[发明专利]客流统计方法及装置

权利要求书

1.一种客流统计方法，其特征在于，所述方法包括：

获得预设时间内的客流图像帧序列；

遍历所述客流图像帧序列的每帧客流图像，提取该帧客流图像的特征图像组，对该帧客流图像的特征图像组进行目标检测，得到该帧客流图像中各个头肩区域的当前位置信息；

获得该帧客流图像的上一帧客流图像的各个头肩区域的当前轨迹作为该帧客流图像的各个头肩区域的过往轨迹，根据该帧客流图像的各个头肩区域的过往轨迹的历史位置信息以及滤波估值参数对该帧客流图像的各个头肩区域在该帧客流图像的位置信息进行预估，得到该帧客流图像的各个头肩区域的预估位置信息；

根据该帧客流图像的各个头肩区域的过往轨迹的预估位置信息以及该帧客流图像中各个头肩区域的当前位置信息将该帧客流图像中各个头肩区域的当前位置信息与该帧客流图像的各个头肩区域的过往轨迹进行匹配，并根据匹配结果得到该帧客流图像的头肩区域的当前轨迹；

根据该帧客流图像的头肩区域的当前轨迹的轨迹状态，利用该帧客流图像中处于有效状态的部分头肩区域的当前轨迹的历史位置信息统计得到该帧客流图像的实时客流量，得到所述客流图像帧序列的总客流量，其中，所述轨迹状态包括有效状态、无效状态以及未知状态；

所述根据匹配结果得到该帧客流图像的各个头肩区域的当前轨迹的步骤，包括：

根据所述匹配结果将该帧客流图像的各个头肩区域的过往轨迹以及该帧客流图像的各个头肩区域的当前位置信息分为更新组、生成组以及保留组；

其中，所述更新组包括匹配成功的头肩区域的过往轨迹以及当前位置信息，所述生成组包括匹配失败的头肩区域的当前位置信息，所述保留组包括匹配失败的头肩区域的过往轨迹；

根据所述更新组、所述生成组以及所述保留组得到该帧客流图像的各个头肩区域的当前轨迹；

所述根据所述更新组、所述生成组以及所述保留组得到该帧客流图像的各个头肩区域的当前轨迹的步骤，包括：

对于所述更新组的每组匹配成功的头肩区域的过往轨迹以及头肩区域，根据该组的头肩区域的当前位置信息更新该组的头肩区域的过往轨迹，并将更新后的头肩区域的过往轨迹作为该帧客流图像的第一头肩区域的当前轨迹，以得到该帧客流图像的第一头肩区域的当前轨迹组，其中，满足连续条件的第一头肩区域的当前轨迹的轨迹状态为有效状态，不满足连续条件的第一头肩区域的当前轨迹的轨迹状态为未知状态；

对于所述生成组的每个匹配失败的该帧客流图像的头肩区域的当前位置信息，根据该帧客流图像的头肩区域的当前位置信息生成该帧客流图像的第二头肩区域的当前轨迹，以得到该帧客流图像的第二头肩区域的当前轨迹组，其中，第二头肩区域的当前轨迹的轨迹状态为未知状态；

对于所述保留组的每个匹配失败的头肩区域的过往轨迹，该头肩区域的过往轨迹作为该帧客流图像的第三头肩区域的当前轨迹，以得到该帧客流图像的第三头肩区域的当前轨迹组，其中，不满足终止条件的第三头肩区域的当前轨迹的轨迹状态为未知状态，满足终止条件的第三头肩区域的当前轨迹的轨迹状态为无效状态；

将所述第一头肩区域的当前轨迹组、所述第二头肩区域的当前轨迹组以及所述第三头肩区域的当前轨迹组的各个头肩区域的当前轨迹作为该帧客流图像的各个头肩区域的当前轨迹。

2.根据权利要求1所述的客流统计方法，其特征在于，所述提取该帧客流图像的特征图像组的步骤包括：

采用卷积神经网络提取该帧客流图像的特征图像组，其中，所述卷积神经网络包括多个卷积单元以及与至少部分卷积单元对称的反卷积单元；

所述采用卷积神经网络提取该帧客流图像的特征图像组的步骤，包括；

分别通过各个卷积单元对该帧客流图像进行特征提取，并依次将特征提取结果输入到下一卷积单元，得到各个卷积单元提取到的特征图像，再将最后一个卷积单元提取到的特征图像作为第一特征图像，将与每个卷积单元对称的至少部分卷积单元提取的特征图像作为中间特征图像；

分别通过各个反卷积单元对所述中间特征图像进行特征提取，并依次将特征提取结果输入到下一反卷积单元，得到各个反卷积单元提取到的特征图像，将各个反卷积单元提取到的特征图像作为第二特征图像组；

将所述第一特征图像以及所述第二特征图像组作为该帧客流图像的特征图像组。