[发明专利]人员流量统计方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种人员流量统计方法，包括：

获取统计区域在统计时段内多于一帧的现场图像；

将所述多于一帧的现场图像中的人脸图像聚类，得到多于一个的聚类簇；

将每个所述聚类簇内的人脸图像进行特征融合，得到相应的身份特征；

基于人脸库，确定与身份特征匹配的人脸特征对应的人员标识；

根据所述人员标识的数量，确定所述统计区域在所述统计时段的人员流量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多于一帧的现场图像中的人脸图像聚类，得到多于一个的聚类簇包括：

检测所述多于一帧的现场图像中的人脸图像；

基于检测到的人脸图像确定多于一个的人脸移动轨迹；

从每个人脸移动轨迹中筛选符合预设数量条件的人脸图像；

对筛选出的人脸图像聚类，得到多于一个的聚类簇。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于检测到的人脸图像确定多于一个的人脸移动轨迹包括：

确定每个人脸图像的采集时间以及在相应现场图像中的位置坐标；

基于所述采集时间相邻且所述位置坐标的差异小于第一阈值的多个人脸图像，形成多于一个的人脸移动轨迹。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于检测到的人脸图像确定多于一个的人脸移动轨迹包括：

确定每个人脸图像的采集时间以及图像特征；

将所述图像特征的相似度达到第二阈值的多个人脸图像按照所述采集时间进行排列，形成多于一个的人脸移动轨迹。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从每个人脸移动轨迹中筛选符合预设数量条件的人脸图像包括：

计算检测到的每个人脸图像的人脸质量评分；

从每个人脸移动轨迹中筛选按所述人脸质量评分降序排前预设数量位的人脸图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将每个所述聚类簇内的人脸图像进行特征融合，得到相应的身份特征包括：

在每个聚类簇中，将人脸质量评分最高的人脸图像确定为基准图像；

计算每个聚类簇中每个人脸图像与相应基准图像的相似度；

将每个聚类簇中相似度大于或等于第三阈值的人脸图像进行特征融合，得到相应的身份特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将每个聚类簇中相似度大于或等于第三阈值的人脸图像进行特征融合，得到相应的身份特征包括：

在每个聚类簇中相似度大于或等于第三阈值的人脸图像中，筛选按所述人脸质量评分降序排前目标数量位的人脸图像；

计算筛选得到的多个人脸图像平均的人脸特征，将所述平均的人脸特征确定为所述目标对象的身份特征。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于人脸库，确定与身份特征匹配的人脸特征对应的人员标识包括：

计算所述身份特征与人脸库中每个人脸特征的相似度；

确定计算出的相似度中的最大值；

当所述相似度的最大值达到第四阈值时，将相似度最大的人脸特征确定为与身份特征匹配的人脸特征；

获取与身份特征匹配的人脸特征对应的人员标识。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述相似度的最大值低于所述第四阈值时，生成人员标识，将生成的人员标识确定为与身份特征匹配的人脸特征对应的人员标识；

将所述身份特征与生成的人员标识关联存储至所述人脸库。

10.根据权利要求1-9任意一项所述的方法，其特征在于，所述统计时段包括多个统计子时段；所述根据所述人员标识的数量，确定所述统计区域在所述统计时段的人员流量包括：

对多个统计子时段统计得到的人员标识进行去重；

将去重后人员标识的数量确定为统计区域在所述统计时段的人员数量。