[发明专利]人群密度检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种人群密度检测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据目标检测区域的监控图像序列确定出前景图像；

从所述前景图像中提取出平均减对比度归一化MSCN空间域特征、差分信号空间域特征和人像轮廓空间域特征；

根据所述MSCN空间域特征、差分信号空间域特征和人像轮廓空间域特征生成空间域特征向量；

根据所述空间域特征向量和预先训练得到的人群密度检测模型，确定所述目标检测区域的人群密度检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述前景图像中提取出MSCN空间域特征包括：

根据所述前景图像的灰度值局部均值和灰度值局部标准差，计算出所述前景图像的MSCN系数信息；

根据所述MSCN系数信息计算所述MSCN空间域特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述差分信号空间域特征包括块边界平均梯度、块内平均差分绝对值以及过零率提取特征；所述从所述前景图像中提取出差分信号空间域特征包括：

计算所述前景图像的差分信号矩阵和所述过零率提取特征；

根据所述差分信号矩阵计算所述块边界平均梯度；

根据所述差分信号矩阵和所述块边界平均梯度计算所述块内平均差分绝对值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述前景图像中提取出人像轮廓空间域特征包括：

对所述前景图像进行二值化处理，以提取出第一轮廓图像；

对所述第一轮廓图像进行形态学腐蚀处理、形态学膨胀还原处理和差值处理，以提取出第二轮廓图像；

对所述第二轮廓图像进行加和处理，以提取出所述人像轮廓空间域特征。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据目标检测区域的监控图像序列确定出前景图像包括：

对所述监控图像序列进行预处理，以获取预处理图像序列；

根据所述预处理图像序列确定出背景图像，以及从所述预处理图像序列中确定出待检测图像；

对所述背景图像和所述待检测图像进行差值处理，以获取所述前景图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述监控图像序列进行预处理，以获取预处理图像序列包括：

按照预设的帧间间隔从所述监控图像序列中获取多个监控图像；

将所述多个监控图像转换为灰度图像；

对转换后的所述多个监控图像进行压缩处理，以获取所述预处理图像序列。

7.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述人群密度检测模型的类型为支持向量机SVM模型，所述人群密度检测结果为高密度标识或低密度标识。

8.一种人群密度检测装置，其特征在于，所述装置包括：

前景图像确定模块，用于根据目标检测区域的监控图像序列确定出前景图像；

特征提取模块，用于从所述前景图像中提取出平均减对比度归一化MSCN空间域特征、差分信号空间域特征和人像轮廓空间域特征；

向量生成模块，用于根据所述MSCN空间域特征、差分信号空间域特征和人像轮廓空间域特征生成空间域特征向量；

检测模块，用于根据所述空间域特征向量和预先训练得到的人群密度检测模型，确定所述目标检测区域的人群密度检测结果。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7任一项所述的人群密度检测方法。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被执行时实现如权利要求1-7任一项所述的人群密度检测方法。