專利名稱：基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及 一種基 于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法及其系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在信息化管理水平曰益提高的今天，對(duì)于超巿、商場(chǎng)、車站、銀行等人流量巨大的場(chǎng)所進(jìn)行客流量實(shí)時(shí)估計(jì)、客流分布分析、擁擠程 度估計(jì)等客流量資料統(tǒng)計(jì)成為為公共區(qū)域管理提供第一手背景資料的有效途徑。要解決這一問題，單純依賴監(jiān)視設(shè)備以及人為的判斷處 理是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足高效管理的需要的，有效地視頻圖像處理和數(shù)據(jù)統(tǒng) 計(jì)方法和技術(shù)成為提高公共區(qū)域管理水平的關(guān)鍵。在借助動(dòng)態(tài)視頻資料進(jìn)行目標(biāo)統(tǒng)計(jì)方面，申請(qǐng)?zhí)枮?3109626.3、 名稱為"微小昆蟲自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)"的發(fā)明專利公開了一種微小昆蟲的 自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)，該發(fā)明屬于自動(dòng)測(cè)量、計(jì)數(shù)領(lǐng)域，其中的自動(dòng)計(jì)數(shù)系 統(tǒng)按照以下步驟進(jìn)行操作，1.圖像釆集，利用數(shù)碼相機(jī)或CCD攝 像頭與圖像釆集卡的組合設(shè)備將昆蟲的圖像釆集到并送入計(jì)算機(jī)輸 入端；2.利用計(jì)算機(jī)程序處理圖像數(shù)據(jù)，將彩色圖轉(zhuǎn)化為灰度圖； 3.對(duì)灰度圖進(jìn)行閾值分割，變?yōu)槎祱D；4.對(duì)二值圖進(jìn)行連通區(qū) 域標(biāo)記；5.進(jìn)行目標(biāo)體識(shí)別和非目標(biāo)體過濾；6.計(jì)數(shù)連通區(qū)域所 含昆蟲的個(gè)數(shù)；7.將計(jì)數(shù)結(jié)果顯示給用戶。然而，上述發(fā)明僅僅是在特定的背景環(huán)境及特定區(qū)域中實(shí)現(xiàn)對(duì)特 定目標(biāo)體的自動(dòng)計(jì)數(shù)，這種針對(duì)特定目標(biāo)體的計(jì)數(shù)技術(shù)并不能滿足公 共區(qū)域各種不同背景環(huán)境下對(duì)不斷變化的人流量的統(tǒng)計(jì)需求。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明正是為了解決上述問題而提出的。本發(fā)明的目的是提供一種基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法和 系統(tǒng)。所述方法包括如下步驟Sl:獲取視頻流圖像作為輸入圖像；S2:對(duì)輸入圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)處理，得到各區(qū)域單位時(shí)間的人流 分布數(shù)據(jù)；S3:控制中心根據(jù)步驟S2中獲得的人流分布數(shù)據(jù)進(jìn)行工作人員的 其中在步驟S2中，首先構(gòu)建出待監(jiān)測(cè)區(qū)域的背景模型；然后根據(jù)背景模型對(duì)當(dāng)前輸入圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)；再根據(jù)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果對(duì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行分析和人數(shù)估計(jì)；最后記錄各區(qū)域單位時(shí)間的人流分布數(shù)據(jù)。所述系統(tǒng)包括視頻釆集模塊、人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊和控制中心，其 特征在于所述人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊對(duì)輸入圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)處理，得到 各區(qū)域單位時(shí)間的人流分布數(shù)據(jù)；控制中心根據(jù)所述人流分布數(shù)據(jù)進(jìn) 行工作人員的調(diào)控。本發(fā)明提出的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法和系統(tǒng)可應(yīng)用 于超巿、商場(chǎng)、車站、銀行等多種場(chǎng)合下的顧客數(shù)量實(shí)時(shí)估計(jì)、客流 分布分析、擁擠程度估計(jì)等，此類智能視頻監(jiān)控的重要應(yīng)用能夠大大 提高諸如公共區(qū)域的管理水平。


