專利名稱：：一種基于dsp視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種基于DSP視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法，適用于商場、體育館或會(huì)議室等公共場所進(jìn)出人數(shù)統(tǒng)計(jì)，也可以用于公交車輛各站上下人數(shù)統(tǒng)計(jì)，屬于統(tǒng)計(jì)公共場所進(jìn)出口人數(shù)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
。
背景技術(shù)：
：目前常見的客流統(tǒng)計(jì)方法有兩種一種是基于紅外客流計(jì)的統(tǒng)計(jì)方法，即人員通過檢測區(qū)域時(shí)，紅外線被切割的次數(shù)來實(shí)現(xiàn)人員統(tǒng)計(jì)。該方法的缺點(diǎn)是準(zhǔn)確率低，無法區(qū)分人和其他非統(tǒng)計(jì)對(duì)象、依賴于紅外傳感器靈敏性，受溫度、濕度影響打，對(duì)某些特殊衣物(如皮衣)識(shí)別性差；第二種是基于踏板客流計(jì)的統(tǒng)計(jì)方法，即利用人員進(jìn)出檢測區(qū)域時(shí)，踏板接觸信息進(jìn)行檢測分析。雖然該方法精度較紅外客流計(jì)高(約70%)，但設(shè)備容易磨損，使用壽命低(8個(gè)月左右)，維護(hù)成本高，且在某些特定場所無法安裝。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是提供一種精度高且設(shè)備使用壽命廠的基于DSP視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法。為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是提供了一種基于DSP視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法，步驟為步驟l、將人頭特征模型抽象成橢圓曲線模型，根據(jù)橢圓曲線模型建立人頭特征庫，并寫入檢測設(shè)備庫中供線性相關(guān)使用；步驟2、在某個(gè)場所的出入口的頂端安裝DSP視頻采集設(shè)備，獲取視頻圖像；步驟3、通過混合高斯背景建模算法進(jìn)行背景建模，獲得背景圖像；步驟4、由DSP視頻采集設(shè)備捕捉到第i時(shí)刻的視頻幀，求取該視頻幀與背景圖像的差異，若在視頻幀內(nèi)有不小于人頭大小的目標(biāo)則進(jìn)入下一步，否則捕獲第i+l時(shí)刻的視頻幀；步驟5、采用sobel垂直算子和sobel水平算子對(duì)第i時(shí)刻的視頻幀進(jìn)行處理得到邊緣圖像，并與背景的邊緣圖像進(jìn)行相減，得到目標(biāo)邊緣圖像；步驟6、采用線性相關(guān)算法將目標(biāo)邊緣圖像與人頭特征庫內(nèi)的每個(gè)模型橢圓進(jìn)行匹配，去除干擾后得到人頭目標(biāo)，DSP視頻釆集設(shè)備將人頭目標(biāo)的中心位置(Xi，Yi)及第'i時(shí)刻的視頻幀存儲(chǔ)起來；步驟7、重復(fù)步驟3至步驟5直至捕獲某個(gè)時(shí)間段內(nèi)所有的視頻幀及人頭中心位置；步驟8、采用目標(biāo)跟蹤和人頭對(duì)稱性原理排除人頭目標(biāo)中的偽目標(biāo)并判斷得到相鄰兩幀內(nèi)的同一人頭目標(biāo)k;步驟9、在目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上，得到人頭目標(biāo)k的初始位置(X0,Y0)及人頭目標(biāo)k移出背景圖像區(qū)域前最后檢測到的位置(Xn，Yn)，設(shè)AY:Yn-Y0，若AY〉L，則進(jìn)門人數(shù)增加1，AY<-L，則出門人數(shù)增加1，L為檢測區(qū)域高度的四分之三。采用基于視頻算法作為進(jìn)出口人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，與其他檢測方式相比具有以下的優(yōu)點(diǎn)(l)可以提供更直接的計(jì)數(shù)場景；(2)檢測范圍大，可提供的參數(shù)多；(3)安裝、維護(hù)方便；(4)計(jì)算準(zhǔn)確度較紅外和踏板方式精確；(5)不易損壞。