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CN111695481A - 一种基于图像识别的图书馆座位管理系统及方法 - Google Patents

一种基于图像识别的图书馆座位管理系统及方法 Download PDF

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CN111695481A
CN111695481A CN202010501677.9A CN202010501677A CN111695481A CN 111695481 A CN111695481 A CN 111695481A CN 202010501677 A CN202010501677 A CN 202010501677A CN 111695481 A CN111695481 A CN 111695481A
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seat
image
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image recognition
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CN202010501677.9A
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严梓峻
丁伟杰
汪雄
朱敏杰
吕德潮
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University of Shaoxing
Original Assignee
University of Shaoxing
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Publication date
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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的图书馆座位管理系统及方法，该系统包括图像采集设备、核心控制模块、无线WIFI传输模块、云端服务器以及移动终端。通过在图书馆阅览室内分区域安装图像采集设备，可以采集各区域的座位图像，通过核心控制模块的分析处理可以得到对各个区域的座位图像识别结果，经无线WIFI传输模块传输至云端服务器，可以获得座位占用信息，读者可以使用移动终端查看座位占用情况，还可以选取、预定、预留座位，并完成占座身份验证，从而有序、高效的对图书馆座位进行智能管理，进而提高了图书馆内座位利用率。

Description

一种基于图像识别的图书馆座位管理系统及方法
技术领域
本发明涉及图像处理及座位管理技术领域，更具体的说是涉及一种基于图像识别的图书馆座位管理系统及方法。
背景技术
近年来，随着高校招生规模的不断扩大，伴随着社会竞争的日趋激烈，越来越多的学生为了应对各类考试或自主学习而不断涌向图书馆进行“充电”，以提高自己的竞争力或丰富自身学识，同时，图书馆因其安静的阅览环境、拥有大量的学习资源、学习氛围的浓厚等优势吸引了大量读者来馆学习，但由于图书馆阅览室座位数量有限，读者人数远大于座位数量，导致图书馆阅览室座位供需不平衡，开馆前排队秩序混乱、读者占座引发争端等问题日益突出，“考试周”期间尤其严重，从而引发了图书馆工作人员与读者、读者与读者之间的矛盾。
目前图书馆的其他资源基本上都实现了计算机管理，唯独占座资源仍停留在人工管理阶段，需要耗费大量人力物力，虽然管理员会适当地清理没人但被占用的座位，但是部分不自觉的学生还是会一人占多座，同时需要座位的同学却无座可寻，使得有限资源未得到合理利用。
因此，如何提供一种更加智能、高效便捷的图书馆座位管理方案是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，该系统可以使读者使用移动终端完成座位查看、预约、验证及预留功能，使座位管理过程更加科学有序，解决了现有的座位管理方法不够智能、效率低、效果不够理想等问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一方面，本发明提供了一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，该系统包括：图像采集设备、核心控制模块、无线WIFI传输模块、云端服务器以及移动终端；
所述图像采集设备设有多个，多个所述图像采集设备分区域布设于图书馆阅览室内多个座位前方，所述图像采集设备用于定期采集对应区域的座位图像；
所述核心控制模块用于接收多个所述图像采集设备采集的座位图像，并对接收到的座位图像进行人脸识别及处理，判断每个座位位置是否有人，得到图像识别结果；
