[发明专利]一种基于角度灰度信息的行人计数方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于角度灰度信息的行人计数方法。

背景技术

在很多行业，人流信息可以为人流管理、资源管理、管理决策提供关键的依据。例如在地铁站，通过行人计数可以实时了解每个站点的人流大小，灵活调度地铁列车密度，实施人流控制，实时发布人流密集地区信息，有利于加强人群运输效率，确保地铁运营平稳有效。

在商场，人流量是体现其商业价值的重要依据，对人流量的准确计算，有利于掌握客人的购物偏好，从而实现更好的物流安排，还可以根据各区域的人群密集程度，有效调配服务人员。人流量还关系到人流密集场所的安全问题，有效控制场内人群数量，可以在火警等紧急情况下迅速疏导人群，避免踩踏、推挤等情况发生。

在计算机视觉技术领域，对行人人数的统计是其中的热点研究方向之一。对公共区域中的行人人数进行有效统计，可以对商业、安保等多个领域提供重要的参考依据。现有技术中，一般是通过摄像机或照相机获取公共区域中的包含行人的视频流图像，并对视频流图像中的帧进行处理，以统计出行人人数。由于视频流文件通常非常庞大，因此导致现有技术中对公共区域中行人人数的统计过程中的计算机运算过程比较复杂，造成计算机对视频流文件中的单帧图像进行逐帧处理时的系统开销比较大。

有鉴于此，有必要对现有技术中公共区域中的人数统计方法予以改进，以解决上述技术瑕疵。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于角度灰度信息的行人计数方法，降低对公共区域中的行人进行计数时计算机的系统开销，并提高对公共区域内对行人进行人数统计的效率与准确度。

为实现上述发明目的，本发明提供了一种基于角度灰度信息的行人计数方法，该方法包括以下步骤：

S1、获取监控区域的视频流图像作为输入图像；

S2、将全局光流法与帧间差分法相结合作用于输入图像，得到包含行人运动区域的二值化图像R(x，y)；

S3、将二值化图像R(x，y)与输入图像的光流场G_of(x，y)做与运算，得到行人运动区域的光流场角度信息θ(x，y)，按照如下公式计算得到角度灰度信息f_int(x，y)以计算其角度灰度直方图，

S4、利用角度灰度直方图对运动行人区域的行人运动方向进行分割；

S5、利用线性回归分析方法统计各方向运动行人的人数。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S2中的“全局光流法”具体为：

利用全局光流法对步骤S1中所获取的输入图像进行全局光流场计算，得到输入图像的光流场G_of(x，y)，并利用窗口大小为5*5的高斯滤波器对输入图像的光流场进行高斯滤波处理，然后通过阈值分割得到输入图像光流场的二值图像R_of(x，y)。

作为本发明的进一步改进，所述“阈值分割”的计算公式具体为：

其中，阈值Th_of＝0.05；光流场的速度取值范围为[0，1]。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S2中的“帧间差分法”具体为：根据步骤S1获取的输入图像，利用当前帧图像与前一帧图像按如下公式作差分运算，以得到差分图像，

D_k(x，y)＝F_k(x，y)-F_k-1(x，y)

其中，F_k-1(x，y)为前一帧图像中像素点的灰度值，F_k(x，y)为当前帧图像中像素点的灰度值，D_k(x，y)为二者的差分图像。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S2还包括：将包含行人运动区域的二值化图像R(x，y)作形态学处理。

作为本发明的进一步改进，所述形态学处理具体为对行人运动区域的二值化图像R(x，y)先进行膨胀运算，后进行腐蚀运算；其中，膨胀运算中的膨胀参数为7，腐蚀运算中的腐蚀参数为3。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S4具体为：对角度灰度直方图进行求导运算以确定该曲线中的两组极值点；合并极值点中距离相近的灰度点，并删除不同极值点角度之差小于45°的极值灰度点，以确定分割点；并通过所述分割点将运动行人区域分割为“进”与“出”两个类别，从而得到运动行人区域内各行人的运动方向信息。