圖i表示本發(fā)明的系統(tǒng)框圖；圖2表示本發(fā)明的人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊的結(jié)構(gòu)框圖。
具體實(shí)施方式
以下實(shí)施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。 本發(fā)明針對(duì)一般的視頻監(jiān)控場(chǎng)景，通過運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法獲取視頻流中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，在區(qū)域分析的基礎(chǔ)上，初步估計(jì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的人 體數(shù)目并對(duì)多人區(qū)域進(jìn)行分割，然后釆用目標(biāo)跟蹤的方法對(duì)視野中的 所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行跟蹤，準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)圖像中的人數(shù)，根據(jù)單位時(shí)間段內(nèi) 的場(chǎng)景中人流統(tǒng)計(jì)數(shù)值，合理地安排不同崗位的員工上崗人數(shù)，更好 的合理節(jié)約人力成本，減少顧客排隊(duì)等候時(shí)間。圖l是本發(fā)明的系統(tǒng)框圖。如圖所示，系統(tǒng)主要包括視頻釆集模 塊，人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊和控制中心。此外，系統(tǒng)還包括員工呼叫設(shè)備， 以及收款臺(tái)，倉庫和促銷等。視頻釆集模塊的主要功能是對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景進(jìn)行拍攝并獲取視頻流 圖像，可以通過諸如專用的監(jiān)控?cái)z像頭或者傳統(tǒng)攝像頭拍攝并捕獲視 頻流圖像來實(shí)現(xiàn)該模塊的功能。人數(shù)檢測(cè)模塊的主要功能是檢測(cè)出單位時(shí)間段內(nèi)輸入圖像中的 人員的數(shù)目，可以采用多種現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)技術(shù)，如背景差分法、幀 間差分法、混合高斯背景差分等，根據(jù)輸入的視頻流通過一系列的數(shù) 據(jù)處理將輸入圖像中的人員數(shù)目統(tǒng)計(jì)輸出，并且得到各區(qū)域單位時(shí)間 的人流分布數(shù)據(jù)。通過網(wǎng)絡(luò)攝像頭或者攝像機(jī)獲取的視頻流圖像分別作為輸入圖 像，通過人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊，得到超巿各個(gè)地段的單位時(shí)間的人流分 布，根據(jù)此分布，控制中心進(jìn)行工作人員的調(diào)控。比如，控制中心向 員工隨身攜帶的呼叫裝置發(fā)送信息，安排其到工作人手相對(duì)緊張的部 門，如高峰期的收款臺(tái)等，或者安排到倉庫向貨架上貨，保證貨架上 待售的貨物充足，或者去向顧客宣傳商品的特點(diǎn)，進(jìn)行商品促銷等。相應(yīng)的，本發(fā)明提出的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法通過如下步驟實(shí)現(xiàn)Sl:獲取視頻流圖像作為輸入圖像；S2:對(duì)輸入圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)處理，得到各區(qū)域單位時(shí)間的人流 分布數(shù)據(jù)；S3:控制中心根據(jù)步驟S2中獲得的人流分布數(shù)據(jù)進(jìn)行工作人員的 調(diào)控。
圖2表示本發(fā)明的人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊的結(jié)構(gòu)框圖。如圖2所示，在 本發(fā)明中，人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊包括背景構(gòu)建模塊、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模塊、區(qū) 域分析模塊和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊。
其中背景構(gòu)建模塊用于構(gòu)建出待監(jiān)測(cè)區(qū)域的背景模型，最簡(jiǎn)單的 背景模型是時(shí)間平均圖像，即利用同一場(chǎng)景在一個(gè)時(shí)段的平均圖像作 為該場(chǎng)景的背景模型。