所述无线WIFI传输模块用于将所述核心控制模块得到的图像识别结果上传至所述云端服务器；
所述云端服务器用于接收所述无线WIFI传输模块上传的图像识别结果，对图像识别结果进行实时存储以及分析处理，得到座位占用信息，并为所述移动终端实现注册登录、座位查看、座位选取、座位预约、验证确认及座位预留功能提供信息链接和数据支持。
进一步地，所述图像采集设备为OV5647摄像头。该摄像头拥有500W像素，采集的图像清晰，非常适合用于后期对座位信息中的人脸进行检测。
进一步地，所述核心控制模块包括定时器、中央处理器、数据存储器以及供电电源，所述定时器、数据存储器和供电电源均与所述中央处理器电连接；
所述定时器用于设定图像采集间隔时间，所述中央处理器分别与多个所述图像采集设备连接，所述中央处理器用于控制所述图像采集设备按照设定的图像采集间隔时间定期采集预设数量的座位图像，并对座位图像进行预处理和人脸识别分析，判断座位图像中每个座位位置是否有人，得到图像识别结果，所述数据存储器用于实时存储座位图像数据以及图像识别结果，所述供电电源用于为所述中央处理器供电。
进一步地，所述无线WIFI传输模块的型号为ESP8266。ESP8266是一款超低功耗的UART-WIFI透传模块，支持无线802.11b/g/n标准，组建STA/AP两种工作模式，内设TCP/IP协议栈，支持标准TCP/UDP Server和Client。使用该模块可以提高数据传输效率。
进一步地，所述云端服务器包括：
接收模块，用于接收所述无线WIFI传输模块上传的图像识别结果以及所述移动终端发送的相关请求信息；
账户管理模块，用于对用户的注册登录信息以及账户权限进行管理；
分析模块，用于对所述无线WIFI传输模块上传的图像识别结果进行分析处理，得到座位占用信息；
展示模块，用于根据座位占用信息为图书馆阅览室内的座位添加不同的标记，并根据所述移动终端的请求展示座位占用情况；
数据库，用于存储用户的注册登录信息以及座位占用信息；
选择模块，用于根据所述移动终端的请求选定对应的座位；
预约模块，用于根据所述移动终端的请求预约对应的座位；
验证模块，用于根据所述移动终端请求验证用户身份信息；
判定模块，用于判定选定或预约对应座位的用户是否在预设时间段内完成身份验证，得到占座结果，并实时更新座位占用信息；
所述相关请求信息包括注册登录、座位查看、座位选取、座位预约、验证确认及座位预留等请求。
进一步地，当相关请求信息中包含座位预留请求时，所述云端服务器还包括预留计时模块，用于按照预留时间进行计时，并判断预留时间内预留座位位置用户是否完成身份验证，若完成身份验证，则保留座位占用信息，若未完成身份验证，则释放座位占用信息。
另一方面，本发明还提供了一种基于图像识别的图书馆座位管理方法，该方法使用上述的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，包括：
将图书馆阅览室划分为多个区域，按照设定的图像采集间隔时间定期采集各个区域内预设数量的座位图像；
对每个区域的座位图像进行预处理和人脸识别分析，判断每个座位位置是否有人，得到图像识别结果；
对图像识别结果进行实时存储以及分析处理，得到座位占用信息，并将座位占用信息进行实时显示。
进一步地，对座位图像进行预处理，包括将彩色图转化为灰度图、压缩图像和直方图均衡化处理。实现图像的增强以及减少因光照等带来的影响，便于后续图像处理，减少对图像识别所消耗的时间和运算量。
进一步地，判断每个座位位置是否有人，得到图像识别结果的过程，具体包括：
通过人脸识别算法分别判断每张座位图像中各个座位位置是否有人，得到各个座位图像的人脸识别结果；
分别对各个座位图像的人脸识别结果进行首次标记，有人标记为1，无人标记为0，并根据标记结果为每张座位图像构建相应的矩阵，得到多个矩阵；
计算多个矩阵中同一位置为1的概率，根据得到的概率判断该位置是否有人，并进行二次标记，有人标记为1，无人标记为0；
根据二次标记结果构建二值数据矩形，得到图像识别结果。
进一步地，根据得到的概率判断该位置是否有人，并进行二次标记的过程具体包括：
当概率超过预设的概率阈值时，判定该位置有人，标记为1；当概率未超过预设的概率阈值时，判定该位置无人，标记为0。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于图像识别的图书馆座位管理系统及方法，该系统在图书馆阅览室内分区域安装图像采集设备，可以采集各区域的座位图像，通过核心控制模块的分析处理可以得到对各个区域的座位图像识别结果，经无线WIFI传输模块传输至云端服务器，可以获得座位占用信息，读者可以使用移动终端查看座位占用情况，还可以选取、预定、预留座位，并完成占座身份验证，从而有序、高效的对图书馆座位进行智能管理，进而提高了图书馆内座位利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1附图为本发明提供的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统的结构架构示意图；
