本發(fā)明涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種運動物體的計數(shù)裝置及方法。

背景技術(shù)：

隨著城市交通狀況的復(fù)雜化，對交通狀況的監(jiān)視和控制日益普遍。而對行駛的車輛和行人等運動物體的計數(shù)是視頻監(jiān)控的常見功能之一，其中，運動物體的跟蹤方法對于運動物體的計數(shù)是非常重要的。

在現(xiàn)有的運動物體計數(shù)方法中，通?？衫酶咚骨熬皺z測算法來確定圖像中的哪一部分屬于運動物體，并采用目標重疊或顆粒跟蹤的方法來跟蹤運動物體。

應(yīng)該注意，上面對技術(shù)背景的介紹只是為了方便對本發(fā)明的技術(shù)方案進行清楚、完整的說明，并方便本領(lǐng)域技術(shù)人員的理解而闡述的。不能僅僅因為這些方案在本發(fā)明的背景技術(shù)部分進行了闡述而認為上述技術(shù)方案為本領(lǐng)域技術(shù)人員所公知。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

當利用現(xiàn)有的方法對運動物體進行計數(shù)時，容易跟蹤丟失目標物體，計數(shù)結(jié)果不準確。

本發(fā)明實施例提供一種運動物體的計數(shù)裝置及方法，根據(jù)連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)對運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡進行評分，并根據(jù)運動物體軌跡的得分對運動物體軌跡集中的運動物體軌跡進行篩選，能夠保證建立的運動物體軌跡集的過完備性，有效的提高計數(shù)的準確性。

根據(jù)本發(fā)明實施例的第一方面，提供一種運動物體的計數(shù)裝置，包括：建立單元，所述建立單元用于對于監(jiān)控視頻的每一幀圖像，檢測運動物體，根據(jù)檢測到的運動物體建立運動物體軌跡集，并根據(jù)在所述運動物體軌跡集的各個運動物體軌跡中連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，對各個運動物體軌跡進行評分；過濾單元，所述過濾單元用于去除所述運動物體軌跡集中的運動物體軌跡的得分小于或等于預(yù)定閾值的運動物體 軌跡；計數(shù)單元，所述計數(shù)單元用于根據(jù)去除后的運動物體軌跡集中的運動物體軌跡，進行運動物體的計數(shù)。

根據(jù)本發(fā)明實施例的第二方面，提供一種運動物體的計數(shù)方法，包括：對于監(jiān)控視頻的每一幀圖像，檢測運動物體，根據(jù)檢測到的運動物體建立所述監(jiān)控視頻的運動物體軌跡集，并根據(jù)在所述運動物體軌跡集的各個運動物體軌跡中連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，對各個運動物體軌跡進行評分；去除所述運動物體軌跡集中的運動物體軌跡的得分小于或等于預(yù)定閾值的運動物體軌跡；根據(jù)去除后的運動物體軌跡集中的運動物體軌跡，進行運動物體的計數(shù)。

本發(fā)明的有益效果在于：根據(jù)連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)對運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡進行評分，并根據(jù)運動物體軌跡的得分對運動物體軌跡集中的運動物體軌跡進行篩選，能夠保證建立的運動物體軌跡集的過完備性，有效的提高計數(shù)的準確性。

參照后文的說明和附圖，詳細公開了本發(fā)明的特定實施方式，指明了本發(fā)明的原理可以被采用的方式。應(yīng)該理解，本發(fā)明的實施方式在范圍上并不因而受到限制。在所附權(quán)利要求的精神和條款的范圍內(nèi)，本發(fā)明的實施方式包括許多改變、修改和等同。

針對一種實施方式描述和/或示出的特征可以以相同或類似的方式在一個或更多個其它實施方式中使用，與其它實施方式中的特征相組合，或替代其它實施方式中的特征。

應(yīng)該強調(diào)，術(shù)語“包括/包含”在本文使用時指特征、整件、步驟或組件的存在，但并不排除一個或更多個其它特征、整件、步驟或組件的存在或附加。

