[发明专利]一种基于视频分析的地铁站点行人逆向行走的检测方法

说明书

本发明公开了一种基于视频分析的地铁站点行人逆向行走的检测方法，该方法包括以下具体步骤：步骤1，获取视频流：步骤2，监控区域背景建模：步骤3，提取运动前景；步骤4，通过卷积神经网络行人轮廓分割模型判断图像中是否存在行人，具体为：步骤41，卷积神经网络行人轮廓分割模型的构建；步骤42，判断图像中是否存在行人；步骤5，跟踪并确定行人运动方向；步骤6，判断行人是否逆行并报警；本发明的行人逆向行走检测方法满足了城市轨道日益智能化趋势的要求，实现了无需管理人员时刻观察监控视频的自动监控和实时报警，节省了大量的人力物力的投入；提高了城市轨道有效的管理效率。

技术领域

本发明涉及公共监控技术领域，尤其适用于地铁站点中单向通道上行人流向的监控，具体涉及一种基于视频分析的地铁站点行人逆向行走的检测方法。

背景技术

随着城市化进程的加快，地铁在公共出行中占据了越来越重要的地位。在某些地铁站点，尤其是地铁换乘站点，存在一些单向行走区域。当行人在单向通道中逆向行走时，如果遇到地铁到站后突发大客流情况，极易造成踩踏事故。为了避免上述事件的发生，传统方法在单向行走区域放置警告牌，并安排一名工作人员监看此区域，阻止地铁乘客在单向通道逆向行走；目前存在的监控方法可以对区域进行全天候的监控，但其不能自动检测出行人逆向行走事件，需要管理人员时刻观察监控视频，效率低下，同时管理人员很难做到时刻查看视频，采用该方法检测行人逆向行走事件缺乏实际的可行性。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于视频分析的地铁站点行人逆向行走的检测方法，该方法在在单向行走通道区域使用原有拍摄装置或者安装拍摄或者监控装置，将拍摄装置拍摄到的图像实时传输回服务器，服务器对监控图像进行实时分析，实时自动检测出单向行走区域中行人逆向行走事件，及时进行报警干预，可以有效维持了正常的客流顺序，避免了事故的发生。

为达到上述目的，本发明是通过以下的技术方案来实现的。

步骤1，获取视频流：

使用监控摄像装置收集到实时视频流，通过分析服务器将所述实时视频流转换成实时监控图像；

步骤2，监控区域背景建模：

步骤3，提取运动前景；

步骤4，通过卷积神经网络行人轮廓分割模型判断图像中是否存在行人，具体为：步骤41，卷积神经网络行人轮廓分割模型的构建；

步骤42，判断图像中是否存在行人；

步骤5，跟踪并确定行人运动方向；

对所述步骤4检测到的每个行人，采用跟踪算法进行分别跟踪，定位出每个行人在连续视频帧中的位置，形成此人的运动轨迹，根据所述运动轨迹的方向，判断行人的运动方向；

步骤6，判断行人是否逆行并报警；

判断步骤5所述的行人的运动方向是否与预先设置方向相反，若相反则为逆行，在监控画面中进行标示，当达到一定阈值时发出警告，否则，继续步骤3的操作。

优选的，所述步骤2中监控区域背景建模具体以下内容：使用所述步骤1中初始获取的连续的150-300帧的实时监控图像，通过混合高斯模型对监控区域的背景进行建模，对任一个像素点进行建模：其中X表示该像素点灰度值，η为高斯概率密度函数，ω属于不同函数的权重，μ和Σ分别是在t时刻第n个高斯模型的均值向量和协方差矩阵；

进一步的，所述提取运动前景，具体包含以下具体步骤：

步骤31，使用所述监控摄像装置收集到实时视频流，通过分析服务器将所述实时视频流转换成实时监控图像；