[发明专利]一种基于全景图像的人流热点监控方法和系统在审

专利信息
申请号: 201710731632.9 申请日: 2017-08-23
公开(公告)号: CN107368823A 公开(公告)日: 2017-11-21
发明(设计)人: 李鸿 申请(专利权)人: 广州市九安光电技术股份有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙)11427 代理人: 陈娟
地址: 510000 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 全景 图像 人流 热点 监控 方法 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及视频监控领域,尤其涉及一种基于全景图像的人流热点监控方法和系统。

背景技术

关于人流的监控,本领域已经有多份文件进行公开说明,如中国专利201310508923.3公开了一种人流监控及数据采集分析系统,通过视频采集设备将实时视频图像信息分别传输给数据处理单元和监控单元,监控单元接收来自视频采集设备的实时视频图像信息进行实时监控。数据处理单元对接收来自视频采集设备的实时视频图像信息和来自数据采集分析单元的统计数据进行处理,得出进出的人流量数据后传送至监控单元,监控单元对人流量数据进行存储并进行显示。该种人流监控及数据采集分析系统,能够实现实时视频监控的同时,能够对人流进行数据采集并进行分析统计,实时掌握本地以及分布在各地的连锁商场或超市内的情况,以便及时调整销售策略,掌握紧俏好销的商品供应。从而大大提高了管理手段,同时也提高了员工的工作效率。

但是该方案存在的问题在于,采用传统的人流监控方案必须要通过多个摄像头来进行数据分析,无法通过一个摄像头就可以进行相应的监控工作,导致整个系统布线繁琐、计算准确度低、计算速度慢等问题出现。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于全景图像的人流热点监控方法和系统,该方法和系统通过一个全景摄像机即可实现全方位的监控,监控精度高、计算速度快。

本发明的具体方案如下:一种基于全景图像的人流热点监控方法,所述的方法涉及全景摄像机,包括如下步骤:

步骤1:通过一个全景摄像机获取全景摄像机的视角范围内的视频图像信息;

步骤2:以设定的时间间隔获取视频图像信息中的视频帧;

步骤3:计算得到不同时间节点时视频帧中不同区域的人的数量;

步骤4:得到任一时间段不同区域的人的分布情况。

在上述的基于全景图像的人流热点监控方法中,所述的全景摄像机上安装有鱼眼摄像头。

在上述的基于全景图像的人流热点监控方法中,包括全景摄像机和控制器,所述的控制器包括如下单元:

视频图像信息获取单元,用于控制全景摄像机获取视角范围内的视频图像信息;

视频帧获取单元,用于根据视频图像信息获取单元所提供的视频图像信息以设定的时间间隔获取视频帧;

人数统计单元,用于根据视频帧获取单元所提供的视频帧计算不同时间节点时视频帧中不同区域的人的数量;

计算单元,用于根据人数统计单元统计得到的不同时间节点时视频帧中不同区域的人的数量得到任一时间段不同区域的人的分布情况。

在上述的基于全景图像的人流热点监控方法中,所述的全景摄像机中设有第一通信单元,所述的控制器中设有第二通信单元,所述的全景摄像机和控制器通过第一通信单元和第二通信单元实现数据传输。

本发明与现有技术相比,其有益效果在于:

本发明通过一个全景摄像机即可以实现人流监控,并且在一个画面中呈现所有的人流动向,避免了传统的多个摄像头在图像采集过程中存在的图像重叠导致的计算不精确的问题,本方法和系统计算速度快、计算精确度高。

附图说明

图1为本发明的实施例1的结构示意图;

图2为本发明的实施例1的成像原理图。

具体实施方式

下面结合实施例,对本发明作进一步的描述,但不构成对本发明的任何限制,任何在本发明权利要求范围所做的有限次的修改,仍在本发明的权利要求范围内。

实施例1

如图1所示,一种基于全景图像的人流热点监控方法,所述的方法涉及全景摄像机,所述的全景摄像机上安装有鱼眼摄像头;包括如下步骤:

步骤1:通过一个全景摄像机获取全景摄像机的视角范围内的视频图像信息;

比如,在一个中小型超市中,将全景摄像机安装在超市中心的顶部,这样可以全景摄像机的高度足够高,可以避免货架对人的遮挡,监控更为精确。

本实施例的全景摄像机通过不间断的进行视频图像信息的采集,可以实现全天候的监控,并且该视频图像信息显示在全景摄像机的传感器上时为圆形,当其显示到监控人员面前时,可以将传感器上的圆形的图像映射为条状平面或者球面,这样显示效果更为立体形象。

步骤2:以设定的时间间隔获取视频图像信息中的视频帧;

设定的时间间隔可以根据使用者的需求而灵活设置,如根据消费高峰时段的不同而设置,在早晚高峰的时候设置时间间隔短一些,在其他时间的时间间隔可以设置为长一些。

这样计算量会明显降低。

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