监控画面的亮度，补光选择柔和的光，保证画面效果自然，并应当根据实际情况调整补光的强度和方向，以免造成过度曝光、光斑或遮挡的问题。

优选的，所述生产人员移动信息分析的具体分析包括以下步骤：

其中一种生产人员行走路径计算公式为：

d＝sqrt[(X2-X1)∧2+(Y2-Y1)∧2]；

其中，(X1，Y1)和(X2,Y2)为生产人员的起点坐标和终点坐标，sqrt代表开方，d为生产人员行走的距离；

另一种生产人员行走路径计算公式为：

D＝|X2-X1|+|Y2-Y1|；

其中，D为生产人员行走的距离，|X|表示X的距离，|Y|表示Y的距离，X1，Y1和X2,Y2分别为生产人员的起点坐标和终点坐标。

优选的，所述生产人员行程追踪中的异常人员信息判定为，当d与D之间的差值绝对值大于1时，判定为异常人员，并将信息反馈至管理人员，管理人员对异常人员的起始位置和终止位置进行人工判断，判定其是否属于异常人员。

优选的，所述生产人员行程追踪中的异常人员信息判定为，监控摄像机捕捉生产人员编号信息，当生产人员编号信息与对应编号号设备的当班的生产人员标号信息不一致时，判定为异常人员，并将信息反馈给管理人员，管理人员根据实际排班表判定其是否为异常人员。

优选的，所述异常行程的详细信息进行采集还包括异常人员的行走的路径、路程、其自身编号、与该生产人员编号对应标号的生产设备编号、该生产人员的面部信息以及起始位置和终止位置。

优选的，所述焦距调整的具体方法包括以下步骤：

其计算公式为：f＝(d*s)/w；

其中，f为焦距，单位为毫米，d表示为物距，监控摄像机的摄像头与生产线的距离，s为监控摄像机的摄像头的视角，单位为度，w为生产线通道的宽度，单位为米；

根据公式计算出监控摄像机的焦距后，观察监控摄像机反馈的实际画面，生产线通道和生产设备是否完全处于画面当中，其各个设备以及生产线通道是否清晰，若清晰停止调整，若不清晰，则管理人员继续调整摄像机焦距，直至整个画面清晰。

优选的，所述光圈调整的具体方法包括以下步骤；

其计算公式为：

其中，

根据设置好的焦距值f,以及已知的光圈直径

优选的，所述补光调整的具体方法如下：

其计算公式为：L＝E*A*d∧2；

其中L位补光的照度，E表示曝光值，A表示物体反射率，d为监控摄像机的摄像头与生产线的距离；根据计算出来的L值，调整监控摄像机的摄像头的补光照度。

与现有技术相比，本发明提供了一种数字孪生技术利用监控摄像机实现人员空间定位方法，具备以下有益效果：

1、本发明通过将生产车间的监控摄像机与数字孪生技术相结合，通过对生产人员的行程起始坐标和终止坐标进行计算，判断其是否存在异常，出现异常人员时，将异常人员的行走的路径、路程、其自身编号、与该生产人员编号对应标号的生产设备编号、该生产人员的面部信息以及起始位置和终止位置反馈至管理人员进行人工判定，进而即时掌握生产人员所在的位置以及其现在工作情况，以便企业进行生产流程的控制并协调各个环节的工作，实现生产自动化和智能化管理，同时，无需额外配置定位系统及相关设备，进而降低了企业的生产成本。

附图说明

图1为本发明结构示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，一种数字孪生技术利用监控摄像机实现人员空间定位方法，该方法包括以下步骤：

S1、路径信息收集，选择适应的监控摄像机，使其对准生产线，建立坐标系，并对生产线中的通道按照顺序依次进行编号，如：1、2、3、...、n，同时，获取各个通道内的相邻设备信息和与设备相关的生产人员的信息，并对生产人员按照班次进行编号如:a、b、c、...、z、a1...；

S2、生产人员移动信息采集，通过监控摄像机对生产人员移动图像进行采集；

S3、生产人员移动信息分析，对各个通道内行走的生产人员行走距离进行计算分析，同时对生产人员编号进行分析；

S4、生产人员行程追踪，通过多组摄像头，对行程异常的生产人员进行追踪，并上传行程异常的生产人员的起始位置的图像信息和终止位置的图像信息，并对其这段异常行程的详细信息进行采集；

S5、生产人员异常信息反馈，将各个通道内行程异常的生产人员的人员编号和当前具体位置的信息反馈至管理人员，管理人员对行程异常的生产人员的空间位置进行人工判定；

S6、生产人员图像信息分析，对各个通道内的生产人员对应的图像分析；

S7、生产人员调控处理，根据图像分析和管理人员人工判定对生产人员所处空间位置进行定位，以及时对对应的生产人员进行协调。

进一步的，生产线中的各个通道均能被监控摄像机所拍摄到，并且多个监控摄像机之间无盲区，图像信息均可无缝衔接，通过将监控摄像机调整至各个监控画面可无缝衔接，进而避免生产人员行程出现遗漏，导致生产人员空间定位出现误差或其移动距离和最终所处位置出现偏差，导致计算结果出现误差或错误现象。

