一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法。它的步骤如下：1) 视频码流解析；2)像素点MV求解；3)前景目标获取；4)人流方向获取。本发明专利技术可以大大减少数据收集费用，避免人工计数带来的信息不完整。这项技术在欧美等发达国家已经非常的普遍，近年来新加坡、日本、香港等发达地区的也逐步大量采用客分析系统。但由于在大型商场里，由于需要对分布在各个位置的多路视频进行解码和视频分析不间断工作，需要部署专门机房，采购多台视频服务器，建设和后期的持续维护成本高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法
本专利技术涉及客流分析方法，尤其涉及一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法。
技术介绍
客流分析是一项重要的市场研究手段，国外几乎所有购物中心、商场、大型连锁营业厅和连锁商业网点在企业的各项营运决策之前都必须进行的环节。随着竞争的加剧，商业模式逐步由传统坐商向极具主动性的行商转变。因此，商家对日常客流的统计及其变化规律的分析掌控就显得尤为重要。目前国内很多商家的经营决策者已经意识到了客流信息对于企业的管理和营运决策分析的重要性。一般会在节假日采用人工的方式进行客流量数据的统计和分析。客流量数据需要长期不间断地统计分析，才能发现其中变化规律，同时结合内部已有数据以及必要的问卷调查等各项数据信息交叉对比分析才能充分地发挥它的应用价值，为决策提供强有力的依据。如图1所示，现有基于人流量统计分析方法流程如下：1)解码单元,对前端摄像机传送过来的码流进行解码处理；2)前景检测单元,检测出运动前景；3)图像匹配和识别单元,获取人流方向人流量等信息。基于视频图像进行自动客流统计分析，可以大大减少数据收集费用，避免人工计数带来的信息不完整。这项技术在欧美等发达国家已经非常的普遍，近年来新加坡、日本、香港等发达地区的也逐步大量采用客分析系统。但由于在大型商场里，由于需要对分布在各个位置的多路视频进行解码和视频分析不间断工作，需要部署专门机房，采购多台视频服务器，建设和后期的持续维护成本高。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法。基于视频图像进行自动客流统计分析方法的步骤如下：1)视频码流解析首先对于接收到摄像机发送的视频码流,调用解码器的码流解析单元进行码流信息提取，得到当前一副视频采集画面中每一个编码子块的运动矢量(MV),根据相邻位置的子块运动方向一致性原理，对解析出的每个子块的运动矢量和与其相邻的子块的运动矢量施加中值滤波器，消除编码过程中有可能产生的运动估计矢量错误，滤波器模板尺寸为3-5像素，同时从码流中读取每个子块运动误差的残差信息；2)像素点MV求解对运动矢量使用基于像素点修正运动矢量的方式，获取图像中每一个像素点的运动矢量mvpixel(x，y)，其x，y分别是像素点在图像中的水平和垂直坐标位置；3)前景目标获取统计具有坐标位置相邻,且具有相同运动矢量的像素点,组成集合,定义为一个前景区域，对当前图像中所有的像素点做同样的判断,得到所有的前景目标。4)人流方向获取判断图像中每一个像素点的运动矢量mvpixel(x，y)，把坐标位置相邻，且运动矢量方向相同的像素点记做一个前景区域，得到当前图像中所有的前景区域ActiveArea(n，t)，其中n为前景区域的编号，t为帧号；把属于同一个前景区域内n的所有像素点的运动矢量求均值，作为当前前景区域的运动矢量：MVActiveArea(n，t)，其中n为前景区域的编号，t为帧号；对于当前图像中每一个前景区域n,通过运动矢量和前景区域大小的比较，得到在不同图像中属于同一个前景区域的物体，根据相连两帧或多帧之间属于相同前景的目标位置坐标点的变化，得到人流运动方向和速度信息。