图2附图为本发明实施例中核心控制模块的结构架构示意图；
图3附图为本发明实施例中图书馆阅览室座位区域划分示意图；
图4附图为本发明实施例中每个区域内座位图像示意图；
图5附图为本发明实施例中云端服务器的结构架构示意图；
图6附图为本发明提供的一种基于图像识别的图书馆座位管理方法的流程示意图；
图7附图为本发明实施例中用户终端APP功能架构示意图。
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。
一方面，参见附图1，本发明实施例公开了一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，该系统包括：图像采集设备1、核心控制模块2、无线WIFI传输模块3、云端服务器4以及移动终端5；
图像采集设备1设有多个，多个图像采集设备1分区域布设于图书馆阅览室内多个座位前方，图像采集设备1用于定期采集对应区域的座位图像；
核心控制模块2用于接收多个图像采集设备1采集的座位图像，并对接收到的座位图像进行人脸识别及处理，判断每个座位位置是否有人，得到图像识别结果；
无线WIFI传输模块3用于将核心控制模块2得到的图像识别结果上传至云端服务器4；
云端服务器4用于接收无线WIFI传输模块3上传的图像识别结果，对图像识别结果进行实时存储以及分析处理，得到座位占用信息，并为移动终端5实现注册登录、座位查看、座位选取、座位预约、验证确认及座位预留功能提供信息链接和数据支持。
在本实施例中，首先将图书馆阅览室座位每六个为一区域且每区域以3排2列的形式排列，每区域前方安有图像采集设备1，本实施例中图像采集设备采用树莓派OV5647摄像头。该摄像头拥有500W像素，采集的图像清晰，非常适合用于后期对座位信息中的人脸进行检测。
具体地，参见附图2，核心控制模块2包括定时器21、中央处理器22、数据存储器23以及供电电源24，定时器21、数据存储器23和供电电源24均与中央处理器22电连接；
定时器21用于设定图像采集间隔时间，本实施例中设定5分钟的定时，主要用于控制图像采集的时间，中央处理器22分别与多个图像采集设备1连接，中央处理器22用于控制图像采集设备1按照设定的图像采集间隔时间定期采集预设数量的座位图像，本实施例中每隔5分钟实时采集座位图像10张，并将图像信息传输至数据存储器23中，等待中央处理器22的处理和判断，然后对座位图像进行预处理和人脸识别分析，判断座位图像中每个座位位置是否有人，得到图像识别结果，数据存储器23用于实时存储座位图像数据以及图像识别结果，供电电源24用于为中央处理器22供电。
具体地，本实施例中核心控制模块2采用树莓派4B，该款树莓派主控芯片主频可达1.5GHZ，内存为4GB。该主控芯片对于图像处理具有丰富的可用资源空间和处理速度。每个树莓派4B可驱动2个OV5647摄像头。
本实施例中的无线WIFI传输模块3的型号为ESP8266。ESP8266是一款超低功耗的UART-WIFI透传模块，支持无线802.11b/g/n标准，组建STA/AP两种工作模式，内设TCP/IP协议栈，支持标准TCP/UDP Server和Client。使用该模块可以提高数据传输效率。
在本实施例中，参见附图3，将图书馆阅览室座位每六个为一区域且每区域以3排2列的形式排列，每区域前方安有图像采集设备1，座位图像的6个座位位置分别处于一张图像的相应位置，6个座位的图像如图4所示，每幅图像对应一个[3,2]的矩阵，矩阵初始值为0，中央处理器利用图像算法对从座位图像中提取的特征进行处理判断，当中央处理器识别到相应位置的人脸时，相应矩阵位置的值变为1，当10幅图像同一个矩阵位置的值为1的概率超过了0.5，则判断该位置为有人，输出最终结果“1”，反之，则判断该位置为无人，输出最终结果“0”，得到最终的二值数据矩阵，即上述的图像识别结果。二值数据矩阵传输至云端服务器，利用二值数据矩阵的相应位置的值确定图书馆阅览室对应位置是否有人。
具体地，参见附图5，云端服务器4包括：
接收模块40，用于接收无线WIFI传输模块3上传的图像识别结果以及移动终端5发送的相关请求信息；
账户管理模块41，用于对用户的注册登录信息以及账户权限进行管理；
分析模块42，用于对无线WIFI传输模块3上传的图像识别结果进行分析处理，得到座位占用信息；
展示模块43，用于根据座位占用信息为图书馆阅览室内的座位添加不同的标记，并根据移动终端5的请求展示座位占用情况；
数据库44，用于存储用户的注册登录信息以及座位占用信息；
选择模块45，用于根据移动终端5的请求选定对应的座位；
预约模块46，用于根据移动终端5的请求预约对应的座位；
验证模块47，用于根据移动终端5请求验证用户身份信息；
判定模块48，用于判定选定或预约对应座位的用户是否在预设时间段内完成身份验证，得到占座结果，并实时更新座位占用信息；
