[发明专利]一种基于视频分析的人流量统计方法

摘要

本发明提供了一种基于视频分析的人流量统计方法，所述视频包括利用摄像头从顶部区域拍摄的至少一组行人监控样本视频和一组行人监控检测视频，所述人数统计方法包括以下步骤S10采集所述行人监控样本视频和检测视频中的人头图像，构建正样本训练图像集和所述负样本训练图像集；S20分别提取HOG；S30对训练输入图像的梯度方向直方图特征进行SVM头部分类器的离线训练；S40实时头部检测；S50采用光流法进行目标跟踪；S60设置ROI；S70统计人数。本发明方法可以对特定区域的人流量进行统计，并在手机端查看不同时刻的图片，相对于人体检测的方法，能够避免检测目标互相遮挡的问题；建立于广泛应用的视频监控设备上，成本低、统计精确度高。

主权项

一种基于视频分析的人流量统计方法，所述视频包括利用摄像头从顶部区域拍摄的至少一组行人监控样本视频和一组行人监控检测视频，所述人数统计方法包括以下步骤：S10：采集所述行人监控样本视频中的人头图像，从而构成正样本训练图像集，以所述行人监控样本视频中除人头图像以外的那些不是行人头部但又疑似行人头部的图像作为负样本训练图像集，并将所述正样本训练图像集和所述负样本训练图像集进行归一化处理成同样大小的尺寸的训练输入图像；采集所述行人监控检测视频中的需要统计人数的监控区域图像帧；S20：分别提取训练输入图像和监控区域图像帧的梯度方向直方图特征（HOG）；梯度方向直方图特征（HOG）主要是对局部区域的梯度方向进行计算，然后用直方图来描述，即其实一种图像局部重叠区域的特征描述符；S30：对训练输入图像的梯度方向直方图特征进行SVM头部分类器的离线训练，把大量经过步骤S20处理后的正样本训练图像集和所述负样本训练图像集的输入到支持向量机模型中进行训练，得到针对这些训练样本下的最优分类器；支持向量机（SVM）是一种努力寻求结构风险最小化的一种机器学习方法；S40：实时头部检测，将经过步骤S20处理后的检测视频序列的监控区域图像帧输入到训练好的分类器中，通过设定检测窗移动步长以及缩放抽取图像窗口的尺寸比例，让检测窗口在不同的位置上进行扫描，根据分类器的决策结果判别这些窗口是头部区域还是非头部区域，最后在视频序列中标记出头部的位置；S50：采用光流法进行目标跟踪，实现对视频图像帧中的头部运动进行持续的检测、匹配和位置更新信息的跟踪；S60：设置ROI，利用opencv里面的ROI的设置来实现感兴趣区域，支队感兴趣区域进行处理；S70：统计人数，根据头部的运动轨迹，对比进出口标志可判断进出方向，当运动物体先碰到进口标记然后继续运动碰到出口标记为进门行为，当运动物体先碰到出口标记然后继续运动碰到进口标记为出门行为，最后，根据进出口标志和头部运动轨迹判断进出行为，以实现人数的计数统计。