所述的步骤2)为：具体过程如下：(1)判断当前子块的运动矢量和邻域子块MV(x-1，y-1)、MV(x-1，y)、MV(x，y-1)、MV(x，y+1)、MV(x+1，y)、MV(x+1，y+1)、MV(x-1，y+1)、MV(x+1，y-1)八个子块运动矢量差值的绝对值之和DiffMV(x，y)，其中x，y表示当前子块是水平和垂直方向的序号；(2)如果DiffMv(x，y)的值小于于预先设定的阀值T1，其中T1＜8，则直接把当前子块的运动矢量当作当前子块所有像素点的运动矢量；否则，根据每一个像素点和周边子块的坐标点位置进行加权插值，得到每一个象素点所对应的运动矢量；(3)求解当前子块每个像素点的运动矢量MV值，计算公式如下：其中，blocksize是子块的大小，d(n)是当前像素点到各个子块中心像素点的距离；mvblock(x，y)表示上述八个邻域子块的运动矢量，diff(n)表示上述八个邻域子块的残差值，由于残差值越小，表明当前编码子块和运动矢量所对应的参考帧子块匹配度越高，把残差值作为运动矢量的可靠度，帧内运动子块往往是由于编码器在进行子块编码时,运动估计的误差较大,不再进行帧间估计,因此对于帧内编码子块，把残差值修改为无穷大的正数；基于每个象素点的运动矢量方向确定前景目标，把属于邻域象素点，并且具有相同运动矢量的像素点集合定义为一个前景区域，通过对图像中所有像素点的运动矢量进行扫描判断，得到当前帧图像所有的前景目标，检测第t和第t+1帧中的属于同一前景的目标，记录满足下面条件的前景目标对:ABS(PixnumActiveArea(n，t)-PixnumActiveArea(m，t+1))＜T3其中符号PixnumActiveArea表示计算当前前景子块的象素点个数，n为第t帧的前景目标，m为第t+1帧的前景个数，ABS为求绝对值，T3为阀值，取10；从满足上述公式的匹配前景对中，选择子块运动矢量差异最小的子块作为同一个运动前景物体，根据前景区域的面积和数量得到人流密度信息，对不同帧之间连续施加所描述的前景匹配方法，得到不同视频帧中前景物体的坐标位置，从而得到运动轨迹、人流方向信息。传统的基于多高斯进行背景建模以及前背景分离的方法，不是直接对运动前景进行建模。对背景图像的建模是基于像素点的，而不是基于区域的，进行处理时是针对每帧图像进行单独的处理，而没有考虑到图像帧之间的相关性和反馈。同时，对得到前景区域需要进行图像匹配的工作，以得到前景区域的运动轨迹等信息，计算负荷和部署维护成本都很高。基于上述考虑，本专利技术提出一种直接从视频码流中抽取前景关键信息的方法，可以极大地降低由于原始视频进行处理所需要的计算复杂度，减少对视频分析服务器数量和性能的需求，降低系统的部署和运营成本。本专利技术通过这种方式进行判断，得到前后帧对应的同一前景，从而可以描述出此目标前景的轨迹与方向。对比传统的多高斯建模方案中，由于建模过程没有考虑到前后帧之间的运动关联，必须再使用复杂的图像识别和匹配算法确定相邻帧之间前景区域的运动方向。附图说明图1是现有基于人流量统计分析方法流程示意图；图2是基于视频图像进行自动客流统计分析方法流程示意图；图3是本专利技术的视频编码中基于子块进行运动估计示意图；图4是本专利技术的视频编码流程图。具体实施方式基于视频图像进行自动客流统计分析方法的步骤如下：1)视频码流解析首先对于接收到摄像机发送的视频码流,调用解码器的码流解析单元进行码流信息提取，得到当前一副视频采集画面中每一个编码子块的运动矢量(MV)，根据相邻位置的子块运动方向一致性原理，对解析出的每个子块的运动矢量和与其相邻的子块的运动矢量施加中值滤波器，消除编码过程中有可能产生的运动估计矢量错误，滤波器模板尺寸为3-5像素，同时从码流中读取每个子块运动误差的残差信息；2)像素点MV求解对运动矢量使用基于像素点修正运动矢量的方式，获取图像中每一个像素点的运动矢量mvpixel(x，y)，其x，y分别是像素点在图像中的水平和垂直坐标位置；3)前景本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法，其特征在于，它的步骤如下：1)视频码流解析首先对于接收到摄像机发送的视频