进一步的，监控摄像机根据生产车间的光线以及安装的高度调整其焦距、光圈以及补光，焦距调整，根据实际情况选择合适的焦距，视角大小合适，可以充分覆盖监控区域，送入给监控画面一个清晰的视野，光圈调整，根据实际环境和监控区域的光照情况适当调整光圈大小，在光线较弱的情况下，开启大光圈模式；在光线较好的情况下，则适当缩小光圈大小，补光调整，如果监控区域的光线较暗，通过补光来增强监控画面的亮度，补光选择柔和的光，保证画面效果自然，并应当根据实际情况调整补光的强度和方向，以免造成过度曝光、光斑或遮挡的问题，焦距调整的具体方法包括以下步骤：

其计算公式为：f＝(d*s)/w；

其中，f为焦距，单位为毫米，d表示为物距，监控摄像机的摄像头与生产线的距离，s为监控摄像机的摄像头的视角，单位为度，w为生产线通道的宽度，单位为米；

根据公式计算出监控摄像机的焦距后，观察监控摄像机反馈的实际画面，生产线通道和生产设备是否完全处于画面当中，其各个设备以及生产线通道是否清晰，若清晰停止调整，若不清晰，则管理人员继续调整摄像机焦距，直至整个画面清晰；

光圈调整的具体方法包括以下步骤；

其计算公式为：

其中，

根据设置好的焦距值f,以及已知的光圈直径

补光调整的具体方法如下：

其计算公式为：L＝E*A*d∧2；

其中L位补光的照度，E表示曝光值，A表示物体反射率，d为监控摄像机的摄像头与生产线的距离；根据计算出来的L值，调整监控摄像机的摄像头的补光照度，通过根据焦距调整公式、光圈调整公式和补光调整公式，根据生产线实际的情况，如监控摄像机的摄像头与生产线生产设备和通道距离，调整焦距，监控摄像机的摄像机所处的环境调整其光圈和补光，进而使得监控摄像机向管理人员所反馈的图像信息清晰可见，从而避免了图像信息不清楚，管理人员无法人工识别设备编号、通道编号、生产人员编号、生产人员行踪轨迹以及生产人员面部图像信息，导致空间定位失效。

进一步的，生产人员移动信息分析的具体分析包括以下步骤：

其中一种生产人员行走路径计算公式为：

d＝sqrt[(X2-X1)∧2+(Y2-Y1)∧2]；

其中，(X1，Y1)和(X2,Y2)为生产人员的起点坐标和终点坐标，sqrt代表开方，d为生产人员行走的距离；

另一种生产人员行走路径计算公式为：

D＝|X2-X1|+|Y2-Y1|；

其中，D为生产人员行走的距离，|X|表示X的距离，|Y|表示Y的距离，X1，Y1和X2,Y2分别为生产人员的起点坐标和终点坐标，根据两种生产人员行走路径的计算公式，监控摄像头将生产人员行走的起始坐标和终止坐标反馈至处理系统，处理系统根据生产人员行走的起始坐标和终止坐标进行计算。

进一步的，生产人员行程追踪中的异常人员信息判定为，当d与D之间的差值绝对值大于1时，判定为异常人员，并将信息反馈至管理人员，管理人员对异常人员的起始位置和终止位置进行人工判断，判定其是否属于异常人员，根据对比两个计算出的值进行对比，当差值绝对值大于1时，生产人员空间位置误差较大，则判定为异常人员，并通知管理人员进行人工判断，避免依靠单一的数值进行判定，进而提高了定位方法的精确度，减少管理人员的人工判断的次数。

进一步的，生产人员行程追踪中的异常人员信息判定为，监控摄像机捕捉生产人员编号信息，当生产人员编号信息与对应编号号设备的当班的生产人员标号信息不一致时，判定为异常人员，并将信息反馈给管理人员，管理人员根据实际排班表判定其是否为异常人员，根据反馈的当班人员编号与对应设备编号进行对比，当班人员编号与对应设备编号与预设值不一致时，则判定为异常人员，并将异常信息反馈至管理人员，管理人员根据排班表以及实际的出班情况进行核对，判定该人员是否是调班或顶班人员，进而能够线上对生产人员进行考勤和掌握具体的出勤人员，以便及时协调或调派生产人员，进而完成生产的智能化管理。

进一步的，异常行程的详细信息进行采集还包括异常人员的行走的路径、路程、其自身编号、与该生产人员编号对应标号的生产设备编号、该生产人员的面部信息以及起始位置和终止位置，通过对异常行程的人员详细信息进行采集，进而可以直观的辅助管理人员进行人工判定，降低人工判定的误差或判定失误，确保人工判定异常人员的精确度。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。