一種基于激光檢測(cè)線的視覺(jué)分析人流量統(tǒng)計(jì)方法及設(shè)備的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及出/入口的人流量統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域，特別涉及一種基于激光檢測(cè)線的視覺(jué)分 析人流量統(tǒng)計(jì)方法及設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002] 人流量統(tǒng)計(jì)問(wèn)題是近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能安防監(jiān)控領(lǐng)域中備受關(guān)注的前沿方 向。可廣泛應(yīng)用于商場(chǎng)、旅游景點(diǎn)、展覽館等公共場(chǎng)合，及時(shí)得到當(dāng)前的進(jìn)出人流量及區(qū)域 內(nèi)的人流密度，為管理、安全預(yù)警、人流引導(dǎo)提供數(shù)據(jù)支持。
[0003] 現(xiàn)有人流量統(tǒng)計(jì)方法主要有基于紅外及超聲波技術(shù)的阻擋判斷檢測(cè)方法和基于 圖像視頻處理的人形特征檢測(cè)方法。基于紅外及超聲波技術(shù)通過(guò)阻擋判斷進(jìn)行人流統(tǒng)計(jì)時(shí) 往往很難對(duì)真假人體目標(biāo)進(jìn)行判斷；基于圖像視頻處理的人形特征檢測(cè)方法，往往難以通 過(guò)對(duì)完整人體進(jìn)行建模的方法獲得人體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，并且一旦出現(xiàn)擁擠情況，則人體在圖 像中呈現(xiàn)的狀況將更加復(fù)雜，檢測(cè)非常困難，準(zhǔn)確率不高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，而提供一種基于激光檢測(cè)線的視覺(jué)分析人 流量統(tǒng)計(jì)方法及設(shè)備，該方法改進(jìn)了完整人體建模帶來(lái)的出現(xiàn)擁擠時(shí)帶來(lái)的檢測(cè)困難、準(zhǔn) 確率不高的缺點(diǎn)；該設(shè)備具有檢測(cè)方便、準(zhǔn)確率高、速度快、并且可以根據(jù)出/入口的大小 靈活進(jìn)行擴(kuò)充的優(yōu)點(diǎn)。
[0005] 實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案：
[0006] 一種基于激光檢測(cè)線的視覺(jué)分析人流量統(tǒng)計(jì)方法，包括如下步驟：
[0007] 1)采集視頻，利用兩個(gè)一字線激光器從頭頂在地面投射得左激光線與右激光線， 通過(guò)網(wǎng)絡(luò)攝像頭從頭頂采集包括兩條激光線在內(nèi)的某一出入口的人出入視頻；
[0008] 2)提取檢測(cè)線，通過(guò)對(duì)采集的視頻進(jìn)行視頻分析，提取出左右兩條激光線作為左 右兩條檢測(cè)線；
[0009] 3)生成高度輪廓線，在人進(jìn)出過(guò)程中檢測(cè)線會(huì)發(fā)生斷裂及形變，通過(guò)視頻分析，從 開(kāi)始出現(xiàn)檢測(cè)線斷裂到檢測(cè)線斷裂結(jié)束，即人的整個(gè)進(jìn)出過(guò)程，在與中心線垂直方向，搜索 這段時(shí)間內(nèi)離中心線最遠(yuǎn)的檢測(cè)線像素，從而以此來(lái)構(gòu)成高度輪廓線；
[0010] 4)頭肩輪廓匹配，主要用于檢測(cè)生成的高度輪廓線中是否為人的肩形輪廓及頭形 輪廓，從而判斷是否為人經(jīng)過(guò)，頭肩輪廓匹配包括肩形輪廓線匹配、頭形輪廓匹配，肩形輪 廓匹配要求左右兩邊肩形輪廓數(shù)據(jù)的寬度、平均高度都相近，總的寬度要大于整個(gè)斷口寬 度的二分之一、小于整個(gè)斷口寬度的四分之三；頭形輪廓匹配要求頭形輪廓數(shù)據(jù)處于斷口 的中間，其寬度為左右兩邊的肩形輪廓平均寬度的0.9至1.5倍，平均高度為肩形輪廓平均 高度的I. 1至1.4倍；
[0011] 5)人進(jìn)出方向的判斷，在匹配確定完成了一次人的進(jìn)出后，通過(guò)判斷兩根檢測(cè)線 的先后斷裂順序來(lái)判斷人流進(jìn)出的方向，當(dāng)靠門外邊的右檢測(cè)線先斷裂，靠門里邊的左檢 測(cè)線后斷裂，則代表完成一次進(jìn)入過(guò)程；當(dāng)靠門里邊的左檢測(cè)線先斷，靠門外邊的右檢測(cè)線 后斷裂，則代表完成一次出的過(guò)程，就可以對(duì)進(jìn)出的人流量統(tǒng)計(jì)；
[0012] 6)人流量的統(tǒng)計(jì)，當(dāng)檢測(cè)到完成了一次人的進(jìn)入后，將進(jìn)入人數(shù)計(jì)數(shù)器加1，并記 錄當(dāng)前時(shí)間；當(dāng)檢測(cè)到完成了一次人的出動(dòng)作后，將出去人數(shù)計(jì)數(shù)器加1，同時(shí)記錄當(dāng)前時(shí) 間，從而可以統(tǒng)計(jì)出某段時(shí)間內(nèi)某一出入口的進(jìn)出人數(shù)，及通過(guò)兩者之差得出場(chǎng)所內(nèi)的已 有人數(shù)。