上述的相关请求信息包括注册登录、座位查看、座位选取、座位预约、验证确认及座位预留等请求。
在一些实施例中，当相关请求信息中包含座位预留请求时，云端服务器4还包括预留计时模块49，用于按照预留时间进行计时，并判断预留时间内预留座位位置用户是否完成身份验证，若完成身份验证，则保留座位占用信息，若未完成身份验证，则释放座位占用信息。
本实施例中云端服务器4采用阿里云服务器，该服务器计算能力可弹性伸缩，大大提升了运维效率，减低了系统建设成本，具有稳定、安全、弹性等特点。阿里云的云数据库可兼容SQL Server、MySQL等关系数据库，可方便存储数据。利用无线WIFI可以实现阿里云服务器与移动终端的通信。
另一方面，参见附图6，本发明实施例还公开了一种基于图像识别的图书馆座位管理方法，该方法使用上述的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，包括：
S1：采集图像：将图书馆阅览室划分为多个区域，按照设定的图像采集间隔时间定期采集各个区域内预设数量的座位图像；
S2：识别人脸：对每个区域的座位图像进行预处理和人脸识别分析，判断每个座位位置是否有人，得到图像识别结果；
S3：管理座位：对图像识别结果进行实时存储以及分析处理，得到座位占用信息，并将座位占用信息进行实时显示。
具体地，对座位图像进行预处理，包括将彩色图转化为灰度图、压缩图像和直方图均衡化处理。
具体地，判断每个座位位置是否有人，得到图像识别结果的过程，具体包括：
通过人脸识别算法分别判断每张座位图像中各个座位位置是否有人，得到各个座位图像的人脸识别结果；
分别对各个座位图像的人脸识别结果进行首次标记，有人标记为1，无人标记为0，并根据标记结果为每张座位图像构建相应的矩阵，得到多个矩阵；
计算多个矩阵中同一位置为1的概率，根据得到的概率判断该位置是否有人，并进行二次标记，有人标记为1，无人标记为0；
根据二次标记结果构建二值数据矩形，得到图像识别结果。
具体地，根据得到的概率判断该位置是否有人，并进行二次标记的过程具体包括：
当概率超过预设的概率阈值时，判定该位置有人，标记为1；当概率未超过预设的概率阈值时，判定该位置无人，标记为0。
本实施例中，将预处理后的图像进行人脸Haar-Like特征的提取，并利用AdaBoost算法对大量数据进行训练获得级联分类器，将图像读入到级联分类器中就能进行对人脸的准确识别，该算法是利用迭代的思想，通过训练数据的权值分布，训练出有价值的弱分类器，进行多次迭代获得多个弱分类器并将其组合成强分类器，最后将强分类器结合构成级联分类器。当识别到相应位置的人脸时，相应矩阵位置的值变为1，当10幅图像同一个矩阵位置的值为1的概率超过了0.5，则判断该位置为有人，输出最终结果“1”，反之，则判断该位置为无人，输出最终结果“0”，得到最终的二值数据矩阵。
在移动终端上安装有相应的APP，参考附图7，每一位同学通过自己的学号和固定的密码登入移动端APP，可对学校图书馆阅览室进行座位查看、座位选择、座位预约。在APP界面上，显示座位分布图，座位的不同颜色代表座位的不同状态，“灰色”代表座位无人使用，“红色”代表座位正在使用，“绿色”代表座位已被预约。
选择座位后，云端服务器开始30分钟倒计时，若在规定时间内到达座位，并扫描座位旁边特定二维码进行身份确认，APP显示占座成功，若未在规定时间内到达座位，系统将自动释放座位。每天22：00至22：30，系统开启座位预约功能，同学们可以通过手机APP进行第二天阅览室座位的预约，且在第二天图书馆开馆后30分钟内到达指定位置，并扫码确认，成功后显示占座成功，若未在规定时间内到达座位，系统将自动释放座位。在自习的过程中，若有事离开座位，中央处理器判断为无人时，云端服务器将保留该用户信息30分钟，若未按时返回座位，系统将自动释放座位。若需要长时间离座，须通过手机APP选择释放座位，供其他同学使用。
同时，为了使系统功能更加完整，学生发起选座请求后可以自己手动选择座位，也可以由系统自动为该用户选择座位，为了保证系统运行更加有序，还设置违规检测功能，对于未按时验证就坐的用户予以提醒甚至警告，多次违规用户可以给予一定的惩罚，具体规则可以根据实际需要合理设定。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，其特征在于，包括：图像采集设备、核心控制模块、无线WIFI传输模块、云端服务器以及移动终端；
所述图像采集设备设有多个，多个所述图像采集设备分区域布设于图书馆阅览室内多个座位前方，所述图像采集设备用于定期采集对应区域的座位图像；
所述核心控制模块用于接收多个所述图像采集设备采集的座位图像，并对接收到的座位图像进行人脸识别及处理，判断每个座位位置是否有人，得到图像识别结果；
所述无线WIFI传输模块用于将所述核心控制模块得到的图像识别结果上传至所述云端服务器；