在本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施方案中，背景構(gòu)建模塊由背景建模模塊 和背景更新模塊組成。其中，背景建模模塊用于根據(jù)從圖象釆集設(shè)備 采集的若干幀得出初始背景圖象中每個(gè)像素點(diǎn)灰度值；背景更新模塊 用于判斷所述當(dāng)前幀與其前一幀中坐標(biāo)相同的像素點(diǎn)灰度值的差值 絕對(duì)值是否大于設(shè)定的閎值，若是，則令^"力= ^"力，若否，則 令S(x,力^o^,(x,力+ (1-a)/(x,力。其中5(x,力為所述當(dāng)前幀的背景圖象
中坐標(biāo)為"，力的像素點(diǎn)灰度值；若當(dāng)前幀為背景建模模塊中圖象釆集 設(shè)備采集的若干幀之后的第l幀，則^"力為所述初始背景圖象中坐 標(biāo)為"，力的像素點(diǎn)灰度值，否則為所述當(dāng)前幀的前l(fā)幀的背景圖象中
坐標(biāo)為"力的像素點(diǎn)灰度值；y"力是所述當(dāng)前幀中坐標(biāo)為"力的像 素點(diǎn)灰度值，"是設(shè)定的參數(shù)，取值滿足o^""。
在運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模塊中，對(duì)于當(dāng)前輸入圖像，首先將其分別與背景圖 象及前一幀圖像相減得到差分圖象，使用閾值化方法對(duì)兩幅差分圖像 分別進(jìn)行二值化處理。然后，使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法(比如膨脹運(yùn)算、 腐蝕運(yùn)算、開運(yùn)算、關(guān)運(yùn)算等)對(duì)兩幅二值化圖像進(jìn)行濾波處理，填 充前景區(qū)域中的空洞，同時(shí)去除面積較小的孤立區(qū)域、非連通區(qū)域， 只保留連通區(qū)域的面積大于給定閾值的連通部分。最后，對(duì)上述兩幅 濾波后的二值化圖像進(jìn)行邏輯與操作，并對(duì)運(yùn)算后的圖像進(jìn)行數(shù)學(xué)形 態(tài)學(xué)濾波處理，得到最終的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果。得到運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果后，按照背景差分法的更新模式對(duì)非運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行更新。區(qū)域分析模塊的主要功能是分析每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域是單人區(qū)域還是 多人區(qū)域，如果是多人區(qū)域則估計(jì)區(qū)域中的人數(shù)并將區(qū)域分割為多個(gè) 單人區(qū)域。本發(fā)明通過識(shí)別人的頭頂位置來實(shí)現(xiàn)人數(shù)估計(jì)。通常情況下，視 頻圖像中人的頭頂點(diǎn)一般是可見的，我們結(jié)合運(yùn)動(dòng)區(qū)域的幾何形狀和 垂直投影來確定場(chǎng)景中的人頭頂?shù)奈恢?，估?jì)圖像中的人數(shù)進(jìn)而實(shí)現(xiàn) 分割人群。首先，計(jì)算每個(gè)二值區(qū)域的垂直投影，找到垂直投影的所 有局部極值點(diǎn)。然后，考察所有的局部極值點(diǎn)，如果某極值點(diǎn)的投影 的值比一個(gè)給定的閾值大，則認(rèn)為是可能的頭頂點(diǎn)。最后，對(duì)所有的 可能頭頂點(diǎn)進(jìn)行合并，即將水平方向上相距很近的可能頭頂點(diǎn)合并為 一個(gè)頭頂點(diǎn)，得到最終的頭頂點(diǎn)。實(shí)現(xiàn)區(qū)域中的人數(shù)估計(jì)之后，還需要對(duì)多人區(qū)域進(jìn)行分割。在本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施方式中，釆用橢圓擬和的方法分割多人區(qū)域。設(shè)人體的寬度和高度的比例為一固定值Z,以人體的頭頂點(diǎn)為端點(diǎn)，使用一個(gè)長軸和人體的高度相同，寬長比為/的橢圓包圍人體區(qū)域即可 得到一個(gè)單人區(qū)域。在視頻監(jiān)控過程中，作為監(jiān)控目標(biāo)的人體一般處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，因 此同 一 目標(biāo)人體在不同視頻圖像幀尤其是相鄰圖像幀中可能處于不 同的位置，從而就需要解決視頻圖像相鄰兩幀間的目標(biāo)匹配問題。在 本發(fā)明中釆用單人區(qū)域匹配模塊來解決相鄰兩幀間的目標(biāo)匹配問題。 其中主要釆用重疊度計(jì)算和相似度計(jì)算的方法來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的匹配。重疊度計(jì)算本發(fā)明利用相鄰兩幀兩目標(biāo)所在區(qū)域的重疊系數(shù)來判斷兩目標(biāo) 是否匹配，在一般的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，人體的運(yùn)動(dòng)速度不會(huì)太大，同 一個(gè)人體區(qū)域在相鄰兩幀中重疊的程度還是很高的。