[发明专利]客流识别跟踪方法及客流识别跟踪系统

权利要求书

1.一种客流识别跟踪方法，应用于鱼眼摄像机，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取视频的一帧图像，将所述图像均分为m份第一均分图像，m为大于0的自然数；

S2：对m份所述第一均分图像分别进行前景提取，以得到前景运动感兴趣区域，然后根据所述前景运动感兴趣区域得到相对应的倒角距离变换图像；

S3：选取任意一份所述第一均分图像作为模板树提取图像，将所述模板树提取图像均分为n份，然后根据n份所述模板树提取图像分别建立模板树，n为大于0的自然数；

S4：将所述模板树提取图像所对应的倒角距离变换图像与所述模板树进行匹配，同时将剩余所述第一均分图像所对应倒角距离变换图像旋转到所述模板树提取图像所对应的倒角距离变换图像的位置，然后与所述模板树进行匹配，以确定是否存在行人；

S5：重复执行所述步骤S1至所述步骤S4，并在确定存在行人后，跟踪行人位置。

2.根据权利要求1所述的客流识别跟踪方法，其特征在于，所述对m份所述第一均分图像分别进行前景提取包括：

获取所述第一均分图像的前景运动感兴趣区域，对所述前景运动感兴趣区域进行扩充，并删除异常前景运动感兴趣区域，以得到前景运动感兴趣区域集合，其中，所述异常前景运动感兴趣区域为重复面积大于重复阈值、宽小于宽阈值或高小于高阈值中至少一种的所述前景运动感兴趣区域。

3.根据权利要求2所述的客流识别跟踪方法，其特征在于，所述对m份所述第一均分图像分别进行前景提取还包括：

判断所述前景运动感兴趣区域集合是否为空，若所述前景运动感兴趣区域集合不为空，则获取所述前景运动感兴趣区域集合中所述前景运动感兴趣区域的边缘图像。

4.根据权利要求3所述的客流识别跟踪方法，其特征在于，所述对m份所述第一均分图像分别进行前景提取还包括：

对所述边缘图像进行倒角距离变换处理，以得到所述倒角距离变换图像。

5.根据权利要求1所述的客流识别跟踪方法，其特征在于，所述将所述倒角距离变换图像与所述模板树进行匹配包括：

将所述倒角距离变换图像以第一降采样阈值进行图像降采样，以得到第一降采样图像；

以所述第一将采样图像的左上角为起点划定滑框，所述滑框的大小与所述模板树的大小相同，将所述滑框以相同的步长在所述第一降采样图像上进行滑动，并在所述滑框每次滑动后，获取所述滑框内的第一降采样图像以及所述滑框所对应位置的模板树，然后将所述滑框内的第一降采样图像与所述模板树中第二层的所有模板进行匹配，以得与所述模板树中第二层的所有模板匹配的第一匹配度分值；

将所有所述第一匹配度分值分别与预设的第一匹配度阈值进行比较，然后将所述第一匹配度分值小于所述第一匹配度阈值的模板位于所述模板树上的分支作为第一选中分支。

6.根据权利要求5所述的客流识别跟踪方法，其特征在于，所述将所述倒角距离变换图像与所述模板树进行匹配还包括：

将位于所述滑框内的所述第一降采样图像所对应的所述倒角距离变换图像以第二降采样阈值进行图像降采样，以得到第二降采样图像；

将所述第二降采样图像与位于所述模板树第一选中分支上的第三层的所有模板进行匹配，以得与所述模板树第一选中分支上的第三层的所有模板匹配的第二匹配度分值；

将所有所述第二匹配度分值分别与预设的第二匹配度阈值进行比较，然后将所述第二匹配度分值小于所述第二匹配度阈值的模板位于所述模板树上的分支作为第二选中分支。

7.根据权利要求6所述的客流识别跟踪方法，其特征在于，将所述倒角距离变换图像与所述模板树进行匹配还包括：

将位于所述滑框内的所述第一降采样图像所对应的所述倒角距离变换图像与位于所述模板树第二选中分支上的第四层的所有模板进行匹配，以得到与所述模板树第二选中分支上的第四层的所有模板匹配的第三匹配度分值；

将所有所述第三匹配度分值分别与预设的第三匹配度阈值进行比较，若所述第三匹配度分值小于所述第三匹配度阈值，则判断所述滑框内的图像是行人。