蔡豐熠 楊奕辰 葛周潔

摘 要：本文著力于研究建立基于微信公眾平臺的圖書館座位管理系統(tǒng)，旨在解決大學圖書館惡意占座、座位使用率低下等不良現(xiàn)象，緩解學生需求與座位資源不均衡的矛盾，基于機器視覺技術提出了一創(chuàng)新管理模式，通過對圖書館的圖像采集、圖像處理、跟蹤檢測、實時反饋等任務，實現(xiàn)圖書館的智能化管理，為學生也為圖書館管理者提供更大便利。

關鍵詞：圖書館管理;機器視覺;人流量預測

1引言

1.1研究背景

目前，由于學生學習需求的日漸提高，國內高校的占座現(xiàn)象也越來越普遍，為緩解學生需求與座位資源不均衡的矛盾，“Seat？”圖書館座位管理系統(tǒng)應運而生。“Seat？”是一款旨在解決大學圖書館惡意占座、座位使用率低下等不良現(xiàn)象，基于微信公眾平臺的圖書館座位管理系統(tǒng)，通過提前預約，實時監(jiān)控，信用評級等手段，能夠實現(xiàn)圖書館的實時的數(shù)據(jù)反饋與管理規(guī)劃，輔助工作人員的管理與學生群體的時間分配。“Seat？” 將建立屬于大學生的圖書館智能管理平臺，以期改善圖書館的學習環(huán)境，杜絕不文明現(xiàn)象，為學生營造良好的校園學習環(huán)境。

1.2 研究現(xiàn)狀

（1）座椅占用識別

國外較早的目標檢測算法在2001年提出。 Paul Viola 和 Michael Jones 在論文《Robust Real-Time Face Detection》中提出的Viola Jones框架。該方法快速并且相對簡單，它能做到實時檢測，運算量很小。它的工作原理是使用 Haar 特征產(chǎn)生多種（可能有數(shù)千個）簡單的二進制分類器。這些分類器由級聯(lián)的多尺度滑動窗口進行評估，并且在出現(xiàn)消極分類情況的早期及時丟棄錯誤分類。由于方法較簡單，故精確率不足。

第一個使用深度學習進行目標檢測并取得很大進展的方法是紐約大學在 2013 年提出的 Overfeat ，他們提出了一個使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的多尺度滑動窗口算法。

在 Overfeat 提出不久，來自加州大學伯克利分校的 Ross Girshick 等人發(fā)表了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡特征的區(qū)域方法 （Regions with CNN features，R-CNN），它在目標檢測比賽上相比其他方法取得了50%的性能提升。展現(xiàn)出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在物體識別領域較好的前景。

國內對于桌椅占用情況識別的研究可以追溯到2014年，單國鋒在《基于視頻監(jiān)控的座位管理系統(tǒng)研究》提出了利用圖像識別監(jiān)控錄像來檢測座位使用情況的想法。

在2015年，徐海東在《基于人臉識別的座位管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)》一文中提出了利用人臉識別技術完成檢測，但是由于人臉識別裝置位于出入口處，因此該方法只能檢測圖書館內座位的余量，無法精確判斷每一個座位的使用情況。

在同年，林偉森在《基于圖像識別的高校圖書館座位余量的分析與發(fā)布》一文中通過計算圖片灰度和邊緣檢測算法來判斷座椅和桌面的使用情況，但是由于依賴于背景模板，隨著座椅的輕微搬動，識別準確率會下降。

（2）座位管理系統(tǒng)搭建

自2019年12月6日國家發(fā)改委《關于促進“互聯(lián)網(wǎng)+社會服務”發(fā)展的意見（發(fā)改高技〔2019〕1903號）》發(fā)布以來，社會服務業(yè)與人工智能的接軌已是大勢所趨，而圖書館的數(shù)字化、智能化，也正是在順應數(shù)字化轉型擴大社會服務資源供給這一時代大潮，為此，國內有不少企業(yè)開始向圖書館領域進軍，以期先行占據(jù)市場機遇。圖書館座位預約系統(tǒng)是最為常見的智能化管理方案，通過大學圖書館官網(wǎng)的座位預約系統(tǒng)進行網(wǎng)上預約，以實現(xiàn)座位的余量監(jiān)測和實時反饋，北京科佰思特信息技術有限公司，江蘇匯文軟件有限公司等等大型圖書館自動化管理企業(yè)均采用的是該種方案。