設(shè)任意兩個(gè)區(qū)域所占的矩形分別為《和& ,計(jì)算出《和&的重合區(qū)《1^,則這兩個(gè)區(qū)域的重疊系數(shù)按照下式計(jì)算:其中，x②是表示計(jì)算面積的算子。實(shí)際計(jì)算時(shí)，可以根據(jù)需要設(shè)定一個(gè)大于0小于1的閾值Thl,當(dāng)^>77/1時(shí)即可認(rèn)為兩個(gè)區(qū)域具有匹 配的可能。單純的依靠面積重疊進(jìn)行目標(biāo)關(guān)聯(lián)，往往不夠準(zhǔn)確，所以可以借 助更多的目標(biāo)特征，在本發(fā)明的 一 個(gè)優(yōu)選實(shí)施里中選用顏色特征相似 度匹配來進(jìn)一步目標(biāo)關(guān)聯(lián)。相似度計(jì)算設(shè)人體目標(biāo)橢圓區(qū)域像點(diǎn)集合為<formula>formula see original document page 10</formula>中心為A,橢 圓長短軸參數(shù)矩陣^7。，其中長軸參數(shù)h以及短軸參數(shù)w,定義函數(shù) ^ ^U，…，W表示像素^的顏色值。則橢圓目標(biāo)區(qū)域中，像點(diǎn)《的顏色概率分布<formula>formula see original document page 10</formula>附.可表示為其中，5是kroneckerdelta函數(shù)，C為規(guī)范化常數(shù),且有^^!'=1 ， ^"為高斯核函數(shù)，u為顏色分量離散化等級(jí)。假定兩個(gè)重疊度大于門限的目標(biāo)人體區(qū)域分別為Q和a ,兩者的 顏色概率分布分別為么'1與L ，它們的相似度可以用Bhattacharrya系數(shù)來度量，即<formula>formula see original document page 10</formula>設(shè)定一個(gè)大于O小于1的閾值Th2，當(dāng)/^W2時(shí)即可認(rèn)為兩個(gè)目標(biāo)區(qū) 域關(guān)聯(lián)，為同一目標(biāo)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊建立一個(gè)人體區(qū)域數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫，主要負(fù)責(zé)記錄單位時(shí)間段內(nèi)某場(chǎng)景內(nèi)的大小、位置、圖像特征以及該區(qū)域中的人數(shù)， 供后期應(yīng)用處理使用。
由于因?yàn)槌瑤埖某鋈肟诰哂袉蜗蛐缘奶攸c(diǎn)，因此在本發(fā)明的一個(gè) 具體實(shí)施例中，區(qū)域分析模塊僅在初始階段對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng) 計(jì)，后期的統(tǒng)計(jì)僅對(duì)圖像的邊界區(qū)域進(jìn)行，輔助以卡爾曼濾波和模板 匹配等工程性強(qiáng)的方法，根據(jù)得到進(jìn)出場(chǎng)景的人數(shù)，推導(dǎo)出整個(gè)場(chǎng)景 的人員數(shù)目。
其中，w'", w。'"分別為單位時(shí)間進(jìn)出場(chǎng)景的人員數(shù)。 根據(jù)本發(fā)明的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理系統(tǒng)基于計(jì)算機(jī)視 覺技術(shù)對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景內(nèi)的視頻圖像進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)提取場(chǎng)景中的人數(shù)信 息，合理的安排工作人員的工作分布，對(duì)于節(jié)約人力成本、方便顧客、 減少人流擁擠、避免付款排隊(duì)時(shí)間長久等不合理的情形發(fā)生有著積極 有效的作用。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的顯著優(yōu)點(diǎn)包括
1. 本發(fā)明提出的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理系統(tǒng)集成度高， 使用方便，易于安裝維護(hù)。
2. 本發(fā)明提出的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理系統(tǒng)，將背景更 新、人數(shù)檢測(cè)及分析嵌入在前端，只向控制中心發(fā)送人數(shù)統(tǒng)計(jì)值，占 用帶寬小，所需存儲(chǔ)空間小，實(shí)時(shí)性好，系統(tǒng)效率高、穩(wěn)定性。
3. 系統(tǒng)中的人數(shù)統(tǒng)計(jì)檢測(cè)模塊結(jié)構(gòu)清晰，各部分分工明確，獨(dú) 立性強(qiáng)，計(jì)算簡(jiǎn)便、速度快、易于硬件實(shí)現(xiàn)。
4. 本發(fā)明所述系統(tǒng)中的控制中心模塊考慮周到，更好的合理節(jié) 約人力成本，方便顧客購物。
