[发明专利]一种基于视频分析技术的人流量统计方法

权利要求书

1.一种基于视频分析技术的人流量统计方法，其特征在于包括下列步骤：

①训练人头特征模型（201）

对人头的梯度方向直方图特征样本进行训练，生成人头特征模型，即生成人头梯度方向直方图特征样本模型；

②帧间差获取运动物体的前景点（202）

采用帧间差方法获取运动物体的前景点信息；

③人头特征提取和识别（203）

对帧间差后的图像应用基于统计的特征提取算法，检测图像中的目标，将检测到的目标与样本模型进行匹配，初步确定该帧图像中的人头特征区域；

④人体局部特征识别（204）

对检测到的人头区域判断其是否存在肩膀特征，当存在肩膀特征，则为人头特征区域，否则为非人头特征区域；

⑤人头特征区域跟踪（205）

采用基于匹配和目标跟踪相结合的跟踪技术，对检测到的人头进行跟踪，得到行人的运动轨迹，并对人头特征区域出现的帧数进行统计；

⑥人流量计数（206）

当人头目标按指定方向越过线和区域时，且人头目标出现的帧数为N时，对行人进行指定方向上的计数，统计该方向上的人流量，其中N是自然数，1<N<200。

2.按权利要求1所述的一种基于视频分析技术的人流量统计方法，其特征在于建立人头样本模型方法实现步骤如下：

①输入人头特征样本（301），输入非人头特征样本（302）；

②对输入的样本进行hog特征提取（303），求出样本的特征向量；

③应用svm分类器（304），对输入的特征向量进行训练；

④通过svm的运算，求出人头特征的模型（305）。

3.按权利要求1所述的一种基于视频分析技术的人流量统计方法，其特征在于人头特征的检测方法实现步骤如下：

①帧间差获取运动物体的前景点信息（401）；

②提取前景点hog特征（402），求出其特征向量；

③将hog特征提取到的特征向量与人头特征模型（403）进行匹配（404），求取候选人头特征区域（405）和非人头特征区域（406）；

④对匹配成功的候选人头特征区域判断其是否存在肩膀特征（407），当存在肩膀特征，则为人头特征区域（408），否则为非人头特征区域（409）。

4.按权利要求1所述的一种基于视频分析技术的人流量统计方法，其特征在于人头特征区域跟踪方法的实现步骤如下：

①将上一帧检测到的人头特征区域（502）与当前帧检测到的人头特征区域（501）进行中心距离匹配（503）；

②当匹配成功，则当前帧检测到的目标为人头特征区域（504），记录当前帧人头目标区域，执行完成，否则进入步骤③；

③对上一帧人头目标区域采用camshift跟踪算法进行跟踪（505），求出当前帧的人头特征区域跟踪位置；

④将camshift求出的当前帧人头特征区域作为跟踪结果（506），并记录下来。