本發(fā)明涉及統(tǒng)計方法技術領域，尤其涉及一種基于垂直角度場圖像處理的視頻人數(shù)統(tǒng)計方法。

背景技術：

近年來很多行業(yè)對人流信息的需求急速增大，如汽車公交站場，地鐵站臺，商場，智能建筑出入口等，利用統(tǒng)計的客流量數(shù)據(jù)，管理人員可以合理的調(diào)度人力、物力，合理配置資源，從而獲得最佳管理運營效果。以往，管理者了解客流信息，只能使用高成本的、落后的人工統(tǒng)計方法，或者常規(guī)機械手段，但后者準確率并不理想。后來發(fā)展的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)主要使用光電傳感器，這種系統(tǒng)的實現(xiàn)過程比較簡單，其內(nèi)置的檢測器采用多個紅外傳感器及多個高速的具有人工智能技術的微處理器來連續(xù)監(jiān)測客流模式，以連續(xù)監(jiān)測雙向客流量，但在人流密集時精度會受到一定的影響。近年來使用圖像傳感器進行人數(shù)統(tǒng)計的技術也有所發(fā)展，被動紅外成像系統(tǒng)可以更精確的提取人體運動信息，得到高精度的統(tǒng)計結(jié)果，但其成本過高難以廣泛應用。而借助運動檢測技術，人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)可以從視頻監(jiān)控的攝像機中取得場景的視頻信息進行自動人數(shù)統(tǒng)計，可以方便、可靠、實時地對各種場所的人流進行統(tǒng)計，而不對公眾造成任何影響，結(jié)合其他圖像分析技術，系統(tǒng)可以清楚快捷地掌握客流動態(tài)，使決策者及時調(diào)整對策。同時，從視頻截取的圖像中統(tǒng)計人數(shù)，一直是圖象處理領域的一個前沿課題，在交通監(jiān)控、客流量統(tǒng)計、運動分析、虛擬現(xiàn)實、智能建筑視頻監(jiān)控等領域都有很高的實用價值。

另一方面，能源緊缺是目前世界各國必須面對的一個難題，建筑耗能已與工業(yè)耗能、交通耗能并列，成為我國能源消耗的三大“耗能大戶”。尤其是建筑 耗能伴隨著建筑總量的不斷攀升和居住舒適度的提升，呈急劇上揚趨勢。如何降低采暖空調(diào)的耗能，是建筑節(jié)能的主要研究方向，而智能建筑中人數(shù)的統(tǒng)計對空調(diào)的節(jié)能具有不言而喻的重要意義。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的就在于為了解決上述問題而提供一種基于垂直角度場圖像處理的視頻人數(shù)統(tǒng)計方法。

本發(fā)明通過以下技術方案來實現(xiàn)上述目的：

本發(fā)明包括出入門框、安裝于所述出入門框頂部的視頻監(jiān)控攝像頭以及與攝像頭連接的計算機，所述視頻監(jiān)控攝像頭拍攝采集通過所述出入門框的人體，將畫面實時傳送到所述計算機，所述計算機負責對視頻流實時分析及顯示畫面和人體數(shù)量的統(tǒng)計，所述計算機進行數(shù)量統(tǒng)計時首先獲取圖像序列，依次通過前景檢測模塊、目標提取、目標跟蹤和目標計數(shù)總計出結(jié)果。

本發(fā)明優(yōu)選的，所述前景檢測模塊是通過面積特征的人數(shù)計數(shù)方法進行計數(shù)，對于采集的圖像中給定任務團塊上界lb和下界ub，n是前景團塊像素數(shù)，p是包含人數(shù)，使用下式進行估計：

其中m＝(lb+ub)/2，d＝m-lb＝ub-m。

本發(fā)明優(yōu)選的，所述目標提取是對目標行動方向的預判定，當團塊第一次進入到感興趣區(qū)域時，會對其行動方向預判定，通過dex和den來識別，當dex＜den時表示目標團塊欲進入，反之為欲外出。

