技術(shù)特征：

1.一種基于人頭檢測的客流統(tǒng)計方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1、獲取監(jiān)控區(qū)域的視頻流圖像作為輸入圖像；

步驟S2、預(yù)處理輸入圖像，提取前景目標(biāo)的邊緣圖像；

步驟S3、基于Hough變換檢測邊緣圖像中存在的類圓邊緣；

步驟S4、通過置信度計算判定類圓邊緣中的頭部邊緣；

步驟S5、通過統(tǒng)計頭部邊緣數(shù)量計算客流。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的客流統(tǒng)計方法，其特征在于，所述步驟S2具體為：采用Canny算法對輸入圖像進(jìn)行邊緣檢測，濾除背景邊緣，僅保留前景目標(biāo)的邊緣并存儲為邊緣圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的客流統(tǒng)計方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括以下子步驟：

子步驟S31、計算邊緣圖像中邊緣像素點的梯度方向；

子步驟S32、基于Hough變換在梯度方向上查找過邊緣像素點的標(biāo)準(zhǔn)圓的圓心坐標(biāo)；

子步驟S33、限定過邊緣像素點的標(biāo)準(zhǔn)圓的半徑取值范圍作為頭部半徑r范圍；

子步驟S34、將圓心軌跡映射線段頻繁相交的區(qū)域作為映射圓心極值區(qū)域，在映射圓心極值區(qū)域內(nèi)選取多個映射圓心，多個映射圓心分別對應(yīng)多個標(biāo)準(zhǔn)圓的邊緣；

提取落在所有標(biāo)準(zhǔn)圓邊緣上的所有邊緣像素點作為類圓邊緣。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的客流統(tǒng)計方法，其特征在于，所述步驟S4具體為：通過由弧長置信度C_L、分布置信度C_D及匹配置信度C_M所組成的綜合置信度C與置信度閾值C_T進(jìn)行比較，將綜合置信度C大于置信度閾值C_T的類圓邊緣判定為頭部邊緣。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的客流統(tǒng)計方法，其特征在于，

所述弧長置信度C_L的計算公式為：其中，N_L為類圓邊緣上的邊緣像素點數(shù)量；r′_e＝r_e+ρ*l，r_e為映射圓心極值區(qū)域內(nèi)的極值點所對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)圓的半徑，r′_e為能夠包含所述r_e所對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)圓的外界圓的半徑；ρ＝0.2；l為邊緣像素點的映射圓心軌跡限定在位于梯度方向上的一段線段的長度；

所述分布置信度C_D的計算公式為：其中，A_D為連接類圓邊緣上的邊緣像素點所構(gòu)成的多邊形的面積；

所述匹配置信度C_M的計算公式為：其中，p_i為類圓邊緣上的邊緣像素點，p_e為極值點，d(p_i，p_e)為邊緣像素點到極值點的距離；

綜合置信度C的計算公式為：其中，w₁、w₂及w₃分別為弧長置信度C_L、分布置信度C_D及匹配置信度C_M的權(quán)重值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的客流統(tǒng)計方法，其特征在于，所述弧長置信度C_L、分布置信度C_D及匹配置信度C_M的權(quán)重之比為1∶1∶1。

7.根據(jù)權(quán)利要求4、5或6所述的客流統(tǒng)計方法，其特征在于，所述信度閾值C_T＝0.6。

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的客流統(tǒng)計方法，其特征在于，所述子步驟S33中頭部半徑r的取值范圍為[10，30]，單位為像素。