[发明专利]一种基于鱼眼相机的判断人群密度和人数的方法

权利要求书

1.一种基于鱼眼相机的判断人群密度和人数的方法，其特征在于，该方法包括：

（1）获取背景图像：当监控的兴趣区域中人数为零的时候，通过鱼眼相机、使用混合高斯背景建模的方法创建背景图像；

（2）获取人群监控视频图像：通过鱼眼相机获取人群监控视频图像；

（3）人群监控视频图像的预处理：对获取的实时人群监控视频图像进行分辨率和帧率的调整、兴趣区域ROI的划分；

 （4）前景分割：将人群监控视频图像与背景图像进行差分运算，再将差分后的图像进行二值分割即得到前景目标图像；

（5）人群目标特征提取：建立鱼眼图像的透视加权模型，通过加权计算提取人群目标的下列特征：加权面积、加权轮廓周长、加权边缘点数、加权Harris角点数、加权切向梯度和加权面积梯度比；

  （6）人群密度分级：采用AdaBoost分类器作为密度分级分类器，将鱼眼图像的人群密度分为低、中、高三个等级，且依次用阿拉伯数字1,2,3表示；

（7）人数统计：采用多元线性回归方法建立回归训练模型，计算当前人群监控视频图像中的人数。

2.如权利要求1所述的一种基于鱼眼相机的判断人群密度和人数的方法，其特征在于：

所述的鱼眼相机的安装位置为监控场景中央的顶部。

3.如权利要求1所述的一种基于鱼眼相机的判断人群密度和人数的方法，其特征在于：所述的人群监控视频图像的预处理中：

其分辨率的调整是将输入的视频图像的宽和高各调整至原来的1/2；

其帧率的调整是根据人群密度和人数不可能在1秒以内发生突变，而将输入的视频图像的帧率调整至1帧/秒，即1秒钟检测一次人群的密度和人数；

其兴趣区域ROI的划分依据的是一种基于半径约束圆拟合的方法，具体步骤为：

a) 将鱼眼图像二值化；

b) 填充鱼眼图像的有效区域；

c) 用Canny算子提取边缘；

d) 采用半径约束圆拟合的方法求有效区域的中心点P和半径R；

e) 以中心点P为圆心，以0.85*R为半径来初步限定一个圆形区域作为人群监控的兴趣区域。

4.如权利要求1所述的一种基于鱼眼相机的判断人群密度和人数的方法，其特征在于：所述的人群目标特征具体为：

（Ⅰ）加权面积 WA

                                   

其中，w_r(x, y)为鱼眼相机透视加权模型中坐标为(x, y)的像素点的加权值，F为ROI内的前景图像区域；

（Ⅱ）加权轮廓周长 WCP

其中，C为使用基于链码的轮廓跟踪算法对前景二值图像提取的轮廓图像；

（Ⅲ）加权边缘点数 WEPN

                                   

其中，E为使用Canny算子对人群图像进行边缘提取后的图像；

（Ⅳ）加权Harris角点数 WHCN

                                    

其中，H为人群前景区域Harris角点的坐标集；

（Ⅴ）加权切向梯度 WTG

                         

其中，T为特征增强后的切向梯度图像；

（Ⅵ）加权面积梯度比 WAGR

                                         

其中，WA为加权面积特征，WTG为加权切向梯度特征。