[发明专利]一种基于头肩特征的人数统计方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理和模式识别领域，具体涉及一种基于头肩特征的人数统计方法和系统。

背景技术

在诸如超市、地铁以及车站等人数量较大的公共场所，为了更好地进行人群管理、资源配置以及提高安全保障，不仅需要安装监控系统，还需要对进出的人数量进行统计。

传统的人数统计方法是借助红外遮挡系统、激光遮挡系统或压力传感系统，这些系统虽然能够低成本的实现人数的统计，但其统计过程容易受到环境的干扰，导致统计结果不准确。

中国专利申请CN101477641A公开了一种基于视频监控的人数统计方法和系统，其是通过对行人的头部进行检测、跟踪和计数。该统计方法和系统虽然可以达到统计人数的目的，但由于其依赖于行人的头部，在实际统计过程中存在以下缺陷：

第一，由于所监控的公共场所范围较大，视频监控中行人的头部尺寸较小，边缘较为模糊，这使得在从当前图像中识别行人的头部时因出现误差而导致漏计，从而影响人数的统计结果。

第二，视频监控摄像机通常安装在比较高的位置，尤其是在摄像机存在明显偏角时，摄像机俯角的大小直接影响行人头部外观的大小，这将影响行人头部的确定，从而影响人数的统计结果。

第三，当被监控的场景发生变化，如遇到雾天或傍晚等光线较差时，监控到的视频质量较低，行人的头部图像模糊不清，而且人数统计所依据的头部尺寸较小，从而影响人数统计的准确性。

发明内容

本发明要解决的技术问题就是针对现有技术中存在的上述缺陷，提供一种基于头肩特征的人数统计方法和系统，其能够较准确地对行人的数量进行统计。

解决上述技术问题的所采用的技术方案是提供一种基于头肩特征的人数统计方法，包括：

步骤s1，通过在当前帧图像中移动视窗，检测当前帧图像中行人的头肩部信息，并利用检测到的行人的头肩部信息建立行人检测列表，其中，视窗的尺寸随着视窗中心由图像的远景区域向近景区域移动而线性增大；

步骤s2，根据当前帧图像之前的至少一帧图像中的行人的头肩部信息，预测当前帧图像中行人的头肩部信息，并利用预测的行人的头肩部信息更新预先建立的行人跟踪列表；

步骤s3，通过将行人检测列表和行人跟踪列表中行人的头肩部信息相融合，更新行人跟踪列表；

步骤s4，根据行人跟踪列表中行人的头肩部信息进行人数统计。

本发明基于上述人数统计方法，提出了一种基于头肩特征的人数统计系统，包括：

头肩部检测模块，用于在当前帧图像中移动视窗，检测当前帧图像中行人的头肩部信息，以确定当前帧图像中行人的头肩部，并利用检测到的行人的头肩部信息建立行人检测列表，其中，视窗的尺寸随着视窗中心由图像的远景区域向近景区域移动而线性增大；

预测跟踪模块，用于根据当前帧图像之前的至少一帧图像中的行人的头肩部信息，预测当前帧图像中行人的头肩部信息，并利用预测的行人的头肩部信息更新预先建立的行人跟踪列表；

存储模块，用于存储由头肩部检测模块建立的行人检测列表，以及存储由预测跟踪模块建立的行人跟踪列表；

融合模块，用于将行人检测列表和行人跟踪列表中行人的头肩部信息相融合，并更新行人跟踪列表；

人数统计模块，用于根据行人跟踪列表中行人的头肩部信息进行人数统计。

本发明具有以下有益效果：

本发明提供基于头肩特征的人数统计方法及系统，通过尺寸由图像的远景区域到近景区域线性增大的视窗在当前帧视频图像中检测行人的头肩部，能够较好地适应监控摄像头的高度、角度、应用场景以及视频质量的变化，进而可以提高人数统计的准确率；通过根据用户的初始手动标定至多两个行人头肩部和一条绊线，自动生成变化的视窗和多条绊线，减少了繁琐的标定过程，方便用户使用；通过采用双绊线计数，有效提高了人数统计的准确率。

附图说明

图1为本发明实施例中人数统计方法的流程图；

图2为本发明实施例中系统标定示意图；

图3为本发明实施例中视窗检测过程示意图；

图4为本发明实施例中当前像素点的8邻域像素点分布示意图；

图5为本发明实施例中人数统计系统的示例性结构图；

图6为本发明实施例中头肩部检测模块的示例性结构图；

图7为本发明变型实施例中人数统计系统的示例性结构图；

图8为本发明另一变型实施例中人数统计系统的示例性结构图。

具体实施方式