[发明专利]一种人员聚集检测方法及装置

权利要求书

1.一种人员聚集检测方法，其特征在于，包括：

对解码的实时视频图像进行采样，获取当前帧图像作为采样帧；

通过人员结构化算法解析所述当前帧图像，获取当前帧人员信息向量；

通过DeepSORT算法将所述当前帧人员信息向量并入到含有历史帧人员信息向量的历史跟踪矩阵中，得到实时跟踪矩阵；

遍历所述实时跟踪矩阵中的人员信息向量，获取不同人员的移动轨迹向量，基于所述移动轨迹向量将连续多帧移动距离小于移动阈值且持续时间超过聚集时间阈值的人员标定为可疑人员，获取可疑人员跟踪矩阵；

循环遍历所述可疑人员跟踪矩阵中的人员信息向量，基于人员聚集距离阈值获取最大可疑人员聚集数，当所述最大可疑人员聚集数达到聚集人数阈值时，则判定发生有人员聚集现象；

其中，所述基于人员聚集距离阈值获取最大可疑人员聚集数，具体包括：

基于可疑人员跟踪矩阵中的人员信息向量，将各可疑人员分别作为一个聚集圈，并获取任一聚集圈中人员与其他聚集圈中人员之间的最小距离矩阵；

判断所述最小距离矩阵中是否存在小于人员聚集距离阈值的最小距离；

若存在，则将所述最小距离对应的两个聚集圈合并作为新的聚集圈，并更新所述最小距离矩阵，重新判断所述最小距离矩阵中是否存在小于人员聚集距离阈值的最小距离；

若不存在，则将含有人员最多的聚集圈中的人数作为最大可疑人员聚集数。

2.根据权利要求1所述的人员聚集检测方法，其特征在于，所述当前帧人员信息向量包含多个人员的人员信息向量，所述人员信息向量包含目标坐标和特征值；所有跟踪矩阵均是由连续采样帧中不同人员的人员信息向量构成的。

3.根据权利要求1所述的人员聚集检测方法，其特征在于，当所述实时跟踪矩阵或所述可疑人员跟踪矩阵中的人员数量小于所述聚集人数阈值时，则直接准备对解码的实时视频图像进行下次采样，并将所述实时跟踪矩阵作为下次检测所需的历史跟踪矩阵。

4.根据权利要求1所述的人员聚集检测方法，其特征在于，当所述实时跟踪矩阵中的存在连续未出现时间超过暂离时间阈值的人员，则删除该人员在所述实时跟踪矩阵中的人员信息向量，并将所述实时跟踪矩阵作为下次检测所需的历史跟踪矩阵。

5.根据权利要求1所述的人员聚集检测方法，其特征在于，所述对解码的实时视频图像进行采样，具体包括：

对实时视频图像进行解码并获取当前帧图像的初始帧号；

基于采样间隔时间确定采样间隔帧数，若当前帧图像与上次采样帧之间的初始帧号变化量大于所述采样间隔帧数，则获取当前帧图像作为采样帧并编码采样帧号。

6.一种人员聚集检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于对解码的实时视频图像进行采样，获取当前帧图像作为采样帧；

第一处理模块，用于通过人员结构化算法解析所述当前帧图像，获取当前帧人员信息向量；

第二处理模块，用于通过DeepSORT算法将所述当前帧人员信息向量并入到含有历史帧人员信息向量的历史跟踪矩阵中，得到实时跟踪矩阵；

第一确定模块，用于遍历所述实时跟踪矩阵中的人员信息向量，获取不同人员的移动轨迹向量，基于所述移动轨迹向量将连续多帧移动距离小于移动阈值且持续时间超过聚集时间阈值的人员标定为可疑人员，获取可疑人员跟踪矩阵；

第二确认模块，用于循环遍历所述可疑人员跟踪矩阵中的人员信息向量，基于人员聚集距离阈值获取最大可疑人员聚集数，当所述最大可疑人员聚集数达到聚集人数阈值时，则判定发生有人员聚集现象；

其中，所述基于人员聚集距离阈值获取最大可疑人员聚集数，具体包括：

基于可疑人员跟踪矩阵中的人员信息向量，将各可疑人员分别作为一个聚集圈，并获取任一聚集圈中人员与其他聚集圈中人员之间的最小距离矩阵；

判断所述最小距离矩阵中是否存在小于人员聚集距离阈值的最小距离；

若存在，则将所述最小距离对应的两个聚集圈合并作为新的聚集圈，并更新所述最小距离矩阵，重新判断所述最小距离矩阵中是否存在小于人员聚集距离阈值的最小距离；

若不存在，则将含有人员最多的聚集圈中的人数作为最大可疑人员聚集数。