附圖說明

所包括的附圖用來提供對本發(fā)明實施例的進一步的理解，其構(gòu)成了說明書的一部分，用于例示本發(fā)明的實施方式，并與文字描述一起來闡釋本發(fā)明的原理。顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。在附圖中：

圖1是本發(fā)明實施例1的運動物體的計數(shù)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例1的建立單元101的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例1的建立運動軌跡集并進行評分的方法流程圖；

圖4是本發(fā)明實施例1的更新單元202的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明實施例1的更新當前幀的運動物體軌跡集的方法流程圖；

圖6是本發(fā)明實施例1的評分單元203的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖7是本發(fā)明實施例1的確定當前幀的各個運動物體軌跡的得分的方法流程圖；

圖8是本發(fā)明實施例2的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖9是本發(fā)明實施例2的電子設(shè)備的系統(tǒng)構(gòu)成的一示意框圖；

圖10是本發(fā)明實施例3的運動物體的計數(shù)方法的流程圖。

具體實施方式

參照附圖，通過下面的說明書，本發(fā)明的前述以及其它特征將變得明顯。在說明書和附圖中，具體公開了本發(fā)明的特定實施方式，其表明了其中可以采用本發(fā)明的原則的部分實施方式，應(yīng)了解的是，本發(fā)明不限于所描述的實施方式，相反，本發(fā)明包括落入所附權(quán)利要求的范圍內(nèi)的全部修改、變型以及等同物。

實施例1

圖1是本發(fā)明實施例1的運動物體的計數(shù)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖1所示，該裝置100包括：

建立單元101，用于對于監(jiān)控視頻的每一幀圖像，檢測運動物體，根據(jù)檢測到的運動物體建立運動物體軌跡集，并根據(jù)在該運動物體軌跡集的各個運動物體軌跡中連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，對各個運動物體軌跡進行評分；

過濾單元102，用于去除該運動物體軌跡集中的運動物體軌跡的得分小于或等于預(yù)定閾值的運動物體軌跡；

計數(shù)單元103，用于根據(jù)去除后的運動物體軌跡集中的運動物體軌跡，進行運動物體的計數(shù)。

由上述實施例可知，根據(jù)連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)對運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡進行評分，并根據(jù)運動物體軌跡的得分對運動物體軌跡集中的運動物體軌跡進行篩選，能夠保證建立的運動物體軌跡集的過完備性，有效的提高計數(shù)的準確性。

在本實施例中，運動物體可以是需要計數(shù)的處于運動狀態(tài)的任何物體，例如，運動物體可以是在道路上行駛的汽車，或者行走的人或動物等。

在本實施例中，監(jiān)控視頻可通過現(xiàn)有的方法獲得，例如，通過安裝在需要監(jiān)測區(qū)域上方的攝像頭而獲得。

在本實施例中，監(jiān)控視頻的幀數(shù)可根據(jù)實際需要而設(shè)定。其中，監(jiān)控視頻的幀數(shù)可根據(jù)監(jiān)控視頻中感興趣區(qū)域(Region of Interest，ROI)的大小來設(shè)定。例如，監(jiān)控視頻的幀數(shù)為15-20幀。

在本實施例中，建立單元101用于對于監(jiān)控視頻的每一幀圖像，檢測運動物體，根據(jù)檢測到的運動物體建立運動物體軌跡集，并根據(jù)在該運動物體軌跡集的各個運動物體軌跡中連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，對各個運動物體軌跡進行評分。

以下對建立單元101的結(jié)構(gòu)以及建立運動軌跡集并進行評分的方法進行示例性的說明。

圖2是本發(fā)明實施例1的建立單元101的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖2所示，建立單元101包括：

檢測單元201，用于檢測當前幀的預(yù)定區(qū)域中的運動物體；

更新單元202，用于根據(jù)當前幀檢測到的運動物體的位置以及前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置，更新前一幀的運動物體軌跡或建立運動物體軌跡，從而更新當前幀的運動物體軌跡集；

