[发明专利]基于自适应阈值的智能乘客流量自动统计方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频处理、图像处理等视频智能分析技术领域，特别是涉及一种基于自适应阈值的智能乘客流量自动统计方法。 

背景技术

人流量自动统计是智能视频监测系统中一个重要的功能，它能有效地应用于商场、公交车、地铁出入口等公共场所。智能公交是未来公共交通发展的必然模式，对公交客车乘客流量的自动统计对实现公交的智能化有着重要的意义。 

目前已有的基于计算机视觉技术的人流量统计方法主要包括以下几类： 

(1)基于人头或头肩检测和跟踪的方法。该方法在于有效地检测视频中的人头或者头肩，并对其进行跟踪以达到统计人流量的目的。比如：申请号为201210208666.7，发明名称为“一种基于视频分析技术的人流量统计方法”，申请人为武汉烽火众智数字技术有限责任公司的专利申请，根据对人头特征和人体局部特征的检测和识别进行人头特征区域检测，并采用跟踪技术得到行人运动轨迹以判定行人的方向和流量；申请号为PCT/CN2010/070607，发明名称为“人流量统计的方法及系统”，申请人为杭州海康威视软件有限公司的专利申请，则采用并联的多类人头分类器检测各个人头，并分别对各个人头进行跟踪形成人头目标运动轨迹，最后根据该运动轨迹方向进行人流量计数；申请号为201210316862，发明名称为“基于智能视觉感知的电梯人流量统计方法及系统”，申请人为电子科技大学的专利申请，根据提前建立的头肩模型库检测实时图像中的目标，并进行跟踪以达到人流量统计的目的。该类方法需要提取人头或头肩的有效特征或者进行大量正反样本的训练以产生有效的分类器，以实现准确的人头或头肩的检测，但其容易产生较高的虚警率，而且需要跟踪技术获取目 标运动轨迹，这大大增加了算法的运算量。 

(2)基于人体分割的方法。该类方法对视频序列进行人体检测，需要人体的先验知识，比如人体形状，边缘信息等，以统计行人流量。比如：申请号为201110423349，发明名称为“一种基于多高斯计数模型的人流量统计方法”，申请人为重庆邮电大学的专利申请，利用带人数标记的训练视频序列图像样本建立多高斯计数模型，然后基于该模型分析未知运动目标区域中包含的行人个数，从而实现人流量统计；申请号为201110147358，发明名称为“基于启发信息的行人流量统计方法”，申请人为杭州电子科技大学的专利申请，则采用基于梯度方向直方图的方法进行行人检测，并通过若干检测结果与特定区域上的点的比值关系产生权重，最后采用稀疏光流法确定运动矢量的大小和方向，以达到行人流量统计的目的。该类方法不仅难以有效解决遮挡问题，而且对人体特征的检测运算量较大，难以实现实时检测。 

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，提供一种快速而又高效的基于自适应阈值的智能乘客流量自动统计方法，该方法采用非监督学习的方法产生自适应阈值来进行人数判定，以及采用基于几何学原理的方法进行乘客上下车的判定，并结合视频处理技术，达到准确、实时地对智能公交乘客流量进行统计，最后再将乘客流量统计结果通过有线或无线通讯设备实时反馈到公交调度中心和未到达的公交站台电子显示终端上，及时为管理者和乘客提供实时的公交车载客信息。 

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于自适应阈值的智能乘客流量自动统计方法，该方法包括以下步骤： 

步骤1，通过监控设备实时采集一检测区域的视频序列，并对采集得到的视频序列提取前景运动目标； 

步骤2，根据实际应用场景和摄像头到检测区域的距离，设置乘客流量检测框的位置和大小； 

步骤3，基于视频信息和所述乘客流量检测框，通过非监督学习产生自适应阈值； 

步骤4，采用基于几何学原理的方法对于所述乘客流量检测框进行乘客上车或下车行为的判定； 

步骤5，根据所述步骤4的判定结果和所述自适应阈值，对于客流量进行判定与统计。 

本发明的有益效果在于： 

(1)通过设置乘客流量检测框，可以缩小检测的范围，提高算法的效率； 

(2)仅需获取检测框中的前景像素个数作为处理对象，而不需要进行复杂的识别等操作，大大降低了算法的运算量，提高算法的实时性； 

(3)对检测到的检测框中的前景像素个数进行非监督学习，进而产生自适应阈值，用来区分一次经过检测框的人数，避免使用跟踪算法解决遮挡问题，进一步降低计算量； 

(4)仅采用对检测框中的前景像素个数和检测框之间的几何学原理进行分析，即可产生对乘客上车或下车事件的有效判定方法，提高了算法的速度和效率；