[发明专利]一种对图像包含的人类数量进行识别的方法及系统

说明书

本发明提供的一种对图像包含的人类数量进行识别的方法及系统，可以获得待识别图像，将所述待识别图像输入预设人脸识别模型中，获得所述预设人脸识别模型输出的识别结果，当所述识别结果为所述待识别图像中包含人脸图像时，从所述待识别图像中获得前景图像，对所述前景图像进行人类的头部检测，获得所述前景图像中的各人脸所在的图像区域，根据各人脸所在的图像区域的数量，确定所述待识别图像中包含的人类数量。本发明可以通过地铁车厢内的实时图像确定地铁各车厢内的人数，为人们合理地选择合适的地铁车厢进行地铁搭乘，提供重要的参考依据，解决地铁各车厢空间利用不平衡的问题。

技术领域：

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种对图像包含的人类数量进行识别的方法及系统。

背景技术：

随着城市基础设施的不断完善，以及人们环保意识的不断加强，人们更多地选择地铁和轻轨等交通方式出行。

人们在地铁站等待地铁时，会在对应着地铁各个车厢的等待区候车。在选择哪一个等待区进行候车这个问题上，人们普遍倾向于选择人数比较少的等待区，而地铁站内的引导员也会引导人数比较多的等待区里的人们向人数比较少的等待区进行分流。

然而，在地铁到达一个地铁站之前，地铁各个车厢的人数是未知的，可能存在着人数比较多的等待区对应的地铁车厢人数比较少，人数比较少的等待区对应的地铁车厢人数比较多的情况。在这种情况下，如果人们依然选择人数比较少的等待区候车的话，当等待区的人们上车后，可能会使人数比较多的地铁车厢更加拥挤，而人数比较少的地铁车厢还有较大地空闲空间。

发明内容：

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种对图像包含的人类数量进行识别的方法及系统，技术方案如下：

一种对图像包含的人类数量进行识别的方法，包括：

获得待识别图像；

将所述待识别图像输入预设人脸识别模型中，获得所述预设人脸识别模型输出的识别结果；

当所述识别结果为所述待识别图像中包含人脸图像时，从所述待识别图像中获得前景图像；

对所述前景图像进行人类的头部检测，获得所述前景图像中的各人脸所在的图像区域；

根据各人脸所在的图像区域的数量，确定所述待识别图像中包含的人类数量。

可选的，所述根据各人脸所在的图像区域的数量，确定所述待识别图像中包含的人类数量，包括：

对所述前景图像中的各人脸所在的图像区域进行梯度分析，获得所述前景图像中的各人脸所在的图像区域中各像素的梯度信息，将区域内像素的梯度信息满足预设梯度要求的人脸所在的图像区域确定为兴趣区域；

对各兴趣区域进行标注，对标注的各兴趣区域进行聚类，根据聚类结果从标注的各兴趣区域中确定头像区域；

将所述头像区域的数量确定为所述待识别图像中包含的人类数量。

可选的，所述对标注的各兴趣区域进行聚类，根据聚类结果从标注的各兴趣区域中确定头像区域，包括：

根据各兴趣区域携带的颜色对各兴趣区域进行聚类，获得多个区域簇，每个区域簇中包括至少一个兴趣区域；

将满足头发颜色要求的区域簇中各兴趣区域确定为头像区域，其中，所述满足头发颜色要求的区域簇中包括的各兴趣区域携带的颜色均位于预设头发颜色范围内。

可选的，在所述获得待识别图像之前，所述方法还包括：

获得多个待合成图像；

通过图像特征提取，确定所有所述待合成图像的特征点；