圖l為本發(fā)明的總體流程圖；圖2為橢圓曲線模型圖3為本發(fā)明提供的一種DSP視頻采集設(shè)備的框圖。具體實(shí)施例方式以下結(jié)合實(shí)施例來具體說明本發(fā)明。實(shí)施例如圖1所示，本發(fā)明提供的一種基于DSP視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法，步驟為步驟l、將人頭特征模型抽象成橢圓曲線模型，根據(jù)橢圓曲線模型建立人頭特征庫，并寫入檢測設(shè)備庫中供線性相關(guān)使用；其具體步驟為步驟l.l、根據(jù)人頭近似圓形特點(diǎn)，將人頭特征模型抽象成如圖2所示的橢圓曲線模型，設(shè)橢圓曲線模型的中心點(diǎn)為(x。,y。)，橢圓曲線模型的豎直中心線的長度為a，橢圓曲線模型的水平中心線的長度為b，橢圓曲線模型的豎直中心線與垂直線之間的夾角為e，橢圓曲線模型圓周上任意點(diǎn)的坐標(biāo)為(x,y),則有下列公式<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>步驟L2、根據(jù)頭在圖像中大小范圍和方向角度(設(shè)定15《a《20;18《b《24;0《6《180)，建立一系列模型橢圓，得到人頭特征庫。步驟2、在某個(gè)場所的出入口的頂端安裝DSP視頻采集設(shè)備；步驟3、通過混合高斯背景建模算法進(jìn)行背景建模，獲得背景圖像；步驟4、由DSP視頻采集設(shè)備捕捉到第i時(shí)刻的視頻幀，求取該視頻幀與背景圖像的差異，若在視頻幀內(nèi)有不小于人頭大小的目標(biāo)則進(jìn)入下一步，否則捕獲第i+l時(shí)刻的視頻幀，排除明顯沒有人體目標(biāo)存在的幀，從源頭上減小了算法的步驟5、為了保證頭部前端輪廓不發(fā)生斷裂要求閾值比較小，會(huì)引入較多的干擾，使邊緣區(qū)域過大，為了為避免這種情況，采用sobel垂直算子和sobel水平算子對(duì)第i時(shí)刻的視頻幀進(jìn)行處理得到目標(biāo)邊緣圖像，并與背景的邊緣圖像進(jìn)行相減，得到目標(biāo)邊緣圖，其具體步驟為步驟5.1、用sobel垂直算子(如表1所示)和sobel水平算子(如表2所示)提取出第i時(shí)刻視頻幀的垂直邊緣和水平邊緣，用不同的閾值對(duì)水平和垂直邊緣進(jìn)行二值化，其中水平邊緣的閾值小于垂直邊緣的閾值，再將兩個(gè)結(jié)果相比得到處理后的圖像；<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>表1<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table>步驟5.2、對(duì)通過步驟4.1得到的圖像進(jìn)行開操作及閉操作，得到有效的圖像邊緣；設(shè)定A為待處理圖像，B結(jié)構(gòu)元素，應(yīng)用B結(jié)構(gòu)元素對(duì)A進(jìn)行開操作，則可表示為A。B,eB》十B設(shè)定A為待處理圖像，B結(jié)構(gòu)元素，應(yīng)用B結(jié)構(gòu)元素對(duì)A進(jìn)行閉操作，則可表示為A*B=(AB)0B其中十為膨脹操作，G為腐蝕操作，B元素為010111010步驟5.3、對(duì)步驟2所述的背景圖像進(jìn)行步驟4.1及步驟4.2的操作后得到背景圖像的邊緣；步驟5.4、從有目標(biāo)的圖像邊緣中減去背景圖像的邊緣得到了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)邊緣，即可得到目標(biāo)邊緣圖像；步驟6、采用線性相關(guān)算法將目標(biāo)邊緣圖像與人頭特征庫內(nèi)的每個(gè)模型橢圓進(jìn)行匹配，去除干擾后得到人頭目標(biāo)，DSP視頻采集設(shè)備將人頭目標(biāo)的中心位置(Xi，Yi)及第i時(shí)刻的視頻幀存儲(chǔ)起來；目標(biāo)匹配采用線性相關(guān)算法進(jìn)行，線性相關(guān)算法描述如下假設(shè)在一幅圖像大小為MXN的圖像f(x，y)中尋找大小為JXK的子圖w(x，y)，則f(x,y)和w(x，y)的相關(guān)性可表示為7<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>當(dāng)e(x，y)大于事先設(shè)定好的閾值T2，我們就認(rèn)為(x，y)匹配子圖w(x，y)的中心，閾值T2根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定，其范圍為0.8至1之間。