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    重庆时时彩的缩水图: 一种基于头顶摄像头的监控行人计数的方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310190528.5

    申请日:

    2013.05.21

    公开号:

    CN103310444A

    公开日:

    2013.09.18

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20130521|||公开
    IPC分类号: G06T7/00; G06T7/20 主分类号: G06T7/00
    申请人: 上海交通大学
    发明人: 俞中杰; 杨杰
    地址: 200240 上海市闵行区东川路800号
    优先权:
    专利代理机构: 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人: 郭国中
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310190528.5

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2016.02.10|||2013.11.20|||2013.09.18

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开一种计算机视觉与模式识别领域的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法,首先将距离相近的人和物体作为一个跟踪目标,然后通过分析该目标区域的大小和轮廓特征,估计该区域所含有的行人的数量,达到计数的目的。区别于目前的已有方法,本发明将距离较近的多个行人作为一个跟踪的目标,根据该目标的面积和轮廓特征来估计此目标中所含有的行人的数量。同时,采用基于图像轮廓并融合部分步态特征的方法,用于区分前景块中行人和非行人物体(如行李箱等)。实验证明本发明提出的方法在行人间距较小,以及存在非行人的运动物体的场景下,可以取得令人满意的计数效果。

    权利要求书

    权利要求书
    1.   一种基于头顶摄像头的监控行人计数的方法,其特征在于,所述方法利用行人与非行人之间轮廓与步态特征的不同来估计场景中的人数,具体包括如下步骤:
    第一步,安装摄像头:摄像头方向竖直向下,但是与铅垂线有5到10度的夹角;
    第二步,获得运动物体的位置:采用高斯混合模型法,即建立背景的高斯混合模型,比较每一帧每个像素点的值,判断是否为前景;
    第三步,目标跟踪:利用块匹配的方式,即通过比较当前帧检测到的前景块和已跟踪到的目标的模型,来实现目标的跟踪;
    第四步,获取跟踪目标的特征:计算第三步中跟踪到的目标的大小及轮廓特征,包括目标的外接矩形的面积S(t),目标下半部分五分之一区域的轮廓周长L(t);
    第五步,计算目标区域包含的人数:根据S(t)和L(t)的值,综合估计该目标中所含的行人数量;
    第六步,绊线检测:通过判断跟踪目标与预设的直线的距离来判断是否越线,预设两条直线,通过区分越线的先后来判断行人的方向;
    第七步,人数统计及输出:根据目标所含的人数和越线的方向,计算进入和走出该区域的人数,并输出显示。

    2.   根据权利要求1所述的监控行人计数的方法,其特征在于,所述第三步中,采用基于匹配的块跟踪,每当获得新的一帧图像的前景,就与目标队列中的目标模型进行匹配,首先从目标外接矩形框的位置关系上进行匹配,若目标的外接矩形框与队列中模型的矩形框之间的距离小于设定的阈值时,就认为有可能是同一个目标;同时,还加入了对目标特征的匹配,提取目标的特征点,与目标专属的码书进行匹配。

    3.   根据权利要求1所述的监控行人计数的方法,其特征在于,所述第四步中,具体为:第三步中每一个跟踪到的目标都有一个唯一的序号,根据前景的信息,依次计算出每一个前景的外接矩形框的位置,并且将这些矩形框设为感兴趣的区域ROI;在每一帧中,计算该矩形框的面积大小,记为S(t),然后取ROI的下半部分五分之一区域,计算该区域内的轮廓,以及该区域内所有轮廓的长度之和,记为L(t)。

    4.   根据权利要求1所述的监控行人计数的方法,其特征在于,所述第五步中,
    首先要对人数和其所对应的阈值进行设置,阈值的设置如下:
    定义area_thre0,area_thre1,area_thre2分别为比较目标外接矩形框大小的阈值,在系统初始化时设定;contour_thre1,contour_thre2分别为比较目标步态部分轮廓大小的阈值,在系统初始化时设定;num_of_pede为根据阈值比较的结果计算得到的当前最新的跟踪目标所包含的行人数量;
    当S(t)小于area_thre0时,认为目标太小,可能是干扰,计数为num_of_pede=0;
    当S(t)大于等于area_thre0并且小于area_thre1时,认为目标可能包含一个行人,计数为num_of_pede=1;
    当S(t)大于等于area_thre1并且小于area_thre2时,认为目标可能包含两个行人,计数为num_of_pede=2;
    当S(t)大于等于area_thre2时,使用进行回归得出的公式,计数num_of_pede为0.0002*S(t)+0.2773取整后的值;
    然后进行轮廓检测的数据进行修正,对于轮廓的长度,同样用阈值处理:
    若num_of_pede=2,则比较L与contour_thre1,若L小于contour_thre1,则相应人数num_of_pede减一,否则num_of_pede不变;
    若num_of_pede=3,则比较L与contour_thre2,若L小于contour_thre2,则相应人数num_of_pede减一,否则num_of_pede不变;
    经过这样修正后的人数即可作为相对可靠的前景中行人的数量。

    5.   根据权利要求1?4任一项所述的监控行人计数的方法,其特征在于,所述第六步中,在系统初始化时,首先在场景中设定一条直线,该直线用鼠标在视频的第一帧中画出,系统自动计算出与该直线相距20个像素点的两条平行直线,系统根据跟踪到的前景矩形框中心与这两条直线的距离,来判断是否绊线,并且记录绊线的先后顺序,以判断该目标是进还是出。

    6.   根据权利要求5所述的监控行人计数的方法,其特征在于,所述第六步中,当跟踪目标的中心与所设置的直线之间距离小于预设值即7个像素时,定义为绊线。

    7.   根据权利要求1或3所述的监控行人计数的方法,其特征在于,所述方法将步态特征引入人数估计中,从而区分行人和行李。

    8.   根据权利要求1所述的监控行人计数的方法,其特征在于,所述S(t)和L(t)的值与人数的关系由统计训练得到。