評分單元203，用于根據(jù)更新后的當前幀的運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡在當前幀以及當前幀之前連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，確定當前幀的各個運動物體軌跡的得分。

圖3是本發(fā)明實施例1的建立運動軌跡集并進行評分的方法流程圖。如圖3所示，該方法包括：

步驟301：檢測當前幀的預(yù)定區(qū)域中的運動物體；

步驟302，根據(jù)當前幀檢測到的運動物體的位置以及前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置，更新前一幀的運動物體軌跡或建立運動物體軌跡，從而更新當前幀的運動物體軌跡集；

步驟303，根據(jù)當前幀的更新后的運動物體軌跡或建立的運動物體軌跡在當前幀以及當前幀之前連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，確定當前幀的各個運動物體軌跡的得分。

這樣，通過根據(jù)檢測到的運動物體的位置和前一幀的預(yù)測位置來更新已有的運動 物體軌跡或建立新的運動物體軌跡，能夠進一步保證建立的運動物體軌跡集的過完備性，從而進一步提高計數(shù)的準確性。

在本實施例中，檢測單元201用于檢測當前幀的預(yù)定區(qū)域中的運動物體。其中，該預(yù)定區(qū)域可根據(jù)實際需要而設(shè)定，例如，該預(yù)定區(qū)域為感興趣區(qū)域(Region of Interest，ROI)。

在本實施例中，檢測單元201可使用現(xiàn)有的方法檢測當前幀的預(yù)定區(qū)域中的運動物體。例如，可使用分類器對預(yù)定區(qū)域進行目標檢測，其中，該分類器可由含有目標物體的正樣本圖像和不含目標物體的負樣本圖像通過提取方向梯度直方圖(Histograms of Oriented Gradients，HOG)特征后進行訓(xùn)練而得到。

在本實施例中，在檢測到當前幀的預(yù)定區(qū)域中的運動物體之后，更新單元202根據(jù)檢測到的運動物體的位置以及前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置，更新前一幀的運動物體軌跡或建立運動物體軌跡，從而更新當前幀的運動物體軌跡集。

以下對更新單元202的結(jié)構(gòu)以及更新當前幀的運動物體軌跡集的方法進行示例性的說明。

圖4是本發(fā)明實施例1的更新單元202的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖4所示，更新單元202包括：

第一更新單元401，用于在當前幀檢測到的運動物體的位置與前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置匹配的情況下，根據(jù)檢測到的運動物體的位置更新前一幀的該運動物體軌跡，形成當前幀的更新后的該運動物體軌跡；

第二更新單元402，用于在當前幀檢測到的運動物體的位置與前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置不匹配的情況下，建立當前幀檢測到的所述運動物體的運動物體軌跡，并根據(jù)該預(yù)測位置更新前一幀的該運動物體軌跡，形成當前幀的更新后的該運動物體軌跡。

在本實施例中，還可設(shè)置第一判斷單元，用于判斷當前幀檢測到的運動物體的位置是否與前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置匹配。其中，第一判斷單元可設(shè)置在更新單元202中，也可直接設(shè)置在建立單元101中或者計數(shù)裝置100中，本發(fā)明實施例不對第一判斷單元的設(shè)置位置進行限制。

圖5是本發(fā)明實施例1的更新當前幀的運動物體軌跡集的方法流程圖。如圖5所示，該方法包括：

步驟501：判斷當前幀檢測到的運動物體的位置是否與前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置匹配，當判斷結(jié)果為“是”時，進入步驟502，當判斷結(jié)果為“否”時，進入步驟503和504；

步驟502：根據(jù)檢測到的運動物體的位置更新前一幀的該運動物體軌跡，形成當前幀的更新后的該運動物體軌跡；

步驟503：建立當前幀檢測到的所述運動物體的運動物體軌跡；

步驟504：根據(jù)該預(yù)測位置更新前一幀的該運動物體軌跡，形成當前幀的更新后的該運動物體軌跡。

在本實施例中，前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置可根據(jù)現(xiàn)有方法獲得，例如，對于前一幀的一個運動物體軌跡，可以根據(jù)運動物體的可能運動方向和運動速度，在上下左右以及傾斜45度角的各個方向上確定預(yù)測位置。