所述云端服务器用于接收所述无线WIFI传输模块上传的图像识别结果，对图像识别结果进行实时存储以及分析处理，得到座位占用信息，并为所述移动终端实现注册登录、座位查看、座位选取、座位预约、验证确认及座位预留功能提供信息链接和数据支持。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，其特征在于，所述图像采集设备为OV5647摄像头。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，其特征在于，所述核心控制模块包括定时器、中央处理器、数据存储器以及供电电源，所述定时器、数据存储器和供电电源均与所述中央处理器电连接；
所述定时器用于设定图像采集间隔时间，所述中央处理器分别与多个所述图像采集设备连接，所述中央处理器用于控制所述图像采集设备按照设定的图像采集间隔时间定期采集预设数量的座位图像，并对座位图像进行预处理和人脸识别分析，判断座位图像中每个座位位置是否有人，得到图像识别结果，所述数据存储器用于实时存储座位图像数据以及图像识别结果，所述供电电源用于为所述中央处理器供电。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，其特征在于，所述无线WIFI传输模块的型号为ESP8266。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，其特征在于，所述云端服务器包括：
接收模块，用于接收所述无线WIFI传输模块上传的图像识别结果以及所述移动终端发送的相关请求信息；
账户管理模块，用于对用户的注册登录信息以及账户权限进行管理；
分析模块，用于对所述无线WIFI传输模块上传的图像识别结果进行分析处理，得到座位占用信息；
展示模块，用于根据座位占用信息为图书馆阅览室内的座位添加不同的标记，并根据所述移动终端的请求展示座位占用情况；
数据库，用于存储用户的注册登录信息以及座位占用信息；
选择模块，用于根据所述移动终端的请求选定对应的座位；
预约模块，用于根据所述移动终端的请求预约对应的座位；
验证模块，用于根据所述移动终端请求验证用户身份信息；
判定模块，用于判定选定或预约对应座位的用户是否在预设时间段内完成身份验证，得到占座结果，并实时更新座位占用信息；
所述相关请求信息包括注册登录、座位查看、座位选取、座位预约、验证确认及座位预留。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，其特征在于，当相关请求信息中包含座位预留请求时，所述云端服务器还包括预留计时模块，用于按照预留时间进行计时，并判断预留时间内预留座位位置用户是否完成身份验证，若完成身份验证，则保留座位占用信息，若未完成身份验证，则释放座位占用信息。
7.一种基于图像识别的图书馆座位管理方法，其特征在于，该方法使用如权利要求1-6任一项所述的系统，包括：
将图书馆阅览室划分为多个区域，按照设定的图像采集间隔时间定期采集各个区域内预设数量的座位图像；
对每个区域的座位图像进行预处理和人脸识别分析，判断每个座位位置是否有人，得到图像识别结果；
对图像识别结果进行实时存储以及分析处理，得到座位占用信息，并将座位占用信息进行实时显示。
8.根据权利要求7所述的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，其特征在于，对座位图像进行预处理，包括将彩色图转化为灰度图、压缩图像和直方图均衡化处理。
9.根据权利要求7所述的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，其特征在于，判断每个座位位置是否有人，得到图像识别结果的过程，具体包括：
通过人脸识别算法分别判断每张座位图像中各个座位位置是否有人，得到各个座位图像的人脸识别结果；
分别对各个座位图像的人脸识别结果进行首次标记，有人标记为1，无人标记为0，并根据标记结果为每张座位图像构建相应的矩阵，得到多个矩阵；
计算多个矩阵中同一位置为1的概率，根据得到的概率判断该位置是否有人，并进行二次标记，有人标记为1，无人标记为0；
根据二次标记结果构建二值数据矩形，得到图像识别结果。
10.根据权利要求9所述的一种基于图像识别的图书馆座位管理系统，其特征在于，根据得到的概率判断该位置是否有人，并进行二次标记的过程具体包括：
当概率超过预设的概率阈值时，判定该位置有人，标记为1；当概率未超过预设的概率阈值时，判定该位置无人，标记为0。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113052780A (zh) * 2020-11-16 2021-06-29 泰州市出彩网络科技有限公司 利用蓝牙通信的数据打包系统
CN117521869A (zh) * 2024-01-08 2024-02-06 广东拓迪智能科技有限公司 图书馆空间的管理方法、装置、系统及存储介质

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