基于ARM的自動扶梯超載保護系統設計

隨著社會的發展，自動扶梯廣泛應用于火車站、汽車站、地鐵站、商場、圖書館等公共場所，在帶來輸送便利的前提下，對乘梯人也存在著一定的隱患。在遇到火車地鐵到站、商場做大型促銷活動，會出現人流量過大的情況，可能造成自動扶梯嚴重超載，致使電動機力矩不足而導致逆轉，造成人員傷亡。如2005 年在某市購物中心，大量人員為了搶購廉價商品涌入一樓通往二樓的扶梯上，使向上運行的扶梯逆轉向下運行，造成乘客在下出入口處被擠壓，14 人送往醫院，1 名38 歲婦女因胸椎骨折被高位截癱。

經調查，事故直接原因是自動扶梯嚴重超載運行，電動機的功率不能提供滿足負荷的力矩而產生逆轉。即使自動扶梯超速、逆轉保護動作，制動器也無法將自動扶梯停止下來，從而導致溜車；間接原因是管理者沒有采取措施防止自動扶梯超載。由于自動扶梯本質不能保證超載，其載重量是按人員正常規矩的站立在梯級設計的，如果發生不正常的濫用，自動扶梯長期超負荷運行，會出現“小馬拉大車”的現象，對驅動主機的損傷也是較大的，不能保證扶梯安全，因此管理者有責任防止自動扶梯被濫用。

傳統的防止濫用的措施主要是管理人員現場指揮，這種措施存在效率不高、依賴人工、自動化程度不高等缺點，且《GB16899-2011 自動扶梯和自動人行道的制造與安裝安全規范》并未對自動扶梯超載保護做出要求[1]，為防止發生事故，筆者認為有必要對自動扶梯進行超載保護，特別是對于公共交通型扶梯及人流量較大的商場顯得尤為重要。但對于扶梯本身的特性，像曳引驅動電梯那樣利用重量傳感器作為超載保護裝置，顯得較為困難。本文提出一種基于ARM 嵌入式處理器的通過人數檢測來控制扶梯上的人數的系統來實現對扶梯超載的保護，可以提高扶梯管理的自動化程度，減少對人工的依賴。

1 系統基本原理簡介

本系統通過攝像頭獲得扶梯上的人像，然后運用圖像處理程序獲得人數，檢測在扶梯上的人數來判斷扶梯是否超載，當扶梯上人數大于設定人數時，系統發出警報聲音，并發出提示音：“自動扶梯已超載，請乘客稍后使用?！碑斢谐丝偷竭_樓層后走下扶梯時，人數相應減少，警報聲停，后續乘客可以繼續使用自動扶梯。其工作流程如圖1 所示：

圖1 超載保護系統工作流程圖

2 ARM 處理器介紹

ARM 處理器是英國Acorn 有限公司設計的低功耗成本的第一款RISC 微處理器。全稱為Acorn RISC Machine。具有體積小、性能高、速度快等特點，數據處理能力強[2]。微處理器中可以采用Linux、Wince、VxWorks 等操作系統，可通過SDRAM 或NAND Flash 等存儲器進行數據存儲，因此，可以通過嵌入式操作系統管理資源。微處理器具有功能豐富的外圍接口，實現外接硬件設備，可移植圖像處理算法，符合本系統中自動扶梯上人數檢測的需求。

3 超載保護系統總體設計

本系統采用三星ARM9 處理器，外接圖像釆集設備攝像頭組成硬件系統，采用嵌入式Linux 操作系統[3]，提供多任務管理及編寫圖像采集與處理應用程序，系統總體設計如圖2 所示，系統主要由系統硬件層，操作系統層，應用程序層三部分組成。本系統中Linux 操作系統的設備驅動程序首先對相關硬件進行初始化，然后其內核為圖像釆集任務分配內存，圖像采集設備將采集來的圖片信息通過專用接口導入到處理器中，應用程序對圖片信息進行處理，檢測其中的人臉，統計其中的人數，若人數多于設定人數，發出報警信號，系統可以實現自動扶梯的超載保護。

圖2 系統總體設計圖

4 硬件平臺設計

為實現系統功能，在選擇適當的微處理器的基礎上，擴展必要的外圍設備，以此構建完整的符合系統需求的硬件平臺。系統外圍電路中以NAND Flash 存儲器作為系統硬盤，存儲內核、根文件系統、用戶應用程序以及攝像頭釆集和處理之后的自動扶梯上的圖片文件，SDRAM 存儲器作為系統內存；外接USB 接口用以通信和傳輸數據，RS232 串口及網絡接口用以與PC 端進行通信；電源模塊為整個系統提供電能，圖像采集模塊用于采集圖像，語音報警模塊實現自動扶梯超載語音提示。系統完整硬件結構圖如圖3 所示。

圖3 系統硬件結構

5 應用程序設計

本系統圖像處理應用程序的主要任務是設計人臉識別程序識別采集到的圖像中的人臉以獲得人數。人臉識別程序流程如圖4 所示：

圖4 人臉識別程序流程

本程序利用 OpenCV 實現基于PCA 算法的人臉識別。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一個基于(開源)發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在 Linux、Windows 和Mac OS 操作系統上[4]。它輕量級而且高效，由一系列C 函數和少量 C++類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB 等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。具備強大的圖像和矩陣運算能力，具有豐富的函數處理函數，減少開發者的工作量，有效提高開發效率和程序運行的可靠性。因此，可以滿足本系統人臉識別的需求。

主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)是一種掌握事物主要矛盾的統計分析方法，它可以從多元事物中解析出主要影響因素，揭示事物的本質，簡化復雜的問題[5]。PCA 方法由于其在降維和特征提取方面的有效性在人臉識別領域得到了廣泛的應用。PCA 方法的基本原理是：利用K-L變換抽取人臉的主要成分，構成特征臉空間，識別時將測試圖像投影到此空間，得到一組投影系數，通過與各個人臉圖像比較進行識別。

6 結束語

自動扶梯越來越受到社會各界的廣泛關注，其安全關系到千千萬萬的乘客。本文所提出的自動扶梯超載保護系統應用到公眾場所，將會有效防止自動扶梯的濫用，并且改變了自動扶梯單純依靠人員來監督使用的管理模式，實現自動扶梯使用的自主監控，促進自動扶梯的安全使用。