[发明专利]基于视频监控的人数统计方法和系统

权利要求书

1、一种基于视频监控的人数统计方法，其特征在于，该方法包括：

a1、在当前图像中进行人头检测，确定当前图像中的各人头；

a2、利用当前图像、以及当前图像中各人头的位置，估算出前一帧图像中各人头的平移矢量速度；

a3、根据前一帧图像中各人头的平移矢量速度，对前一帧图像中各人头进行预测跟踪，确定前一帧图像中各人头在当前图像中分别对应的人头，同时还确定新出现在当前图像中的人头、以供对下一帧图像执行所述步骤a2和a3时使用；

a4、根据前一帧图像中各人头的数量、和/或前一帧图像中各人头在当前图像中分别对应的人头的数量，确定当前图像中的人数。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a1之前，该方法进一步包括：a0、利用前一帧图像的背景区域，从当前图像中检测包含运动物体的前景区域；

且，所述步骤a1中仅在当前图像的前景区域中检测人头。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，从当前图像中检测包含运动物体的前景区域之后，所述步骤a0进一步包括：

a01、将前一帧图像中的各运动物体与当前图像中各运动物体进行像素匹配，并根据像素匹配的运动物体在前一帧图像与当前图像中的位置差，估算出前一帧图像中各运动物体的平移矢量速度；

a02、根据估算出的前一帧图像中各运动物体的平移矢量速度确定前一帧图像中各运动物体的预测跟踪位置，并将前一帧图像中各运动物体的预测跟踪位置与当前图像中各运动物体的实际位置进行匹配，以确定前一帧图像中各运动物体在当前图像中分别对应的运动物体、以及新出现在当前图像中的运动物体；

a03、将当前图像中在前几帧图像中均未移动的运动物体设置为当前图像的背景，以供从下一帧图像中检测包含运动物体的前景区域时使用。

4、如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤a1包括：

a11、在当前图像的前景区域中搜索得到候选人头窗口；

a12、利用预先通过若干人头正样本和反样本训练得到的第一级分类器，从搜索得到的所有候选人头窗口分别抽取Haar微特征和灰度均值特征，并根据抽取的Haar微特征和灰度均值特征对搜索得到的所有候选人头窗口进行第一级检测过滤；

a13、对第一级检测过滤后剩余的候选人头窗口进行灰度归一化处理；

a14、利用预先通过若干人头正样本和反样本训练得到的第二级分类器，从灰度归一化处理后的所有候选人头窗口分别抽取Haar微特征，并根据抽取的Haar微特征对灰度归一化处理后的所有候选人头窗口进行第二级检测过滤；

a15、将第二级检测过滤后剩余的所有候选人头窗口中，相邻的多个候选人头窗口进行合并；

a16、计算合并得到的所有候选人头窗口与预设人头特征规则的相似性；

a17、将相似性大于预设第一阈值的候选人头窗口确定为人头。

5、如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤a11中，按照预设计数子区域的位置、尺寸和形状仅在当前图像的部分前景区域中执行所述搜索，和/或在执行所述搜索时仅搜索预设人头尺寸的候选人头窗口。

6、如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤a2包括：将前一帧图像中的各人头与当前图像中各人头进行像素匹配，并根据像素匹配的人头在前一帧图像与当前图像中的位置差，估算出前一帧图像中各人头的平移矢量速度。

7、如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤a3包括：根据估算出的前一帧图像中各人头的平移矢量速度确定前一帧图像中各人头的预测跟踪位置，并将前一帧图像中各人头的预测跟踪位置与当前图像中各人头的实际位置进行匹配，以确定前一帧图像中各人头在当前图像中分别对应的人头、以及新出现在当前图像中的人头。

8、如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在所述步骤a4中，所确定的当前图像中的人数仅包括：在连续N帧图像中均出现的人头的数量，其中，N为大于等于2的正整数；

和/或，所确定的当前图像中的人数仅为预设计数子区域的位置、尺寸和形状内的人数。