[发明专利]基于群组上下文的行人计数方法

说明书

技术领域

本发明属于智能视频监控技术领域，具体涉及基于群组上下文的行人计数方法。

背景技术

行人计数是智能视频监控邻域的一个核心问题。统计场景中的行人数目，可以引导公共场所人流、预警公共场所异常事件，从而维护公共场所秩和安全。计算机与监控摄像头的参与，将人眼从多场景、长时间的监控任务中解放出来，实现对行人的自动计数。

传统的行人计数方法大多通过在单帧图像检测人体达成行人计数的目的，人体局部检测子的引入可以处理部分遮挡的问题；另外一些行人计数的方法基于单帧图像底层特征的回归算法，避开了对遮挡问题的直接解决；还有一些方法基于运动前景分割，建立概率估计问题。然而，这些方法往往只使用单帧静止图像，忽略了时间域上信息(历史信息)的引入，导致行人计数的结果具有较大的误差。如图7所示为监控场景示例一、图8所示为监控场景示例二，即使对于同一群行人，当出现比较严重的遮挡或者监控场景具有较大的图像深度时，传统方法获得的行人计数结果往往不一致。

发明内容

本发明的目的是将时间-空间信息结合起来，作为行人计数的参考信息，为此提供一种基于群组上下文的行人计数方法。

为了实现所述目的，本发明提供基于群组上下文的行人计数方法，该行人计数方法的步骤包括：

步骤S1：根据固定监控摄像头采集的图像序列，提取运动前景图像；

步骤S2：对相邻图像帧中的群组，建立群组距离矩阵；

步骤S3：利用群组距离矩阵，建立群组相关性矩阵；

步骤S4：利用群组相关性矩阵检测群组状态，并在图像序列中跟踪群组，以及识别群组事件中的群组关系，从而从群组出现到群组消失该时间段内建立群组上下文，所述群组状态为群组出现和群组消失，所述群组关系为父群与兄群关系，所述群组上下文包括内部群组上下文和外部群组上下文；

步骤S5：利用内部群组上下文和外部群组上下文组建上下文掩模；

步骤S6：根据上下文掩模构建最大联合后验概率估计问题，把基于单帧图像的行人计数问题推广到基于多帧图像上，用于统计监控场景中基于群组的行人人数。

优选实施例，所述群组是一群在空间上接近的行人为一个群组；群组事件包括群组分裂与群组聚合。

优选实施例，建立群组距离矩阵的步骤包括：

步骤S21：利用形态学处理运动前景图像，其中一个独立的前景块被视为一个群组；步骤S22：计算当前图像帧中每个群组与相邻图像帧中群组的欧式距离，建立群组距离矩阵。

优选实施例，建立群组相关性矩阵的步骤包括：步骤S31：设定一个与群组距离矩阵行列数目相同的群组相关性矩阵，将群组相关性矩阵中的所有元素赋值为0；步骤S32：根据群组距离矩阵行与列中最小值的位置，将群组相关性矩阵中的对应元素赋值为1，并通过群组间的空间重叠度重判赋值，值为1的元素所对应的两个群组之间存在相关性。

优选实施例，所述群组出现包括该群组从场景外进入；该群组为分裂事件所产生的若干新群组之一；以及该群组为聚合事件所产生的新群组；所述群组消失包括该群组从场景中走出；该群组分裂成若干新群组；以及该群组与其他群组聚合成一个新群组；在群组分裂或者群组聚合中消失的群组被视为新群组的父群；在群组分裂事件中，同时出现的群组被相互视为兄群。

优选实施例，所述内部群组上下文，用于引入从群组出现到群组消失该时间段内的时间-空间信息，抵消群组自身所带来的遮挡、姿态变化的不利影响；所述外部群组上下文，用于从父群中引入更多的时间信息以及从兄群中引入更多的空间关联。

优选实施例，建立内部群组上下文的步骤包括：步骤S51：根据前景点的数目，将一个给定群组的所有前景图像量化到v个仓，v为自然数；步骤S52：从每个仓中随机抽取一个前景图像，该v个前景图像构成内部群组上下文。

优选实施例，建立外部群组上下文的步骤包括：步骤S53：对每个父群，选取父群中最有代表性的一个前景图像，参与建立外部群组上下文；步骤S54：对每个兄群，根据内部群组上下文中的v个前景图像，结合图像帧号和群组的空间相对关系选取该兄群的前景图像，或者直接选取该兄群最具代表性的前景图像，参与建立外部群组上下文。

优选实施例，在内部群组上下文中给定群组的前景图像与外部群组上下文中兄群所对应的前景图像构成v个上下文掩模；外部群组上下文中所有父群的前景图像构成一个上下文掩模；所述上下文掩模中所包含的行人数目相等。