[0013] 步驟2中，通過(guò)亮度與色差的線性組合值作為判斷對(duì)象，大于判斷閾值則為檢測(cè) 線上像素，否則不是，檢測(cè)線的判斷閾值根據(jù)取不同閾值時(shí)中心線上檢測(cè)線總斷口寬度變 化來(lái)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，當(dāng)總斷口寬度最小時(shí)，則為最優(yōu)閾值；其中中心線定義為：當(dāng)沒(méi)有 行人進(jìn)出時(shí)，沒(méi)有發(fā)生斷殘裂的檢測(cè)線中心單像素直線為中心線；總斷口寬度為當(dāng)有人經(jīng) 過(guò)時(shí)中心線上的檢測(cè)線發(fā)生斷開(kāi)，而所有斷口寬度之和為總斷口寬度，最優(yōu)閾值的判斷方 法：
[0014] t=a*I+b*C(1)
[0015] 其中，t為檢測(cè)線的特征，a，b為線性系數(shù)，I為像素點(diǎn)的亮度值，C為像素點(diǎn)的色 差值，其中a+b= 1，a<b;
[0016] 檢測(cè)線的判斷閾值根據(jù)取不同閾值時(shí)中心線上檢測(cè)線斷口寬度變化來(lái)進(jìn)行自適 應(yīng)調(diào)整，當(dāng)斷口寬度最小時(shí)，則為最優(yōu)閾值，自適應(yīng)調(diào)整過(guò)程為：
[0017] T=Tn-JmAT(2)
[0018] 其中，T為當(dāng)前幀的最優(yōu)閾值，Tlri為前一幀圖像的最優(yōu)檢測(cè)線判斷閾值，AT為迭 代步長(zhǎng)，m為迭代變量，m= 0, ±1，±2…，其取值從0開(kāi)始進(jìn)行迭代運(yùn)算，當(dāng)：
[0019] Kffl<Kffl^1 (3)
[0020] 其中，Km為第m+1次檢測(cè)得的中心線上檢測(cè)線總斷口寬度值，kM為第m次檢測(cè)得 的中心線上檢測(cè)線斷口寬度值，滿足（3)式時(shí)，m反向取值，直到&為最小值極點(diǎn)時(shí)，停止迭 代。
[0021] 中心線上檢測(cè)線斷口寬度檢測(cè)方法為：檢測(cè)中心線坐標(biāo)位置上的像素是否為檢測(cè) 線上的像素，當(dāng)t>T時(shí)，則為檢測(cè)線像素，如果不是則為斷口，連續(xù)斷裂的像素點(diǎn)數(shù)則為斷 口寬度，中心線上所有斷口的寬度之和為中心線上檢測(cè)線總斷口寬度值。
[0022] 步驟3中，生成高度輪廓線的方法為：針對(duì)中心線上斷口像素，向與中心線垂直且 遠(yuǎn)離圖像中心的方向搜索檢測(cè)線，如果找到則記錄下檢測(cè)線的位置，并判斷檢測(cè)線到中心 線的垂直距離是否比當(dāng)前像素以前統(tǒng)計(jì)的最大高度值更大，如果是則更新中心線上對(duì)應(yīng)點(diǎn) 的最大高度值，如果當(dāng)前高度值比以前統(tǒng)計(jì)的高度值小，或者沒(méi)有搜索到檢測(cè)線，即：采集 的圖像檢測(cè)線有缺失，則中心線上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的最大高度值保持原高度值不變；在人進(jìn)出的整 個(gè)過(guò)程中，記錄中心線上出現(xiàn)過(guò)的所有斷口像素坐標(biāo)及對(duì)應(yīng)的最大高度值，然后標(biāo)記出以 最大高度值構(gòu)成的高度輪廓線，在人已經(jīng)進(jìn)出完成，即：檢測(cè)線無(wú)斷裂現(xiàn)象后，根據(jù)檢測(cè)到 的輪廓線各像素位置、高度信息進(jìn)行頭肩輪廓匹配。
[0023] 步驟4中，頭肩輪廓匹配主要包括肩形輪廓線匹配、頭形輪廓匹配，肩形輪廓線上 的點(diǎn)滿足條件：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于激光檢測(cè)線的視覺(jué)分析人流量統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于，包括如下步驟： 1) 采集視頻，利用兩個(gè)一字線激光器從頭頂在地面投射得左激光線與右激光線，通過(guò) 網(wǎng)絡(luò)攝像頭從頭頂采集包括兩條激光線在內(nèi)的某一出入口的人出入視頻； 2) 提取檢測(cè)線，通過(guò)對(duì)采集的視頻進(jìn)行視頻分析，提取出左右兩條激光線作為左右兩 條檢測(cè)線； 3) 生成高度輪廓線，在人進(jìn)出過(guò)程中檢測(cè)線會(huì)發(fā)生斷裂及形變，通過(guò)視頻分析，從開(kāi)始 出現(xiàn)檢測(cè)線斷裂到檢測(cè)線斷裂結(jié)束，即人的整個(gè)進(jìn)出過(guò)程，在與中屯、線垂直方向，捜索該段 時(shí)間內(nèi)離中屯、線最遠(yuǎn)的檢測(cè)線像素，從而W此來(lái)構(gòu)成高度輪廓線； 4) 頭肩輪廓匹配，主要用于檢測(cè)生成的高度輪廓線中是否為人的肩形輪廓及頭形輪 廓，從而判斷是否為人經(jīng)過(guò)，頭肩輪廓匹配包括肩形輪廓線匹配、頭形輪廓匹配，肩形輪廓 匹配要求左右兩邊肩形輪廓數(shù)據(jù)的寬度、平均高度都相近，總的寬度要大于整個(gè)斷口寬度 的二分之一、小于整個(gè)斷口寬度的四分之S ;頭形輪廓匹配要求頭形輪廓數(shù)據(jù)處于斷口的 中間，其寬度為左右兩邊的肩形輪廓平均寬度的0. 9至1. 5倍，平均高度為肩形輪廓平均高 度的1.1至1.