步驟7、重復(fù)步驟3至步驟6直至捕獲某個(gè)時(shí)間段內(nèi)所有的視頻幀及人頭中心位置；步驟8、采用目標(biāo)跟蹤和人頭對(duì)稱性原理排除人頭目標(biāo)中的偽目標(biāo)并判斷得到相鄰兩幀內(nèi)的同一人頭目標(biāo)k;偽目標(biāo)的排除方法有(1)跟蹤序列圖像中人頭運(yùn)動(dòng)軌跡，若目標(biāo)在序列中只是孤立出現(xiàn)，則可斷定是偽目標(biāo)。(2)判斷檢出人頭在原彩色圖中的對(duì)稱性，人頭在橢圓中的分布是否與橢圓的中軸線有一定的對(duì)稱性(真實(shí)人頭的顏色左右是近似對(duì)稱的)。以上判斷條件互不沖突，可以同時(shí)使用。目標(biāo)跟蹤的方法為通過本幀頭中心位置(Xn，Yn)與上一幀已檢測到頭的中心位置(X^,Y^)進(jìn)行比較，移動(dòng)距離d=V(Y-Y-,"，找到移動(dòng)距離最小的值，并d〈T(最大移動(dòng)距離)，則認(rèn)為中心位置(Xn，Yn)和(Xw,Y^)屬于兩幀相同的目標(biāo)。步驟9、在目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上，得到人頭目標(biāo)k的初始位置(XO，YO)及人頭目標(biāo)k移出背景圖像區(qū)域前最后檢測到的位置(Xn，Yn)，設(shè)AY:Yn-YO，若AY>T\，則進(jìn)門人數(shù)增加1，AY〈-L，則出門人數(shù)增加1，L為檢測區(qū)域高度的四分之三。如圖3所示，為本發(fā)明提供的一種DSP視頻采集設(shè)備的框圖，包括DSP處理器，DSP處理器通過視頻信號(hào)編碼輸入模塊連接CCD攝像頭，DSP處理器通過以太網(wǎng)物理層或串口與上位機(jī)進(jìn)行通信，DSP處理器通過視頻信號(hào)編碼輸出模塊連接顯示設(shè)備。其中DSP處理器選用TI公司的TMS320DM642，太網(wǎng)物理層收發(fā)器選用Intel公司的LXT971ALC，視頻信號(hào)編碼輸入模塊選用fflILIPS公司的PAL/NTSC/SECAM視頻解碼器SAA7113，視頻信號(hào)編碼輸出模塊選用PHILIPS公司的SAA7121。權(quán)利要求1.一種基于DSP視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法，步驟為步驟1、將人頭特征模型抽象成橢圓曲線模型，根據(jù)橢圓曲線模型建立人頭特征庫，并寫入檢測設(shè)備庫中供線性相關(guān)使用；步驟2、在某個(gè)場所的出入口的頂端安裝DSP視頻采集設(shè)備，獲取視頻圖像；步驟3、通過混合高斯背景建模算法進(jìn)行背景建模，獲得背景圖像；步驟4、由DSP視頻采集設(shè)備捕捉到第i時(shí)刻的視頻幀，求取該視頻幀與背景圖像的差異，若在視頻幀內(nèi)有不小于人頭大小的目標(biāo)則進(jìn)入下一步，否則捕獲第i+1時(shí)刻的視頻幀；步驟5、采用sobel垂直算子和sobel水平算子對(duì)第i時(shí)刻的視頻幀進(jìn)行處理得到邊緣圖像，并與背景的邊緣圖像進(jìn)行相減，得到目標(biāo)邊緣圖像；步驟6、采用線性相關(guān)算法將目標(biāo)邊緣圖像與人頭特征庫內(nèi)的每個(gè)模型橢圓進(jìn)行匹配，去除干擾后得到人頭目標(biāo)，DSP視頻采集設(shè)備將人頭目標(biāo)的中心位置(Xi，Yi)及第i時(shí)刻的視頻幀存儲(chǔ)起來；步驟7、重復(fù)步驟3至步驟6直至捕獲某個(gè)時(shí)間段內(nèi)所有的視頻幀及人頭中心位置；步驟8、采用目標(biāo)跟蹤和人頭對(duì)稱性原理排除人頭目標(biāo)中的偽目標(biāo)并判斷得到相鄰兩幀內(nèi)的同一人頭目標(biāo)k；步驟9、在目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上，得到人頭目標(biāo)k的初始位置(X0，Y0)及人頭目標(biāo)k移出背景圖像區(qū)域前最后檢測到的位置(Xn，Yn)，設(shè)ΔY＝Y(jié)n-Y0，若ΔY＞T1，則進(jìn)門人數(shù)增加1，ΔY＜-T1，則出門人數(shù)增加1，T1為檢測區(qū)域高度的四分之三。