一種基于視頻圖像處理的人數統計方法技術

本發明專利技術提供了一種基于視頻圖像處理的人數統計方法，所述人數統計方法包括以下步驟，S1、獲取監控區域的視頻流圖像；S2、通過幀差法獲取行人目標，并對幀差結果進行數學形態學運算處理，得到行人運動區域；S3、通過坐標投影分割法將所述行人運動區域進行至少一次分割處理，以分割出若干子區域；S4、結合子區域的中心點距離以及灰度信息分布特征，對相鄰幀的子區域進行搜索和匹配；S5、將子區域的中心點位置信息進行即時更新并保存至存儲裝置中，通過計算子區域的中心點在監控區域內的軌跡信息，得到人數統計結果。通過本發明專利技術，可有效地提高實時統計公共區域內的人數統計的效率與準確度。

【技術實現步驟摘要】
一種基于視頻圖像處理的人數統計方法
本專利技術屬于視頻圖像處理及識別
，特別涉及一種基于視頻圖像處理的人數統計方法。
技術介紹
在信息化管理水平日益提高的今天，對于超市、商場、車站、銀行等人流量巨大的場所進行人數統計實時估計、客流分布分析、擁擠程度估計等人數統計資料統計成為為公共區域管理提供第一手資料的有效途徑。要解決這一問題，單純依靠監控設備或者人工判斷進行處理的話，遠遠不能滿足高效管理的需求。同時依靠人工判斷往往會導致人數統計的判斷上產生很大的誤差，而且效率比較低。中國專利03109626.3，名稱為“微小昆蟲自動技術系統”的專利技術專利公開了一種微小昆蟲的自動計數系統。然而該專利技術僅僅是在特定的背景環境及特定區域中實現對特定目標體的自動計數。這種針對特定目標體的計數技術并不能滿足公共區域各種環境中對不斷變化的人流量的統計需求。有鑒于此，有必要對現有技術中公共區域中的人數統計方法予以改進，以解決上述問題。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種基于視頻圖像處理的人數統計方法，其可有效地提高實時統計公共區域內的人數統計的效率與準確度。為實現上述專利技術目的，本專利技術提供了一種基于視頻圖像處理的人數統計方法，所述人數統計方法包括以下步驟，S1、獲取監控區域的視頻流圖像；S2、通過幀差法獲取行人目標，并對幀差結果進行數學形態學運算處理，得到行人運動區域；S3、通過坐標投影分割法將所述行人運動區域進行至少一次分割處理，以分割出若干子區域；S4、結合子區域的中心點距離以及灰度信息分布特征，對相鄰幀的子區域進行搜索和匹配；S5、將子區域的中心點位置信息進行即時更新并保存至存儲裝置中，通過計算子區域的中心點在監控區域內的軌跡信息，得到人數統計結果。作為本專利技術的進一步改進，所述步驟S1具體為通過攝像機獲取監控區域的視頻流圖像，所述監控區域位于攝像機的正下方。作為本專利技術的進一步改進，所述步驟S2中的幀差結果為在相鄰幀的同一位置像素灰度差，所述像素灰度差的閾值T為20。作為本專利技術的進一步改進，所述步驟S2中的數學形態學運算為膨脹運算，其運算公式為：其中，A為被檢測目標，B為結構運算符。作為本專利技術的進一步改進，所述步驟S3具體為根據行人運動區域的面積，以計算出子區域的數量。作為本專利技術的進一步改進，所述計算子區域數量N的計算公式為：其中，Wb是行人運動區域的寬度，N為行人運動區域需要分割的子區域個數，WP為每個子區域的寬度，W是通過統計獲得的行人人體寬度的估計值。作為本專利技術的進一步改進，所述步驟S3中，若行人運動區域中的子區域之間彼此完全分離，則只進行一次分割處理；若子區域之間重疊，則進行至少兩次分割處理。