[发明专利]目标客流统计方法、电子设备以及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种目标客流统计方法，其特征在于，包括：

获取统计区域的视频图像；

从所述视频图像中检测至少一个目标对象的图像序列；

基于所述图像序列对所述目标对象的人脸或/和身体部位进行检测；

响应于未检测到所述目标对象的人脸，基于同一所述目标对象的身体部位对应的图像序列提取所述目标对象的步态特征；

利用所述步态特征统计所述统计区域的客流量。

2.根据权利要求1所述的目标客流统计方法，其特征在于，所述基于所述图像序列对所述目标对象的人脸或/和身体部位进行检测的步骤，包括：

对所述图像序列进行计算，并基于计算结果获取包括所述目标对象的最佳人体质量的第一图像；

基于所述第一图像对所述目标对象的人脸或/和身体部位进行检测；

所述响应于未检测到所述目标对象的人脸，基于同一所述目标对象的身体部位对应的图像序列提取所述目标对象的步态特征，包括：

响应于在所述第一图像中未检测到所述目标对象的人脸，从所述第一图像中检测所述目标对象的人形区域，以得到所述目标对象的人形序列；

对所述人形序列进行步态识别，得到所述目标对象的步态特征。

3.根据权利要求2所述的目标客流统计方法，其特征在于，所述响应于在所述第一图像中未检测到所述目标对象的人脸，从所述第一图像中检测所述目标对象的人形区域，以得到所述目标对象的人形序列的步骤，包括：

对所述第一图像中的目标对象添加人体检测框；

基于所述人体检测框进行分割，得到包括所述目标对象的所述人形区域以及背景区域；

利用所述背景区域和所述人形区域得到所述目标对象的人形区域掩码；

对所述人形区域掩码进行二值化处理，得到所述目标对象的人形序列。

4.根据权利要求3所述的目标客流统计方法，其特征在于，所述对所述图像序列进行计算，并基于计算结果获取包括所述目标对象的最佳人体质量的第一图像的步骤，包括：

对所述图像序列中的每帧图像添加人体检测框，基于所述人体检测框对人体图像进行计算，得到每帧图像中所述人体图像对应的质量分数；

对多个所述质量分数进行排序，将质量分数最大的人体图像对应的图像帧确定为所述第一图像。

5.根据权利要求4所述的目标客流统计方法，其特征在于，所述步态特征通过检测模型识别；所述检测模型包括级联的第一图像识别模型、人体分割模型以及步态特征识别模型；

所述基于所述图像序列对所述目标对象的人脸或/和身体部位进行检测的步骤，包括：

利用所述第一图像识别模型对所述图像序列进行计算，并基于计算结果获取包括所述目标对象的最佳人体质量的第一图像；

利用所述人体分割模型对所述第一图像添加所述人体检测框，并基于所述人体检测框对所述第一图像中的所述人体图像进行分割及检测；

响应于在所述第一图像中未检测到所述目标对象的人脸，利用所述人体分割模型从所述第一图像中检测所述目标对象的人形区域，以得到所述目标对象的人形序列；

通过所述步态特征识别模型对所述人形序列进行步态识别，得到所述目标对象的步态特征。

6.根据权利要求5所述的目标客流统计方法，其特征在于，所述检测模型是通过采集的员工的图像进行训练得到的，训练方法包括：

采集至少一个员工的图像，对所述至少一个员工的图像添加所述人体检测框；

基于所述人体检测框进行抠图，获取到仅包括人体图像的矩形框，并对所述矩形框中的所述人体图像进行轮廓标注；

将标注后的矩形框输入到预设的第一深度学习模型进行人体分割训练，得到训练好的所述人体分割模型；

将所述标注后的矩形框输入到预设的第二深度学习模型中进行质量分数计算训练以及大小比较训练，得到所述第一图像识别模型；

按固定帧率抽取同一个员工的标注后的矩形框，以形成同一个员工的标注图像序列；

利用所述人体分割模型对所述同一个员工的标注图像序列中的每一帧图像进行分割，以得到所述同一个员工的人形序列；

将获得的每一个员工的人形序列输入到预设的第三深度学习模型进行步态特征识别训练，得到训练好的所述步态特征识别模型。