[发明专利]一种基于行人头肩多目标检测及跟踪的统计方法

摘要

本发明涉及一种基于行人头肩多目标检测及跟踪的统计方法，它先构建行人头肩图像正、负样本数据集，提取其HOG特征向量，利用混合高斯模型提取运动前景，并把前景的最小包络矩形作为检测区域，利用多尺度滑动窗口和训练好的SVM分类器检测行人头肩目标，初始化目标匹配矩阵为零矩阵，初始化行人统计计数器、统计经过区域的目标人数，对于跟踪队列TraList中的目标，如果目标中心位置在跟踪区域外，则删除该目标，更新行人统计计数器。本发明利用计算机视觉技术对特定区域的人流量进行统计，用于行人统计，解决了传统行人统计效率低，准确率低的问题，提升了行人统计数字化和智能化水平，是一项能带来经济效益和社会安全的多赢工程，适用于多种室内室外场景。

主权项

1.一种基于行人头肩多目标检测及跟踪的统计方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：构建行人头肩图像正、负样本数据集，并将构建的所有正、负样本缩放至宽为32像素、高为32像素的样本图像；步骤2：提取步骤1中所有正、负样本的HOG特征向量，并对正、负样本设置标签，正样本为1，负样本为‑1，利用所有样本的HOG特征向量以及标签，对线性SVM分类器训练，得到一个能检测行人头肩的SVM分类器；步骤3：利用混合高斯模型提取运动前景，并把前景的最小包络矩形作为检测区域，记作FG_i区域，i为每帧图像中检测区域的标号，i＝1,2,…,n；步骤4：利用多尺度滑动窗口和步骤2中训练好的SVM分类器，检测步骤3的FG_i区域中的行人头肩目标，并加入检测队列其中表示第t时刻的第i个目标的行人头肩；步骤5：初始化目标匹配矩阵M(i,j)为零矩阵，初始化行人统计计数器PredCount＝0，其中i表示当前检测队列中的行人头肩目标的编号，作为矩阵的行编号，j表示上一帧检测队列中的行人头肩目标的编号，作为矩阵的列编号；如果前后两帧之间目标关系满足：则与为同一个目标并把矩阵中目标所在的行和列标记为1,f表示计算目标面积的函数，T表示重合面积百分比阈值，表示取两个目标区域的重叠部分；步骤6：对于步骤5中目标匹配矩阵M(i,j)，矩阵元素值为0的行号表示当前图像新出现的目标；值为0的列号表示当前图像消失的目标；对于连续三帧被匹配的目标确定为跟踪目标，加入跟踪队列步骤7：利用步骤4中新检测到的目标匹配跟踪队列如果满足公式(1)，则跟踪队列中的目标被新目标替换；否则，使用基于均值感知哈希粒子滤波对其跟踪，并更新跟踪目标的位置和大小。