作為本專利技術的進一步改進，所述步驟S5中的存儲裝置至少包括flash閃存、服務器數據庫。作為本專利技術的進一步改進，所述步驟S5中的軌跡信息為所述子區域的中心點在監控區域內的軌跡移動矢量數據。與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：通過本專利技術，可對超市、商場、車站、銀行等人流量巨大的場所進行人數統計實時估計，可有效地提高實時統計公共區域內的人數統計的效率與準確度。附圖說明圖1為本專利技術一種基于視頻圖像處理的人數統計方法一具體實施方式中的流程示意圖；圖2為圖1所示的獲取監控區域的視頻流圖像的工作原理示意圖；圖3為圖1所示的數學形態學運算處理中采用膨脹元算處理的原理示意圖；圖4為圖1所示的坐標投影法工作示意圖；圖5為圖1所示的通過坐標投影分割法對行人活動區域進行分割處理后的若干子區域的示意圖；圖6為圖1所示的子區域的中心點的計算過程示意圖；圖7為圖1所示的監控區域中的兩個子區域的中心點的軌跡信息示意圖。具體實施方式下面結合附圖所示的各實施方式對本專利技術進行詳細說明，但應當說明的是，這些實施方式并非對本專利技術的限制，本領域普通技術人員根據這些實施方式所作的功能、方法、或者結構上的等效變換或替代，均屬于本專利技術的保護范圍之內。請參圖1所示，圖1為本專利技術一種基于視頻圖像處理的人數統計方法一具體實施方式中的流程示意圖。在本實施方式中，一種基于視頻圖像處理的人數統計方法，所述人數統計方法包括以下步驟：S1、獲取監控區域的視頻流圖像。關于公共區域內的人數統計的方法，常用的有基于運動特性的方法、基于形狀信息的方法、基于行人模型、結構元素的方法、立體視覺的方法、神經網絡的方法、小波和支持向量機的方法等。參圖2所示，本專利技術一種基于視頻圖像處理的人數統計方法是一種基于攝像機垂直拍攝，適用于雙向通道的出入口的行人人數統計方法。在本實施方式中，攝像機10設置在出入口20的正上方，行人可沿著箭頭201的方向上在出入口20中來回走動。攝像機20所獲取的監控區域30可完全覆蓋出入口20的某一部分。在本實施方式中，該監控區域30為一正方形，當然也可以為矩形或圓形或者其他形狀。攝像機10位于監控區域30的中心點301的垂直正上方，由此我們可以推導出該監控區域30位于攝像機10的正下方。S2、通過幀差法獲取行人目標，并對幀差結果進行數學形態學運算處理，得到行人運動區域。幀差法又稱時間差分法，將t時刻的圖像幀與t-1時刻圖像幀做差，取各像素點灰度差值的絕對值，得到差分圖像，其公式如下所示其中，Dt(x,y)為幀差結果。該步驟中的幀差結果Dt(x,y)為在相鄰幀的同一位置像素灰度差，所述像素灰度差的閾值T為20。閾值T對檢測效果起決定作用，其大小決定了整個運動檢測的敏感度，幀差法只能提取出運動目標的邊界，在運動實體內部容易產生空洞現象，不能完全提取出運動目標所有的像素點。而且，當物體運動速度較慢時，相鄰兩幀的圖像之間差別不大，幀差法難以提取出所有相關的前景信息，甚至有可能檢測不到運動目標。因此，對幀差結果進行數學形態學運算處理，以消除部分空洞和邊緣斷裂現象。請參圖3所示，圖3為圖1所示的數學形態學運算處理中采用膨脹元算處理的原理示意圖。在本實施方式中，該數學形態學運算為膨脹運算，膨脹運算公式為：其中，A為被檢測目標，B為結構運算符，膨脹運算的效果是使被運算目標的邊界擴大，可以起到連接和填充的作用。圖3中左邊是被處理的圖象40，數值為“1”的點是需要處理的信息點，中間是膨脹算子的結構元素41。