[发明专利]一种基于人脸速度估计的排队时长测量方法

说明书

本发明涉及计算机科学技术领域，尤其为一种基于人脸速度估计的排队时长测量方法，其方法包括如下步骤：监控相机采集排队区域内的视频，经过解码后发送给人形头部检测器，人形头部检测器收到实时帧图像后，检测出其中的人形头部区域，同时每个人形头部由一个向量(x，y，t)表示；本发明利用精确的人脸识别技术，其能够在排队过程中不间断测量当前排队等待时长和排队长度，无需标定监控相机的内外参数，给工作人员带来了便利，解决了现有的一些基于视觉的测量方法存在一定的缺陷，由于这些方法在实施过程中需要标定相机的内外参数，导致安装调试过程复杂，进而给工作人员带来不便，并影响工作效率的问题。

技术领域

本发明涉及计算机科学技术领域，具体为一种基于人脸速度估计的排队时长测量方法。

背景技术

排队是现代社会生活中经常发生的事件，如机场安检、火车站进站、医院挂号、柜台收银、门店等位等，不胜枚举。任何场合下的长时间排队无疑都不是一件令人愉快的事情，顾客排队时间过长更是经营者服务能力差的表现。所以，顾客和经营者都有强烈的缩短排队时长的需求。而缩短排队时长的基本前提是准确及时的获知排队的基本情况，如当前排队时长是多少，排队时长如何随时间变化，最长是多少等。

然而当前并没有一种普遍适用的测量排队时长的手段，个别场合可依靠取号机大致的确定排队人数，多数场合只能依靠人眼观察。近年来，随着监控相机的普及，也出现了一些基于视觉的测量技术，但这些方法需要标定相机内外参数，安装调试过程复杂，影响工作效率，为此我们提出一种利用精确的人脸识别技术，能够在排队过程中不间断测量当前排队等待时长和排队长度，无需标定监控相机的内外参数，给工作人员带来便利的排队时长测量方法来解决此问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人脸速度估计的排队时长测量方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人脸速度估计的排队时长测量方法，其方法包括如下步骤：

(S1)：监控相机采集排队区域内的视频，经过解码后发送给人形头部检测器，人形头部检测器收到实时帧图像后，检测出其中的人形头部区域，同时每个人形头部由一个向量(x，y，t)表示，其中x，y为人形头部中心在图像中的坐标，t为人形头部的采集时间；

(S2)：人脸特征描述器由图像质量评价模块和人脸特征提取模块组成，人脸特征描述器收到人形头部检测器的检测结果后，由图像质量评价模块通过分析头部图像的姿态、清晰度多个维度的信息后，选择其中有清晰完整人脸的人形头部图像，然后用人脸特征提取模块将人脸图像映射为人脸特征向量；

(S3)：将30min以内的所有人脸特征保存在一个缓存池中，当出现新的质量满足要求的人脸图像时，则用其人脸特征在缓存池中进行匹配搜索，查找与其相似度最大的人脸特征，如果最大相似度大于既定阈值，则认为匹配成功，剔除间隔时间过小的匹配，然后获取匹配成功的2个人脸特征所代表人脸图像的位置和帧采样时间，发送给排队速度估计器；

(S4)：排队速度估计器动态维护一个“点对——人数”映射表，点对为人员队列上的两点的图像坐标，可用向量表示为(X，Y，U，V)，其中(X，Y)为近相机点坐标，(U，V)为远相机点坐标，人数为人员队列上两点之间的人员个数，在每个帧周期，排队速度估计器获取人形头部检测器的检测结果，得到队列上排队人员的图像坐标(X1，Y1)(X2，Y2)…(Xn，Yn)和当前帧采样时间 Ti，排队人员坐标按其到相机的距离从近到远排列，当前排队长度用人数表示即为n，然后将n个坐标穷举组合为m＝n*(n-1)/2个“点对”，并统计每个“点对”之间的点的个数，当前帧得到的“点对——人数”样本可表示为 ((X1，Y1，U1，V1)，P1，Ti)，((X2，Y2，U2，V2)，P2，Ti)…((Xm，Ym， Um，Vm)，Pm，Ti)；

(S5)：更新“点对——人数”映射表，其具体过程为随机抽取1/10的当前帧“点对——人数”的样本送入映射表，并从映射表中删除采集时间超时的“点对——人数”样本；