然而，單有線上座位系統(tǒng)的弊端也十分明顯：預約的座位未必有人正在使用，可能會存在空余預約座位的資源浪費。為此，福州利昂軟件有限公司提供的解決方案是在線下設定現(xiàn)場預約機，以識別讀者的簽到/暫離/簽退等狀態(tài)，動態(tài)調整預約人數(shù)管理策略;江蘇高信科技發(fā)展有限公司則選擇了提供包括續(xù)時、重新選座、暫離、永久離開等多樣離開方式，并定時自動重置座位、管理黑名單，以暫離超時檢測機制來實現(xiàn)對座位的智能管理。以上種種方案，均具有的缺點是時間的滯后性，座位的暫離情況只能通過預設的暫離時間線來反映，難以實現(xiàn)實時的座位余量檢測，為此，本項目采用機器視覺技術實時獲取余座信息，以此為基礎搭建基于微信公共號的圖書館座位管理系統(tǒng)。

2實現(xiàn)方法

2.1 座椅占用識別

現(xiàn)有的座椅識別方法分為硬件和軟件兩類。前者主要通過傳感器感知壓力的變化，將壓力信號轉換成可用輸出的電信號來識別桌椅的使用情況。該方案的成本包括硬件的采購費，安裝費，替換電池的維護費和使用的耗損費，若是將其大面積推廣，投資不菲。

基于軟件的座椅占用識別僅僅利用圖書館內已安裝的視頻監(jiān)控設備，不僅能夠充分利用設備而且能夠節(jié)約硬件成本等費用。軟件識別的算法包括人頭識別，圖像灰度提取分析以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡物體識別等方法，其中前兩者的抗干擾性和普適性較低，無法應對圖書館復雜的環(huán)境，而且現(xiàn)如今隨著機器性能的提升，深度學習開始在各個領域嶄露頭角，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別已經(jīng)逐漸沖破傳統(tǒng)目標識別的瓶頸。因此綜上所述我們采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來識別座椅的占用情況。

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標識別包含以下三步：窗口滑動，圖像分類，后處理三步

1. 在待檢測圖像中滑動一個固定大小的窗口，將窗口中的子圖像作為候選區(qū)。

2. 利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖片特征分析和提取，判定候區(qū)是否包含了目標及其類別（判斷監(jiān)控中桌子、椅子、人、書本等）

3. 合并判定為統(tǒng)一類別的相交候選區(qū)，計算出每個目標的邊界框，完成目標檢測。

2.2 座位管理系統(tǒng)搭建

本系統(tǒng)架構主要由以下四部分構成，微信用戶，微信前端，微信服務端，圖書館座位系統(tǒng)。微信服務端包括微信服務端接口和實現(xiàn)兩部分，主要是處理用戶請求與用戶進行交互，同時針對用戶的預約操作與圖書館座位系統(tǒng)對接。用戶預約座位前首先關注圖書館微信公眾號，通過微信公眾號自定義菜單中座位系統(tǒng)來發(fā)送請求，微信服務端接收到用戶請求后，需要調用圖書館座位系統(tǒng)的接口來請求數(shù)據(jù)，然后將返回的數(shù)據(jù)傳到前端顯示層，用戶根據(jù)顯示的數(shù)據(jù)進行預約座位。系統(tǒng)的架構圖如下所示。

其中需要詳細介紹的有：座位查詢與預約，出行建議，信用管理這三個功能點。

座位查詢與預約：微信登陸成功后，進入座位查詢頁面，系統(tǒng)通過調用后臺根據(jù)機器視覺技術采集的座位信息，以可視化的形式展示給用戶，下圖為效果預覽圖。用戶若是選擇預約座位，系統(tǒng)則是首先對用戶進行資格檢驗，查看是否為黑名單用戶，若系統(tǒng)查詢用戶在黑名單范圍，則結束用戶的預約流程;若不在范圍內，則提示預約成功，并將用戶預約數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫。