在本實施例中，第一更新單元401在當前幀檢測到的運動物體的位置與前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置匹配的情況下，根據(jù)檢測到的運動物體的位置更新前一幀的該運動物體軌跡，形成當前幀的更新后的該運動物體軌跡。

例如，在當前幀檢測到的運動物體的位置與前一幀的某個運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置匹配的情況下，將當前幀檢測到的運動物體合并到前一幀的該運動物體軌跡中，從而完成對前一幀的該運動物體軌跡的更新，形成當前幀的更新后的該運動物體軌跡。

在本實施例中，第二更新單元402在當前幀檢測到的運動物體的位置與前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置不匹配的情況下，建立當前幀檢測到的所述運動物體的運動物體軌跡，并根據(jù)該預(yù)測位置更新前一幀的該運動物體軌跡，形成當前幀的更新后的該運動物體軌跡。

例如，在當前幀檢測到的運動物體的位置與前一幀的所有運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置不匹配的情況下，根據(jù)檢測到的運動物體的位置建立新的運動物體軌跡，并且，根據(jù)前一幀的各個運動物體軌跡的預(yù)測位置來更新這些運動物體軌跡，形成當前幀的更新后的這些運動物體軌跡。

在本實施例中，更新單元202通過第一更新單元401和第二更新單元402更新了當前幀的運動物體軌跡集。

在本實施例中，在更新單元202更新了當前幀的運動物體軌跡集之后，評分單元 203根據(jù)更新后的當前幀的運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡在當前幀以及當前幀之前連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，確定當前幀的各個運動物體軌跡的得分。

以下對評分單元203的結(jié)構(gòu)以及確定當前幀的各個運動物體軌跡的得分的方法進行示例性的說明。

圖6是本發(fā)明實施例1的評分單元203的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖6所示，評分單元203包括：

第一評分單元601，用于在更新后的當前幀的運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡在當前幀相對于前一幀連續(xù)檢測到運動物體的情況下，將當前幀的該運動物體軌跡的得分確定為前一幀的該運動物體軌跡的得分加上在當前幀以及當前幀之前連續(xù)檢測到該運動物體的次數(shù)；

第二評分單元602，用于在更新后的當前幀的運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡在當前幀相對于前一幀沒有連續(xù)檢測到運動物體的情況下，將當前幀的該運動物體軌跡的得分確定為前一幀的該運動物體軌跡的得分減1。

在本實施例中，還可設(shè)置第二判斷單元，用于判斷更新后的當前幀的運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡在當前幀以及當前幀之前是否連續(xù)檢測到運動物體。其中，第二判斷單元可設(shè)置在評分單元203中，也可直接設(shè)置在建立單元101中或者計數(shù)裝置100中，本發(fā)明實施例不對第二判斷單元的設(shè)置位置進行限制。

圖7是本發(fā)明實施例1的確定當前幀的各個運動物體軌跡的得分的方法流程圖。如圖7所示，該方法包括：

步驟701：判斷更新后的當前幀的運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡在當前幀相對于前一幀是否連續(xù)檢測到運動物體，當判斷結(jié)果為“是”時，進入步驟702，當判斷結(jié)果為“否”時，進入步驟703；

步驟702：將當前幀的該運動物體軌跡的得分確定為前一幀的該運動物體軌跡的得分加上在當前幀以及當前幀之前連續(xù)檢測到該運動物體的次數(shù)；

步驟703：將當前幀的該運動物體軌跡的得分確定為前一幀的該運動物體軌跡的得分減1。

在本實施例中，連續(xù)檢測到運動物體指的是在前一幀檢測到運動物體，并且在當前幀再次檢測到同一個運動物體，此時，對于當前幀，連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)為1，如果下一幀再次檢測到同一個運動物體，那么對于下一幀，連續(xù)檢測到運動圖的 次數(shù)為2，以此類推。如果在連續(xù)多次檢測到運動物體之后，在某一幀沒有檢測到該運動物體，如果在該幀的下一幀重新檢測到該運動物體，那么連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)重新計算。