码流，调用解码器的码流解析单元进行码流信息提取，得到当前一副视频采集画面中每一个编码子块的运动矢量(MV)，根据相邻位置的子块运动方向一致性原理，对解析出的每个子块的运动矢量和与其相邻的子块的运动矢量施加中值滤波器，消除编码过程中有可能产生的运动估计矢量错误，滤波器模板尺寸为3‑5像素，同时从码流中读取每个子块运动误差的残差信息；2)像素点MV求解对运动矢量使用基于像素点修正运动矢量的方式，获取图像中每一个像素点的运动矢量mvpixel(x，y)，其x，y分别是像素点在图像中的水平和垂直坐标位置；3)前景目标获取统计具有坐标位置相邻，且具有相同运动矢量的像素点，组成集合，定义为一个前景区域，对当前图像中所有的像素点做同样的判断，得到所有的前景目标。4)人流方向获取判断图像中每一个像素点的运动矢量mvpixel(x，y)，把坐标位置相邻，且运动矢量方向相同的像素点记做一个前景区域，得到当前图像中所有的前景区域ActiveArea(n，t)，其中n为前景区域的编号，t为帧号；把属于同一个前景区域内n的所有像素点的运动矢量求均值，作为当前前景区域的运动矢量：MVActiveArea(n，t)，其中n为前景区域的编号，t为帧号；对于当前图像中每一个前景区域n，通过运动矢量和前景区域大小的比较，得到在不同图像中属于同一个前景区域的物体，根据相连两帧或多帧之间属于相同前景的目标位置坐标点的变化，得到人流运动方向和速度信息。...

【技术特征摘要】
1.一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法，其特征在于，步骤如下：1)视频码流解析首先对于接收到摄像机发送的视频码流,调用解码器的码流解析单元进行码流信息提取，得到当前一幅视频采集画面中每一个编码子块的运动矢量MV，根据相邻位置的子块运动方向一致性原理，对解析出的每个子块的运动矢量和与其相邻的子块的运动矢量施加中值滤波器，消除编码过程中有可能产生的运动估计矢量错误，滤波器模板尺寸为3-5像素，同时从码流中读取每个子块运动误差的残差信息；2)像素点MV求解对运动矢量使用基于像素点修正运动矢量的方式，获取图像中每一个像素点的运动矢量mvpixel(x，y)，其中x，y分别是像素点在图像中的水平和垂直坐标位置；3)前景目标获取统计具有坐标位置相邻,且具有相同运动矢量的像素点,组成集合,定义为一个前景区域，对当前图像中所有的像素点做同样的判断,得到所有的前景目标；4)人流方向获取判断图像中每一个像素点的运动矢量mvpixel(x，y)，把坐标位置相邻，且运动矢量方向相同的像素点记做一个前景区域，得到当前图像中所有的前景区域ActiveArea(n，t)，其中n为前景区域的编号，t为帧号；把属于同一个前景区域内n的所有像素点的运动矢量求均值，作为当前前景区域的运动矢量：MVActiveArea(n，t)，其中n为前景区域的编号，t为帧号；对于当前图像中每一个前景区域n,通过运动矢量和前景区域大小的比较，得到在不同图像中属于同一个前景区域的物体，根据相连两帧或多帧之间属于相同前景的目标位置坐标点的变化，得到人流运动方向和速度信息。2.如权利要求1所述的一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法，其特征在于，所述的步骤2)为：具体过程如下：(1)判断当前子块的运动矢量和八个邻域子块MV(x-1，y-1)、MV(x-1，y)、MV(x，y-1)、MV(x，y+1)、MV(x+1，y)、MV(x+1，y+1)、MV(x-1，y+1)、MV(x+1，y-1)中各子块运动矢量差值的绝对值之和DiffMv(x，y)，其中x，y表示当前子块是水平和垂直方向的序号；(2)如果Dif...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾慧，
申请(专利权)人：浙江工商大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33