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一種客流密度檢測方法及裝置與流程

文檔序號(hào):11621276閱讀:259來源:國知局

本發(fā)明涉及客流密度檢測的技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于圖像處理的客流密度檢測方法,該方法中的步驟,可以建立功能模塊,組合成功能模塊構(gòu)架,主要通過存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)程序來實(shí)現(xiàn)。



背景技術(shù):

近幾年,隨著政府對(duì)智能公交事業(yè)投入力度的加大,我國智能公共交通系統(tǒng)已初現(xiàn)端倪,客流密度檢測系統(tǒng)是的重要組成部分。

現(xiàn)有的客流密度檢測一般是基于人數(shù)與像素?cái)?shù)成正比的關(guān)系來估計(jì)人群密度的方法。具體做法有兩種,一種是首先用背景減的方法除掉每幅圖像的背景,然后計(jì)算剩下的人群圖像所占的總像素?cái)?shù)。另一種是用背景減的方法除掉每幅圖像的背景后,借助邊緣檢測法提取單個(gè)人的邊緣,對(duì)邊緣進(jìn)行細(xì)化,計(jì)算邊緣的總像素?cái)?shù)。但是這兩種方法由于人群圖像跟背景圖有時(shí)會(huì)不容易清楚的區(qū)別出來,使得檢測可能出現(xiàn)誤差。



技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

本發(fā)明的目的是提供一種快速有效的客流密度檢測方法。

通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的:

本發(fā)明提供一種客流密度檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:

步驟a1.獲取預(yù)設(shè)監(jiān)測區(qū)域的實(shí)時(shí)視頻,并從所述實(shí)時(shí)視頻獲取視頻序列圖像,對(duì)所述視頻序列圖像進(jìn)行灰度化處理,得到相應(yīng)的灰度圖像;

步驟a2.把所述灰度圖像生成對(duì)應(yīng)的灰度共生矩陣;

步驟a3.計(jì)算所述灰度共生矩陣的特征值,該特征值為所述視頻序列圖像的紋理特征;

步驟a4.根據(jù)所述紋理特征進(jìn)行分類,以得到客流密度等級(jí)。

其中,步驟a1中具體地,對(duì)所述視頻序列圖像進(jìn)行中值濾波處理,以去除噪聲和干擾。

其中,采用雙目攝像機(jī)進(jìn)行視頻拍攝。

對(duì)于本發(fā)明給出的客流密度檢測方法中的步驟,可以建立功能模塊,組合成功能模塊構(gòu)架,主要通過存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)程序來實(shí)現(xiàn)。

有益效果:本發(fā)明從預(yù)設(shè)監(jiān)測區(qū)域所拍到的實(shí)時(shí)視頻中獲取視頻序列圖像,對(duì)所述視頻序列圖像進(jìn)行灰度化處理,得到相應(yīng)的灰度圖像,從而突顯人群圖像與背景圖像的不同,以便于區(qū)分,把灰度圖像生成對(duì)應(yīng)的灰度共生矩陣,然后計(jì)算灰度共生矩陣的紋理特征,最后根據(jù)紋理特征進(jìn)行分類,以得到客流密度等級(jí)從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、清楚、準(zhǔn)確的客流密度檢測。

具體實(shí)施方式

結(jié)合以下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

在車站的乘客入口處設(shè)有視頻采集模塊,其可監(jiān)測到乘客進(jìn)入車站的人流,視頻采集模塊把實(shí)時(shí)監(jiān)測到的實(shí)時(shí)視頻送至服務(wù)器,服務(wù)器據(jù)此獲取按時(shí)間排序的視頻序列圖像,并對(duì)該視頻序列圖像進(jìn)行灰度化處理,得到相應(yīng)的灰度圖像,從而突顯人群圖像與背景圖像的不同,以便于區(qū)分,克服了傳統(tǒng)的客流密度檢測方法人群圖像與背景圖像的不容易區(qū)別的問題,服務(wù)器把灰度圖像生成對(duì)應(yīng)的灰度共生矩陣,然后計(jì)算灰度共生矩陣的紋理特征(如局部平穩(wěn)特征值、對(duì)比度特征值、角二階矩特征值、相關(guān)度特征值等),不同密度的人群圖像對(duì)應(yīng)的紋理特征不同:高密度的人群在紋理特征上表現(xiàn)為細(xì)模式;低密度的人群圖像在背景圖像也為低頻時(shí)在紋理特征上表現(xiàn)為粗模式,這樣就可以根據(jù)紋理特征進(jìn)行分類,以得到客流密度等級(jí),將客流密度等級(jí)劃分為5類(很少、少、正常、多、很多)。

本實(shí)施例中,對(duì)視頻序列圖像進(jìn)行中值濾波處理,以去除噪聲和干擾,從而提高圖像的識(shí)別效果。

本實(shí)施例中,視頻采集模塊采用雙目攝像機(jī)立體視覺(ccd)設(shè)計(jì),相較于現(xiàn)有的單攝像頭視頻分析技術(shù)精度和準(zhǔn)確度更高;雙目攝像機(jī)在同一電路板上進(jìn)行集成,并通過相同的時(shí)鐘進(jìn)行同步,以保證視頻采集的一致性;雙目攝像機(jī)還包括鏡頭座,鏡頭座之間設(shè)有固定金屬配件,以保證攝像頭的穩(wěn)定性,并能夠?yàn)殓R頭的散熱提供輔助。

對(duì)于本發(fā)明給出的客流密度檢測方法中的步驟,可以建立功能模塊,組合成功能模塊構(gòu)架,主要通過存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)程序來實(shí)現(xiàn)。

最后應(yīng)當(dāng)說明的是,以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案,而非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制,盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說明,本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解,可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換,而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。



技術(shù)特征:

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及客流密度檢測的技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于圖像處理的客流密度檢測方法,該方法中的步驟,可以建立功能模塊,組合成功能模塊構(gòu)架,主要通過存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)程序來實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明從預(yù)設(shè)監(jiān)測區(qū)域所拍到的實(shí)時(shí)視頻中獲取視頻序列圖像,對(duì)所述視頻序列圖像進(jìn)行灰度化處理,得到相應(yīng)的灰度圖像,從而突顯人群圖像與背景圖像的不同,以便于區(qū)分,把灰度圖像生成對(duì)應(yīng)的灰度共生矩陣,然后計(jì)算灰度共生矩陣的紋理特征,最后根據(jù)紋理特征進(jìn)行分類,以得到客流密度等級(jí)從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、清楚、準(zhǔn)確的客流密度檢測。

技術(shù)研發(fā)人員:楊敬鋒;楊驥;張南峰;李勇;何家榮;喻紅玲;楊峰;鄭艷偉;劉曉松;周捍東
受保護(hù)的技術(shù)使用者:廣州地理研究所
技術(shù)研發(fā)日:2017.03.31
技術(shù)公布日:2017.08.04
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