下面舉例說明本發(fā)明實施例1的評分方法。例如，該監(jiān)控視頻包括7幀圖像，在第1幀中檢測到一個運動物體并根據(jù)該運動物體建立了軌跡track1，那么在第1幀中該軌跡track1的得分為0，即將新建立的運動物體軌跡的得分設(shè)為0；在第2幀中連續(xù)檢測到該運動物體，并根據(jù)檢測到的運動物體對track1進行了更新，那么在第2幀中，該更新后的track1的得分為0+1＝1；在第3幀中連續(xù)檢測到該運動物體，并根據(jù)檢測到的運動物體對track1進行了更新，那么在第3幀中，該更新后的track1的得分為1+2＝3；在第4幀中連續(xù)檢測到該運動物體，并根據(jù)檢測到的運動物體對track1進行了更新，那么在第4幀中，該更新后的track1的得分為3+3＝6；在第5幀中沒有檢測到該運動物體，根據(jù)第4幀的track1的預(yù)測位置更新track1，那么在第5幀中該更新后的track1的得分為6-1＝5；在第6幀中又重新檢測到該運動物體，并根據(jù)檢測到的運動物體對track1進行了更新，那么在第6幀中，該更新后的track1的得分為5+0＝5；在第7幀中連續(xù)檢測到該運動物體，并根據(jù)檢測到的運動物體對track1進行了更新，那么在第7幀中，該更新后的track1的得分為5+1＝6。那么，該軌跡track1的最終得分為6。

在本實施例中，在建立單元101建立運動物體軌跡集，并對各個運動物體軌跡進行評分之后，過濾單元102用于去除該運動物體軌跡集中的運動物體軌跡的得分小于或等于預(yù)定閾值的運動物體軌跡。

在本實施例中，該預(yù)定閾值可根據(jù)實際需要而設(shè)定，例如，可將該預(yù)定閾值設(shè)為0。那么，過濾單元102去除該運動物體軌跡集中的運動物體軌跡的得分小于或等于0的運動物體軌跡。

在本實施例中，過濾單元102還可以將該運動物體軌跡集中距離小于預(yù)定閾值的兩個運動物體軌跡合并，其中，該預(yù)定閾值可根據(jù)實際需要而設(shè)定。這樣，能夠進一步提高計數(shù)的準確性。

在本實施例中，計數(shù)單元103根據(jù)去除后的運動物體軌跡集中的運動物體軌跡，進行運動物體的計數(shù)，在過濾單元102還將該運動物體軌跡集中距離小于預(yù)定閾值的兩個運動物體軌跡合并的情況下，計數(shù)單元103根據(jù)去除以及合并后的運動物體軌跡 集中的運動物體軌跡，進行運動物體的計數(shù)。

在本實施例中，根據(jù)運動物體軌跡進行運動物體計數(shù)可使用現(xiàn)有的方法，例如，可使用自動識別計數(shù)或人工計數(shù)的方法。

由上述實施例可知，根據(jù)連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)對運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡進行評分，并根據(jù)運動物體軌跡的得分對運動物體軌跡集中的運動物體軌跡進行篩選，能夠保證建立的運動物體軌跡集的過完備性，有效的提高計數(shù)的準確性。

實施例2

本發(fā)明實施例還提供了一種電子設(shè)備，圖8是本發(fā)明實施例2的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖8所示，電子設(shè)備800包括運動物體的計數(shù)裝置801，其中，運動物體的計數(shù)裝置801的結(jié)構(gòu)和功能與實施例1中的記載相同，此處不再贅述。

圖9是本發(fā)明實施例2的電子設(shè)備的系統(tǒng)構(gòu)成的一示意框圖。如圖9所示，電子設(shè)備900可以包括中央處理器901和存儲器902；存儲器902耦合到中央處理器901。該圖是示例性的；還可以使用其它類型的結(jié)構(gòu)，來補充或代替該結(jié)構(gòu)，以實現(xiàn)電信功能或其它功能。