本發(fā)明優(yōu)選的，所述目標跟蹤是基于重疊面積的目標快速跟蹤方法，重疊 面積可以由下式計算得出：

por＝2ax/a1+a2

其中hx＝[(x1+w1)-x2]＞0，wx＝[(y1+h1)-y2]＞0，ax＝hx×wx。當por＞tc且a1≈a2時，認為兩個團塊為同一個目標，跟蹤成功。

本發(fā)明優(yōu)選的，所述目標計數(shù)是目標團塊第二次越過進入或外出標志線時，會對目標的路徑進行判定，以決定是否計數(shù)，當團塊跨過出入線時，結(jié)合行動方向與判定公式結(jié)果，可以判定目標是exit，enter，reenter和passby四種不同形式的路線，進而決定如何計數(shù)，具體公式為：

本發(fā)明的有益效果在于：

本發(fā)明可以嵌入任何一個現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，如沒有監(jiān)控系統(tǒng)，只需要一個通用視頻監(jiān)控攝像頭及一臺pc即可實現(xiàn)，整體上，本發(fā)明安全可靠，效率高，實時性強，反應迅速準確，能保證智能建筑出入口人數(shù)統(tǒng)計；本發(fā)明具有操作簡單、可靠性高和可廣泛嵌入于各種視頻監(jiān)控系統(tǒng)中。

附圖說明

圖1是本發(fā)明基于垂直角度場圖像處理的視頻人數(shù)統(tǒng)計方法的垂直角度場景示意圖；

圖2是本發(fā)明基于垂直角度場圖像處理的視頻人數(shù)統(tǒng)計方法的流程圖；

圖3是本發(fā)明目標行動方向預判斷示意圖；

圖4是本發(fā)明目標跟蹤時的重疊面積示意圖；

圖5是本發(fā)明目標計數(shù)時的目標路徑分類示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步說明：

如圖1和圖2所示：本發(fā)明包括出入門框2、安裝于出入門框2頂部的視頻監(jiān)控攝像頭1以及與攝像頭1連接的計算機，視頻監(jiān)控攝像頭1拍攝采集通過出入門框1的人體3，將畫面實時傳送到計算機，計算機負責對視頻流實時分析及顯示畫面和人體3數(shù)量的統(tǒng)計，計算機進行數(shù)量統(tǒng)計時首先獲取圖像序列，依次通過前景檢測模塊、目標提取、目標跟蹤和目標計數(shù)總計出結(jié)果。

如圖2所示，所述前景檢測模塊是通過面積特征的人數(shù)計數(shù)方法進行計數(shù)，對于采集的圖像中給定任務團塊上界lb和下界ub，n是前景團塊像素數(shù)，p是包含人數(shù)，使用下式進行估計：

其中m＝(lb+ub)/2，d＝m-lb＝ub-m。

如圖2和圖3所示，所述目標提取是對目標行動方向的預判定，當團塊第一次進入到感興趣區(qū)域時，會對其行動方向預判定，通過dex和den來識別，當dex＜den時表示目標團塊欲進入，反之為欲外出。

如圖2和圖4所示，所述目標跟蹤是基于重疊面積的目標快速跟蹤方法，重疊面積可以由下式計算得出：

por＝2ax/a1+a2

其中hx＝[(x1+w1)-x2]＞0，wx＝[(y1+h1)-y2]＞0，ax＝hx×wx。當por＞tc且a1≈a2時，認為兩個團塊為同一個目標，跟蹤成功。

如圖2和圖5所示，所述目標計數(shù)是目標團塊第二次越過進入或外出標志線時，會對目標的路徑進行判定，以決定是否計數(shù)，當團塊跨過出入線時，結(jié) 合行動方向與判定公式結(jié)果，可以判定目標是exit，enter，reenter和passby四種不同形式的路線，進而決定如何計數(shù)，具體公式為：

綜上所述，本發(fā)明可以嵌入任何一個現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，如沒有監(jiān)控系統(tǒng)，只需要一個通用視頻監(jiān)控攝像頭及一臺pc即可實現(xiàn)，整體上，本發(fā)明安全可靠，效率高，實時性強，反應迅速準確，能保證智能建筑出入口人數(shù)統(tǒng)計；本發(fā)明具有操作簡單、可靠性高和可廣泛嵌入于各種視頻監(jiān)控系統(tǒng)中。

本領域技術人員不脫離本發(fā)明的實質(zhì)和精神，可以有多種變形方案實現(xiàn)本發(fā)明，以上所述僅為本發(fā)明較佳可行的實施例而已，并非因此局限本發(fā)明的權利范圍，凡運用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構變化，均包含于本發(fā)明的權利范圍之內(nèi)。