[发明专利]自适应的区域行人计数方法及装置

权利要求书

1.一种自适应的区域行人计数方法，用于对视频图像中的行人进行计数，其特征在于，包括：

分类器训练步骤，用于基于预先采集的做为行人样本和非行人样本的视频图像，训练计数模型，得到基于该计数模型的用于行人计数的分类器；

行人计数步骤，用于获取当前视频图像帧，并采用所述分类器对当前视频图像帧内的行人进行计数；

样本提取步骤，用于在当前视频图像帧内提取行人样本和非行人样本，并缓存所提取的行人样本和非行人样本中满足预定条件的行人样本和非行人样本；以及

参数更新步骤，用于当满足更新条件时采用缓存的行人样本和非行人样本更新所述计数模型，并更新基于更新后的计数模型的分类器，跳转至行人计数步骤。

2.根据权利要求1所述的自适应的区域行人计数方法，其特征在于，所述计数模型为由多个单高斯模型组成的高斯混合模型。

3.根据权利要求2所述的自适应的区域行人计数方法，其特征在于，所述预定条件包括：

所提取的行人样本满足所述分类器进行行人判断的分类条件或所提取的非行人样本满足所述分类器进行非行人判断的分类条件；

用于提取行人样本或非行人样本的搜索窗口内的像素点数目超过第一阈值；以及

在将所述搜索窗口分为至少两个部分的情况下，连接相邻的部分的边缘上所包括的像素点数目超过第二阈值。

4.根据权利要求3所述的自适应的区域行人计数方法，其特征在于，所述行人计数步骤包括：对从当前视频图像帧中提取的满足所述分类器进行行人判断的分类条件的行人样本进行计数，以获得行人的数量。

5.根据权利要求3所述的自适应的区域行人计数方法，其特征在于，在所述参数更新步骤中，每隔预定帧数的视频图像或每当满足预定条件的行人样本和非行人样本的总数达到预定值时，更新所述计数模型。

6.根据权利要求1所述的自适应的区域行人计数方法，其特征在于，所述分类器训练步骤包括：提取所采集的行人样本和非行人样本的梯度局部二值模式特征，以训练所述计数模型。

7.根据权利要求1所述的自适应的区域行人计数方法，其特征在于，在所述计数模型为由多个单高斯模型组成的高斯混合模型的情况下，在所述参数更新步骤中仅更新所述多个单高斯模型中的部分单高斯模型。

8.一种自适应的区域行人计数装置，用于对视频图像中的行人进行计数，其特征在于，包括：

分类器训练单元，用于基于预先采集的做为行人样本和非行人样本的视频图像，训练计数模型，得到基于该计数模型的用于行人计数的分类器；

行人计数单元，用于获取当前视频图像帧，并采用所述分类器对当前视频图像帧内的行人进行计数；

样本提取单元，用于在当前视频图像帧内提取行人样本和非行人样本，并缓存所提取的行人样本和非行人样本中满足预定条件的行人样本和非行人样本；以及

参数更新单元，用于当满足更新条件时采用缓存的行人样本和非行人样本更新所述计数模型，并更新基于更新后的计数模型的分类器。

9.根据权利要求8所述的自适应的区域行人计数装置，其特征在于，所述计数模型为单高斯模型或由多个单高斯模型组成的高斯混合模型。

10.根据权利要求9所述的自适应的区域行人计数装置，其特征在于，所述预定条件包括：

所提取的行人样本满足所述分类器进行行人判断的分类条件或所提取的非行人样本满足所述分类器进行非行人判断的分类条件；

用于提取行人样本或非行人样本的搜索窗口内的像素点数目超过第一阈值；以及

在将所述搜索窗口分为至少两个部分的情况下，连接相邻的部分的边缘上所包括的像素点数目超过第二阈值。

11.根据权利要求10所述的自适应的区域行人计数装置，其特征在于，所述行人计数单元包括计数单元，所述计数单元用于对从当前视频图像帧中提取的满足所述分类器进行行人判断的分类条件的行人样本进行计数，以获得行人的数量。

12.根据权利要求10所述的自适应的区域行人计数装置，其特征在于，所述参数更新单元每隔预定帧数的视频图像或每当满足预定条件的行人样本和非行人样本的总数达到预定值时，更新所述计数模型。