如圖9所示，該電子設(shè)備900還可以包括：輸入單元903、顯示器904、電源905。

在一個實施方式中，實施例1所述的運動物體的計數(shù)裝置的功能可以被集成到中央處理器901中。其中，中央處理器901可以被配置為：對于監(jiān)控視頻的每一幀圖像，檢測運動物體，根據(jù)檢測到的運動物體建立所述監(jiān)控視頻的運動物體軌跡集，并根據(jù)在所述運動物體軌跡集的各個運動物體軌跡中連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，對各個運動物體軌跡進行評分；去除所述運動物體軌跡集中的運動物體軌跡的得分小于或等于預(yù)定閾值的運動物體軌跡；根據(jù)去除后的運動物體軌跡集中的運動物體軌跡，進行運動物體的計數(shù)。

其中，所述對于監(jiān)控視頻的每一幀圖像，檢測運動物體，根據(jù)檢測到的運動物體建立所述監(jiān)控視頻的運動物體軌跡集，并根據(jù)在所述運動物體軌跡集的各個運動物體軌跡中連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，對各個運動物體軌跡進行評分，包括：檢測當前幀的預(yù)定區(qū)域中的運動物體；根據(jù)當前幀檢測到的運動物體的位置以及前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置，更新前一幀的運動物體軌跡或建立運動物體軌跡，從而更新當前幀的運動物體軌跡集；根據(jù)更新后的當前幀的運動物體軌跡集中的 各個運動物體軌跡在當前幀以及當前幀之前連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，確定當前幀的各個運動物體軌跡的得分。

其中，所述根據(jù)當前幀檢測到的運動物體的位置以及前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置，更新前一幀的運動物體軌跡或建立運動物體軌跡，從而更新當前幀的運動物體軌跡集，包括：在當前幀檢測到的運動物體的位置與前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置匹配的情況下，根據(jù)檢測到的運動物體的位置更新前一幀的所述運動物體軌跡，形成當前幀的更新后的所述運動物體軌跡；在當前幀檢測到的運動物體的位置與前一幀的運動物體軌跡對于運動物體的預(yù)測位置不匹配的情況下，建立當前幀檢測到的所述運動物體的運動物體軌跡，并根據(jù)所述預(yù)測位置更新前一幀的所述運動物體軌跡，形成當前幀的更新后的所述運動物體軌跡。

其中，所述根據(jù)更新后的當前幀的運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡在當前幀以及當前幀之前連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，確定當前幀的各個運動物體軌跡的得分，包括：在更新后的當前幀的運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡在當前幀相對于前一幀連續(xù)檢測到運動物體的情況下，將當前幀的所述運動物體軌跡的得分確定為前一幀的所述運動物體軌跡的得分加上在當前幀以及當前幀之前連續(xù)檢測到所述運動物體的次數(shù)；在更新后的當前幀的運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡在當前幀相對于前一幀沒有連續(xù)檢測到運動物體的情況下，將當前幀的所述運動物體軌跡的得分確定為前一幀的所述運動物體軌跡的得分減1。

其中，中央處理器901還可以被配置為：將所述運動物體軌跡集中距離小于預(yù)定閾值的兩個運動物體軌跡合并；所述根據(jù)去除后的運動物體軌跡集中的運動物體軌跡，進行運動物體的計數(shù)，包括：根據(jù)去除以及合并后的運動物體軌跡集中的運動物體軌跡，進行運動物體的計數(shù)。

在另一個實施方式中，實施例1所述的運動物體的計數(shù)裝置可以與中央處理器901分開配置，例如可以將運動物體的計數(shù)裝置配置為與中央處理器901連接的芯片，通過中央處理器901的控制來實現(xiàn)定位裝置的功能。