5. 此外，本發(fā)明結(jié)合目標(biāo)跟蹤的方法對(duì)單幀人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn) 行優(yōu)化，進(jìn)一步提高了人數(shù)統(tǒng)計(jì)的精確性。
雖然本發(fā)明是結(jié)合一個(gè)具體實(shí)施方式
表述的，但本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對(duì)其中的某些特征加以適當(dāng)改變或者將其應(yīng)用到其它領(lǐng)域以解 決上述問題，因此本領(lǐng)域技術(shù)人員在本實(shí)施例的基礎(chǔ)上進(jìn)行的所有相 關(guān)的擴(kuò)展和應(yīng)用都應(yīng)落入本申請(qǐng)的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1、一種基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法，其特征在于該方法包括如下步驟S1獲取監(jiān)控區(qū)域的視頻流圖像作為輸入圖像；S2對(duì)輸入圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)處理，得到各區(qū)域單位時(shí)間的人流分布數(shù)據(jù)；S3控制中心根據(jù)步驟S2中獲得的人流分布數(shù)據(jù)進(jìn)行工作人員的調(diào)控。
2、 如權(quán)利要求l所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法，其特 征在于在步驟S2中，首先構(gòu)建出待監(jiān)測(cè)區(qū)域的背景模型； 然后根據(jù)背景模型對(duì)當(dāng)前輸入圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)； 再根據(jù)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果對(duì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行分析和人數(shù)估計(jì)； 最后記錄各區(qū)域單位時(shí)間的人流分布數(shù)據(jù)。
3、 如權(quán)利要求2所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法，其特 征在于在構(gòu)建待監(jiān)測(cè)區(qū)域的背景模型的過程中，對(duì)背景進(jìn)行定時(shí)更 新。
4、 如權(quán)利要求2所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法，其 特征在于在運(yùn)動(dòng)檢測(cè)過程中，采用差分圖象、二值化處理以及濾波處 理的方法得到最終的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果。
5、 如權(quán)利要求2所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法，其 特征在于在對(duì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行分析的過程中，首先分析每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū) 域是單人區(qū)域還是多人區(qū)域，然后估計(jì)多人區(qū)域中的人數(shù)并將其分割 為多個(gè)單人區(qū)域。
6、 如權(quán)利要求5所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法，其 特征在于在對(duì)多人區(qū)域進(jìn)行分割時(shí)，釆用橢圓擬和的方法分割多人區(qū) 域。
7、 如權(quán)利要求2所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法，其 特征在于在區(qū)域分析過程中，釆用重疊度計(jì)算和相似度計(jì)算的方法來 實(shí)現(xiàn)相鄰兩幀間的目標(biāo)匹配問題。
8、 一種基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理系統(tǒng)，其特征在于該系統(tǒng) 包括視頻釆集模塊、人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊和控制中心，其特征在于所述 人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊對(duì)輸入圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)處理，得到各區(qū)域單位時(shí)間的人流分布數(shù)據(jù)；控制中心根據(jù)所述人流分布數(shù)據(jù)進(jìn)行工作人員的
