[发明专利]一种基于视频分析技术的人流量统计方法有效
申请号: | 201210208666.7 | 申请日: | 2012-06-21 |
公开(公告)号: | CN102799935A | 公开(公告)日: | 2012-11-28 |
发明(设计)人: | 万晨;杨波 | 申请(专利权)人: | 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 |
主分类号: | G06M11/00 | 分类号: | G06M11/00;G06K9/66;H04N7/18 |
代理公司: | 武汉宇晨专利事务所 42001 | 代理人: | 黄瑞棠 |
地址: | 430074 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 视频 分析 技术 人流量 统计 方法 | ||
技术领域
本发明涉及视频智能分析技术,尤其涉及视一种基于视频分析技术的人流量统计方法。
背景技术
在视频智能分析系统中,人流量统计是该系统的一个重要功能,它能有效应用于商场、公交车、机场出入口、地铁站出入口、展会场馆出入口等公共场所的人流量统计,通过对不同区域和不同时段人流量数据进行汇总、挖掘、对比与分析,为用户管理和决策提供重要依据。
目前已有的人流量统计方法主要是:
1、《基于智能视频识别技术的人流量统计方法与系统》,申请人:上海新联纬讯科技发展有限公司//中国专利,申请号:200810037799。根据标准人体模板数据库中的信息扫描获得当前帧视频图像中的人体模板,然后对人体模板的两个前行方向进行判断,进而统计两个方向上的人流量。
2、《基于交通监控设施的行人流量统计方法与系统》,申请人:北京交通大学//中国专利,申请号:201010155338。根据标准人头模板在检测框中进行人头检测,判断检测到的人头是否压检测线,从而确定检测框中的有效人头数。然后与前一次的检测结果进行匹配,并根据匹配结果对不同运动方向的人头进行计数。最后根据检测框和检测线的设置情况,进行流量统计。
方法1扫描获得当前帧视频图像中的人体模板,人体模板应用在实际场景中往往存在较多的遮挡;方法2主要是检测人头,人头之间的遮挡概率更小,但是检测到虚警也会相应增加。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的缺点和不足,提供一种基于视频分析技术的人流量统计方法。
本发明的目的是这样实现的:
采用帧间差方法和一种基于统计模式识别理论的人体局部特征(人头和肩膀相结合)检测识别技术。采用帧间差获取运动物体的前景点信息,对运动的前景点进行人头特征检测,提高算法的速度和减少误报。采用人体局部特征(人头和肩膀相结合)检测策略,能有效地消除检测到的虚警,提高算法的准确率,适用于各种人流较多的场景。
一、一种基于视频分析技术的人流量统计系统(简称统计系统)
本统计系统包括工作环境:视频监控平台、综合接入网关、智能管理服务器;
设置有智能分析服务器;
其连接关系是:视频监控平台、综合接入网关、智能管理服务器和智能分析服务器依次连接。
工作原理
智能分析服务器连接到智能管理服务器,智能分析服务器根据智能管理服务器的IP(互联网协议)和端口连接到智能管理服务器;用户请求视频智能分析任务时,此请求发送到智能管理服务器,智能管理服务器30记录下智能分析服务器状态,并将待检测摄像头列表均衡分配到空闲的智能分析服务器,智能分析服务器轮巡设备,从摄像头获取实时视频并解码,得到RGB(red,green,blue,红绿兰颜色表示法)数据,然后对RGB数据进行分析,并将检测结果上报到智能管理服务器,智能管理服务器将结果保存下来。用户也可根据告警类型和日期查询报警,统计生成报表。
二、一种基于视频分析技术的人流量统计方法(简称统计方法)
如图2,本统计方法包括步骤:
①训练人头特征模型-201
对人头的梯度方向直方图特征(hog)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满足一定条件(什么条件?)时,对行人进行指定方向上的计数,统计该方向上的人流量。
本发明具有下列优点和积极效果:
1、性能稳定,速度快,效率高且误报率低;
2、通用性强,适用于各个厂家的设备;
3、可移植性强,扩展性灵活;
4、适用于各类视频智能分析系统。
附图说明
图1是本统计系统结构方框图,图中
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