出行建議：由于前往圖書館需要花費五到十五分鐘不等的時間，通過余座的數(shù)量來判斷是否前往圖書館仍有一定可能無法獲得空位?？紤]到學生前往圖書館這一活動在時間和空間的分布具有一定的規(guī)律性，本系統(tǒng)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測一定時間內的人流量，從而計算出當前前往圖書館獲得座位的概率大小，對用戶的出行起指導性作用。

信用管理：本系統(tǒng)將讀者信用等級分為三級，即C-較差，B-一半，A-優(yōu)秀。讀者取消預約和違規(guī)次數(shù)達到一定次數(shù)會影響其信用等級。違規(guī)行為包括：惡意占座，到達預約時間后未準時就座等。

3創(chuàng)新點

3.1運用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡檢測座椅的占用情況

本項目使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡完成了對座椅占用情況的識別，相比于傳統(tǒng)的硬件監(jiān)測方法，節(jié)省了硬件成本，安裝成本，維護成本等費用;相比于基于灰階識別分析和人頭識別的監(jiān)測算法具有更高的準確率和抗干擾能力，有效完成了面向復雜環(huán)境的物體識別任務。此外，該算法還具有較好的可移植性，能夠適應不同的圖書館環(huán)境，有助于廣泛推廣。

3.2“查詢-預約-建議”一體化圖書館出行解決方案

通過使用座椅檢測的數(shù)據(jù)，觸發(fā)對桌面的檢測，利用邊緣識別獲得目標桌面圖像，利用opencv算法計算未占用桌面面積，從而識別占座狀態(tài)并統(tǒng)計占用時間，在占用時間超過1小時后通知圖書管理員對桌面進行清理，解除座位的占座狀態(tài)。結合圖書館信用評級體系，達到治標也治本的效果。同時，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的人流量預測模塊，能夠對用戶的出行起指導性作用，為用戶的時間規(guī)劃提供合理建議。相比以往采用占座條或是管理員人工計時判斷占座的方法，該方法極大地方便了學生并在一定程度上減輕了圖書館管理員的負擔，提升了座位的占用率，緩解了高峰時期一座難求的現(xiàn)象。

4總結

校圖書館圖書館因其資源豐富， 環(huán)境舒適，成為了學生日常學習及查閱資料的首選之處，然而隨著前往圖書館學習的學生日漸增多，座位管理逐漸成為了管理者的一項難題。在傳統(tǒng)圖書館中，學生難以了解圖書館座位資源的實時使用情況，由于圖書館的座位資源有限，有可能在某個時段出現(xiàn)大量學生而導致一座難求，或是某些時段座位存在大量余裕，在時間、空間尺度上均存在著不均勻分配的問題。很多學生為確保能在高峰時段獲得座位，往往會通過使用書本或其他物品進行長時間占座，這種現(xiàn)象加劇了座位資源的緊缺，同時也損害了學生的閱讀體驗。本團隊基于這一考慮，構建了“Seat？”一基于微信公眾號平臺的圖書館座位管理系統(tǒng)，幫助學生實時獲得座位信息并做出余座預測，從而提高座位占用率。

此項目著力于建立基于微信公眾平臺的圖書館座位管理系統(tǒng)，旨在解決大學圖書館惡意占座、座位使用率低下等不良現(xiàn)象，緩解學生需求與座位資源不均衡的矛盾，基于機器視覺技術提出了一創(chuàng)新管理模式，通過對圖書館的圖像采集、圖像處理、跟蹤檢測、實時反饋等任務，實現(xiàn)圖書館的智能化管理，為學生也為圖書館管理者提供了極大便利，屬于新的突破。

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本文得到上海立信會計金融學院大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃（202111047035X）基金支持。蔡豐熠（2000-），金融數(shù)學專業(yè)本科在讀