在本實施例中電子設(shè)備900也并不是必須要包括圖9中所示的所有部件。

如圖9所示，中央處理器901有時也稱為控制器或操作控件，可以包括微處理器或其它處理器裝置和/或邏輯裝置，中央處理器901接收輸入并控制電子設(shè)備900的各個部件的操作。

存儲器902，例如可以是緩存器、閃存、硬驅(qū)、可移動介質(zhì)、易失性存儲器、非易失性存儲器或其它合適裝置中的一種或更多種。并且中央處理器901可執(zhí)行該存儲器902存儲的該程序，以實現(xiàn)信息存儲或處理等。其它部件的功能與現(xiàn)有類似，此處不再贅述。電子設(shè)備900的各部件可以通過專用硬件、固件、軟件或其結(jié)合來實現(xiàn)，而不偏離本發(fā)明的范圍。

由上述實施例可知，根據(jù)連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)對運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡進行評分，并根據(jù)運動物體軌跡的得分對運動物體軌跡集中的運動物體軌跡進行篩選，能夠保證建立的運動物體軌跡集的過完備性，有效的提高計數(shù)的準確性。

實施例3

本發(fā)明實施例還提供一種運動物體的計數(shù)方法，其對應(yīng)于實施例1的運動物體的計數(shù)裝置。圖10是本發(fā)明實施例3的運動物體的計數(shù)方法的流程圖。如圖10所示，該方法包括：

步驟1001：對于監(jiān)控視頻的每一幀圖像，檢測運動物體，根據(jù)檢測到的運動物體建立所述監(jiān)控視頻的運動物體軌跡集，并根據(jù)在所述運動物體軌跡集的各個運動物體軌跡中連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)，對各個運動物體軌跡進行評分；

步驟1002：去除所述運動物體軌跡集中的運動物體軌跡的得分小于或等于預(yù)定閾值的運動物體軌跡；

步驟1003：根據(jù)去除后的運動物體軌跡集中的運動物體軌跡，進行運動物體的計數(shù)。

在本實施例中，檢測運動物體的方法、建立運動物體軌跡集的方法、對運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡進行評分的方法、去除部分運動物體軌跡集的方法與實施例1中的記載相同，此處不再贅述。

由上述實施例可知，根據(jù)連續(xù)檢測到運動物體的次數(shù)對運動物體軌跡集中的各個運動物體軌跡進行評分，并根據(jù)運動物體軌跡的得分對運動物體軌跡集中的運動物體軌跡進行篩選，能夠保證建立的運動物體軌跡集的過完備性，有效的提高計數(shù)的準確性。

本發(fā)明實施例還提供一種計算機可讀程序，其中當在運動物體的計數(shù)裝置或電子設(shè)備中執(zhí)行所述程序時，所述程序使得計算機在所述運動物體的計數(shù)裝置或電子設(shè)備 中執(zhí)行實施例3所述的運動物體的計數(shù)方法。

本發(fā)明實施例還提供一種存儲有計算機可讀程序的存儲介質(zhì)，其中所述計算機可讀程序使得計算機在運動物體的計數(shù)裝置或電子設(shè)備中執(zhí)行實施例3所述的運動物體的計數(shù)方法。

本發(fā)明以上的裝置和方法可以由硬件實現(xiàn)，也可以由硬件結(jié)合軟件實現(xiàn)。本發(fā)明涉及這樣的計算機可讀程序，當該程序被邏輯部件所執(zhí)行時，能夠使該邏輯部件實現(xiàn)上文所述的裝置或構(gòu)成部件，或使該邏輯部件實現(xiàn)上文所述的各種方法或步驟。本發(fā)明還涉及用于存儲以上程序的存儲介質(zhì)，如硬盤、磁盤、光盤、DVD、flash存儲器等。

以上結(jié)合具體的實施方式對本發(fā)明進行了描述，但本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該清楚，這些描述都是示例性的，并不是對本發(fā)明保護范圍的限制。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)本發(fā)明的精神和原理對本發(fā)明做出各種變型和修改，這些變型和修改也在本發(fā)明的范圍內(nèi)。