[发明专利]一种教室人数统计方法

权利要求书

1.一种教室人数统计方法，其特征在于，包括：

S1、初始化背景模型，在教室无人状态下建立背景模型，并建立人体上半身边缘二值模型；

S2、采用背景差技术得到教室里的二值前景图像，对二值前景图像进行膨胀运算，得到可能的人体活动区域；

S3、搜索所述二值前景图像中的二值峰值点，加入头顶检测集合；

S4、提取当前帧中人体活动区域的边缘信息，采用滑动窗口匹配的方法，将步骤S1中建立的人体上半身边缘二值模型与每一次滑动后的窗口中的边缘图像进行相似度比较，设定相似度阈值，将大于阈值的人体上半身区域加入人体检测集合；

S5、结合头顶检测集合和人体检测集合，采用聚类分析的方式进行人数统计，即实现对当前帧的人数统计；

S6、在上述人数统计的过程中在线地对非人体区域进行区域背景更新，或者人数统计为0时更新全局背景模型。

2.根据权利要求1所述的教室人数统计方法，其特征在于：步骤S1中所述的人体上半身边缘二值模型是采用大量归一化以后的实际上半身图片进行累加得到的概率分布模型，使用教室中的多个人体上半身二值轮廓进行像素点累积统计，最后除以总像素数后得到的概率分布图像。

3.根据权利要求1所述的教室人数统计方法，其特征在于步骤S2中二值前景图像通过以下步骤获得：

对当前帧和背景模型进行灰度化和高斯模糊，然后对应像素点做差取绝对值，分别将绝对值大于和小于阈值的像素点设定为前景点和背景点。

4.根据权利要求1所述的教室人数统计方法，其特征在于：步骤S3中所述的二值峰值点是每一个前景二值团块的峰值点，定义为height值最小并且处于中间的点，即可能的人体头顶点。

5.根据权利要求1所述的教室人数统计方法，其特征在于步骤S5中采用聚类分析方法进行人数统计包括以下步骤：

以人体上半身模型的体宽为最大聚类直径，头顶检测集合中的点为聚类中心，对人体检测集合中得到的匹配点进行聚类，当匹配点达到一定的数量认定人数加一，超出直径范围的点重新建立新的聚类中心。

6.根据权利要求1所述的教室人数统计方法和系统，其特征在于：步骤S6中所述对非人体区域进行区域背景更新为将非人体活动区域和匹配认定为非人体的区域更新进背景模型。