9、 如權(quán)利要求8所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理系統(tǒng)，其 特征在于所述人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊包括背景構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建出待監(jiān)測(cè)區(qū)域的背景模型； 運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模塊，根據(jù)背景模型對(duì)當(dāng)前輸入圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)； 區(qū)域分析模塊，用于根據(jù)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果對(duì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行分析 和人數(shù)估計(jì)；和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊，用于記錄各區(qū)域單位時(shí)間的人流分布數(shù)據(jù)。
10、 如權(quán)利要求8所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理系統(tǒng)，其特征在于所述背景構(gòu)建模塊包括用于根據(jù)從視頻采集模塊釆集的若 干幀得出初始背景圖象中每個(gè)像素點(diǎn)灰度值的背景建模模塊，以及用 于對(duì)背景進(jìn)行定時(shí)更新的背景更新模塊。
11、 如權(quán)利要求8所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理系統(tǒng)，其 特征在于所述運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模塊釆用差分圖象、二值化處理以及濾波處理 的方法得到最終的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果。
12、 如權(quán)利要求8所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理系統(tǒng)，其特征在于所述區(qū)域分析模塊用于分析每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域是單人區(qū)域還是 多人區(qū)域，并且估計(jì)多人區(qū)域中的人數(shù)并將其分割為多個(gè)單人區(qū)域。
13、 如權(quán)利要求8所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理系統(tǒng)，其 特征在于區(qū)域分析模塊包括單人區(qū)域匹配模塊，以解決相鄰兩幀間的目標(biāo)匹配問題。
14、如權(quán)利要求8所述的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理系統(tǒng)，其 特征在于所述區(qū)域分析模塊在初始階段對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)，在 后期的統(tǒng)計(jì)僅對(duì)圖像的邊界區(qū)域進(jìn)行，輔助以卡爾曼濾波和模板匹配 等工程性強(qiáng)的方法，根據(jù)得到進(jìn)出場(chǎng)景的人數(shù)，推導(dǎo)出整個(gè)場(chǎng)景的人 員數(shù)目。
全文摘要
本發(fā)明涉及視頻圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開的基于視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的智能管理方法包括如下步驟S1獲取視頻流圖像作為輸入圖像；S2對(duì)輸入圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)處理，得到各區(qū)域單位時(shí)間的人流分布數(shù)據(jù)；S3控制中心根據(jù)步驟S2中獲得的人流分布數(shù)據(jù)進(jìn)行工作人員的調(diào)控。相應(yīng)的系統(tǒng)包括視頻采集模塊和人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊，其中的人數(shù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模塊包括背景構(gòu)建模塊、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模塊、區(qū)域分析模塊和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊。通過本發(fā)明，能夠根據(jù)單位時(shí)間段內(nèi)的場(chǎng)景中人流統(tǒng)計(jì)數(shù)值，合理地安排不同崗位的員工上崗人數(shù)，更好的合理節(jié)約人力成本，有效提高公共區(qū)域管理水平。
文檔編號(hào)G06K9/00GK101303727SQ20081011631
公開日2008年11月12日 申請(qǐng)日期2008年7月8日 優(yōu)先權(quán)日2008年7月8日
發(fā)明者盧曉鵬, 磊 王 申請(qǐng)人:北京中星微電子有限公司