膨脹運算的方法是：將結構元素的中心點和被處理圖象40上為“1”的點一一對應，如果被處理圖象40上為“1”的點的八個相鄰點是“0”，則將這些點的數值都變為“1”。右邊是經過膨脹運算后的圖像42。S3、通過坐標投影分割法將所述行人運動區域進行至少一次分割處理，以分割出若干子區域。坐標投影法又稱為積分投影法，其能夠在運動目標之間距離較遠的情況下，獲得目標的邊界信息。可先進行垂直映射，后進行水平映射，獲得此投影帶中目標的上下邊界信息和目標個數；也可以先進行水平映射，再進行垂直映射。若行人運動區域中的子區域之間彼此完全分離，則只進行一次分割處理；若子區域之間重疊，則進行至少兩次分割處理。參圖4至圖5所示，在本實施方式中，通過坐標投影分割法，能夠將監控區域30中的行人運動區域302分割出來，以形成若干子區域312。其中，子區域312可以為由單個行人組成的子區域3021，也可為相互擁擠在一起的多個行人組成的子區域3022。對于多個行人組成的子區域3022還需要再次進行坐標投影法，以分割由多個行人組成的子區域本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于視頻圖像處理的人數統計方法，其特征在于，所述人數統計方法包括以下步驟，S1、獲取監控區域的視頻流圖像；S2、通過幀差法獲取行人目標，并對幀差結果進行數學形態學運算處理，得到行人運動區域；S3、通過坐標投影分割法將所述行人運動區域進行至少一次分割處理，以分割出若干子區域；S4、結合子區域的中心點距離以及灰度信息分布特征，對相鄰幀的子區域進行搜索和匹配；S5、將子區域的中心點位置信息進行即時更新并保存至存儲裝置中，通過計算子區域的中心點在監控區域內的軌跡信息，得到人數統計結果。

【技術特征摘要】
2012.04.12 CN 201210106527.31.一種基于視頻圖像處理的人數統計方法，其特征在于，所述人數統計方法包括以下步驟，S1、獲取監控區域的視頻流圖像；該基于視頻圖像處理的人數統計方法是一種基于攝像機垂直拍攝，適用于雙向通道的出入口的行人人數統計方法；攝像機設置在出入口的正上方，行人能夠沿著箭頭的方向在出入口中來回走動；攝像機所獲取的監控區域能夠完全覆蓋出入口的一部分；該監控區域為一正方形或矩形或圓形，攝像機位于監控區域的中心點垂直正上方，該監控區域位于攝像機的正下發；S2、通過幀差法獲取行人目標，并對幀差結果進行數學形態學運算處理，得到行人運動區域，所述幀差結果為在相鄰幀的同一位置像素灰度差，所述像素灰度差的閾值T為20；S3、通過坐標投影分割法將所述行人運動區域進行至少一次分割處理，以分割出若干子區域，計算子區域數量N的計算公式為：其中，Wb是行人運動區域的寬度，N為行人運動區域需要分割的子區域個數，WP為每個子區域的寬度，W是通過統計獲得的行人人體寬度的估計值；S4、結合子區域的中心點距離以及灰度信息分布特征，對相鄰幀的子區域進行搜索和匹配，在多人運動區域采用如步驟S2中的坐標投影分割法對行人運動區域進行分割的基礎上，通過對行人運動區域鄰域搜索的方法，結合子區域中心點距離以及所述子區域內灰度信息分布特征，對相鄰幀的子區域進行搜索和匹配；具體為，子區域中心點距離：設CA(xA,yA)為Fn-1幀333中子區域A的中心點坐標，Ci(x...

【專利技術屬性】
技術研發人員：呂楠，楊京雨，瞿研，
申請(專利權)人：無錫慧眼電子科技有限公司，
類型：發明
國別省市：