[发明专利]人流量统计的方法及系统

权利要求书

1.一种人流量统计的方法，其特征在于，包括：

采用并联的多类分类器对当前图像进行人头检测，确定当前图像中的各人头；

对确定出的各人头进行跟踪，形成人头目标运动轨迹；

根据人头目标运动轨迹方向进行人流量计数。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在采用并联的多类分类器对当前图像进行人头检测之后、确定当前图像中的各人头之前，还包括：

对并联的多类分类器检测到的人头进行边缘特征细筛选处理。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述对并联的多类分类器检测到的人头进行边缘特征细筛选处理包括：

计算所述分类器判断为人头目标的矩形内边缘特征与预置的上半椭圆弧的拟合度，如果拟合度大于阈值，则将该矩形确定为人头，否则将该矩形从目标列表中去除。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在采用并联的多类分类器对当前图像进行人头检测之前，还包括：

对图像中的检测区域进行场景标定，从而将检测区域划分为若干个子区域；

所述并联的多类分类器进行人头检测是在所述若干个子区域内进行的。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述对图像中的检测区域进行场景标定包括：

选择标定框；

计算场景深度变化系数；

计算检测区域内人头目标尺寸变化范围；

根据人头目标尺寸变化范围将检测区域划分为若干个子区域。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在形成人头目标运动轨迹之后、根据人头目标运动轨迹方向进行人流量计数之前，还包括：

对人头目标运动轨迹进行平滑度分析。

7.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述对人头目标运动轨迹进行平滑度分析包括：

确定人头目标运动轨迹的平滑度，判断所述平滑度是否满足阈值，若是，保留该人头目标运动轨迹，否则，丢弃该人头目标运动轨迹。

8.根据权利要求1至7任一项所述方法，其特征在于，所述采用并联的多类分类器对图像进行人头检测包括：

设置各类分类器的检测顺序，按照检测顺序依次采用各个分类器对当前图像进行人头检测，直到确定出人头，其中，所述并联的多类分类器由至少两类分类器并联而成。

9.根据权利要求1至7任一项所述方法，其特征在于，所述并联的多类分类器由深色头发通用分类器、浅色头发分类器、帽子分类器和扩展分类器中的任意两种或多种并联而成。

10.一种人流量统计的系统，其特征在于，包括：

人头检测模块，用于采用并联的多类分类器对当前图像进行人头检测，确定当前图像中的各人头；

人头目标跟踪模块，用于对确定出的各人头进行跟踪，形成人头目标运动轨迹；

人流量计数模块，用于在人头目标运动轨迹方向进行人流量计数。

11.根据权利要求10所述系统，其特征在于，所述人头检测模块还包括细筛选子模块，用于对并联的多类分类器检测到的人头进行边缘特征细筛选处理。

12.根据权利要求10所述系统，其特征在于，还包括：

场景标定模块，用于对图像中的检测区域进行场景标定，从而将检测区域划分为若干个子区域。

13.根据权利要求10所述系统，其特征在于，还包括：

人头目标运动轨迹分析模块，用于计算人头目标运动轨迹的平滑度，判断所述平滑度是否满足阈值，若是，保留该人头目标运动轨迹，否则，丢弃该人头目标运动轨迹。

14.根据权利要求10、11、12或13所述系统，其特征在于，

所述人头检测模块包括粗检测子模块，用于设置各类分类器的检测顺序，按照检测顺序依次采用各个分类器对当前图像进行人头检测，直到确定出人头，其中，所述并联的多类分类器由至少两类分类器并联而成。

15.根据权利要求10、11、12或13所述系统，其特征在于，所述人头检测模块中的所述并联的多类分类器由深色头发通用分类器、浅色头发分类器、帽子分类器和扩展分类器中的任意两种或多种并联而成。