2.如權(quán)利要求1所述的一種基于DSP視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法，其特征在于，步驟5中所述的預(yù)處理包括步驟5.1、用sobel垂直算子和sobel水平算子提取出第i時(shí)刻視頻幀的垂直邊緣和水平邊緣，用不同的閾值對(duì)水平和垂直邊緣進(jìn)行二值化，其中水平邊緣的閾值小于垂直邊緣的閾值，再將兩個(gè)結(jié)果相比得到處理后的圖像；步驟5.2、對(duì)通過步驟5.1得到的圖像進(jìn)行開操作及閉操作，得到有效的圖像邊緣；步驟5.3、對(duì)步驟3所述的背景圖像進(jìn)行步驟5.1及步驟5.2的操作后得到背景圖像的邊緣；步驟5.4、從有目標(biāo)的圖像邊緣中減去背景圖像的邊緣得到了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)邊緣，即可得到目標(biāo)邊緣圖像。3.如權(quán)利要求1所述的一種基于DSP視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法，其特征在于，步驟1中所述的人頭特征庫的建立步驟為步驟1.1、將人頭特征模型抽象成橢圓曲線模型，設(shè)橢圓曲線模型的中心點(diǎn)為(x。，y。)，橢圓曲線模型的豎直中心線的長度為a，橢圓曲線模型的水平中心線的長度為b，橢圓曲線模型的豎直中心線與垂直線之間的夾角為0，橢圓曲線模型圓周上任意點(diǎn)的坐標(biāo)為(x,y)，則有下列公式'(x-jc。)cos0-(y-_y。)sinP、2+「(y-_y。)cos^+(x-x。)sin^、2—丄乂Vfl步驟1.2、根據(jù)頭在圖像中大小范圍和方向角度，其中，15《a《20;18《b《24;0《9《180，建立一系列模型橢圓，得到人頭特征庫。4.如權(quán)利要求1至3中任意一項(xiàng)所述的一種基于DSP視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法，其特征在于，所述DSP視頻釆集設(shè)備包括DSP處理器，DSP處理器通過視頻信號(hào)編碼輸入模塊連接CCD攝像頭，DSP處理器通過以太網(wǎng)物理層收發(fā)器或串口，將計(jì)數(shù)結(jié)果傳送給上位機(jī)，DSP處理器通過視頻信號(hào)編碼輸出模塊連接顯示設(shè)備。5.如權(quán)利要求1至3中任意一項(xiàng)所述的一種基于DSP視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法，其特征在于，所述步驟1至步驟9為由0++語言編制運(yùn)行與DSP視頻采集設(shè)備上的程序。全文摘要本發(fā)明提供了一種基于DSP視頻采集設(shè)備的統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口人數(shù)的方法，CCD圖像采集處理設(shè)備放置進(jìn)出口頂端，實(shí)時(shí)采集進(jìn)出口圖像，預(yù)處理器采用中值濾波算法對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過背景建模，獲取運(yùn)動(dòng)物體圖像，由主處理器采用匹配跟蹤算法對(duì)獲取的人員頭頂部信息進(jìn)行實(shí)時(shí)匹配跟蹤，從而獲得實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的客流信息。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是可以提供更直接的計(jì)數(shù)場景；檢測范圍大，可提供的參數(shù)多；安裝、維護(hù)方便；計(jì)算準(zhǔn)確度較紅外和踏板方式精確；不易損壞。文檔編號(hào)G07C9/00GK101540892SQ200910049829公開日2009年9月23日申請日期2009年4月23日優(yōu)先權(quán)日2009年4月23日發(fā)明者周建武,楊辰曲申請人:上海中安電子信息科技有限公司