基于图像分析的人数统计方法和人数统计装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供能够自动提升检测精度的人数统计方法和装置以及公交客流计数方法和装置。本发明专利技术利用强分类器对实时取得的各待测图像帧进行遍历，得到包含人头部特征的特征图像块的集合(B)，强分类器预先利用由头部区域像素特征的正样本和负样本构成的样本库(A)进行训练而得，用强学习算法进行处理；利用弱分类器对实时取得的各待测图像帧进行遍历，得到包含人头部特征的特征图像块的集合(C)，弱分类器能够获得样本库(A)中没有的正样本，用弱学习算法进行处理；将集合(C)中有而集合(B)中没有的特征图像块作为正样本添加到样本库(A)中，重新进行训练，对强分类器进行更新；利用更新后的强分类器进行实时头部检测，统计得到人数。

Counting method based on image analysis and counting device

The invention provides a method and a device for counting the number of people capable of automatically improving the detection accuracy, and a method and a device for counting the number of passengers in the bus. The invention uses the strong classifier to traverse the real-time access to the measured image frame, get a set of an image block contains the head feature (B), a strong classifier using pre sample library consists of positive sample pixels features of the head and negative samples (A) and were treated with strong learning training. Traversal algorithm; real-time access to the measured image frame by using the weak classifier, get a set of an image block contains the head feature (C), weak classifiers can obtain the sample library (A) is not in the sample, with a weak learning algorithm for processing; the collection (C) in the collection (B) features in the image block as no positive sample was added to the sample database (A), re training of the strong classifier update; real-time head detection using the strong classifier after the update, the number of statistics.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种人数统计方法和人数统计装置，更具体地说，涉及基于图像分析的人数统计方法和人数统计装置，尤其是公交客流的统计方法和统计装置。
技术介绍
现实生活中，人流量的统计有着很高的实用价值。例如，对于展览活动、体育赛事等人流过度密集的聚会性活动，通过人流监控控制参会人数，可减少踩踏事件的发生。对医院各门诊部门病人流量的统计，有利于根据病人就诊时间，总结出病人的就诊时间规律，科学合理地调配医生、护士的值班时间，缩短了病人的等候时间等等。尤其是在公交管理领域，公交客流分析能够反映真实的公交运营情况，是科学制定公交调度方法的基础，是提供高质量的公交服务的保证。早期的人流量统计使用人工计数的方法，但是人工计数存在统计人员因疲倦而漏数人数、人力成本需持续性投入等弊端。后来又出现了三辊闸方式、红外线感应统计方式、重力感应方式等方式，尤其是红外线感应统计方式被广泛使用，但是红外线感应统计方式存在安装影响美观、容易受到外界因素干扰等弊端。近年来，计算机技术得到了飞速发展，并随着硬件成本的下降以及各种视频图像处理算法的不断更新和完善，基于图像的人数统计方法逐渐在实际生活中得到应用和普及。例如在专利文献1(CN104156983A)中公开了一种基于视频图像处理的公交客流统计方法。该方法通过对安装在公交车车顶的在垂直方向进行采集的摄像头得到的视频进行处理，统计公交客流数量。该方法能够有效减小因乘客拥挤造成遮挡、光线变化变化等因素对客流统计的影响，统计精度高，被认为是最适合公交客流统计的方法之一。专利文献1：CN104156983A
技术实现思路
专利技术要解决的问题然而专利文献1所述的例子等现有技术存在如下问题。不管基于图像分析的人数统计方法多优秀，也不可能做到绝对没有漏检和误检，所以需要使其进一步自学习或通过其他方式提高精度。而例如公交车等应用环境下人数统计装置绝大多数时间处于无人监督状态，从而导致计数精度无法及时提升，不能随着检测过程的进行而进行改进。本专利技术的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种能够自动提升检测精度的人数统计方法和人数统计装置。用于解决课题的技术方案为了解决上述课题，本专利技术可以为一种基于图像分析的人数统计方法，其特征在于：实时取得各待测图像帧的图像取得步骤；分类器更新步骤，在人体检测过程中利用强分类器和弱分类器对实时取得的各待测图像帧进行分析，其中，上述强分类器为预先利用由包含人体特征的特征图像块的正样本和负样本构成的样本库进行训练而得的，用强学习算法进行处理，上述弱分类器能够获得上述样本库中没有的正样本，用弱学习算法进行处理，将被上述弱分类器检测出而不能被强分类器检测出的特征图像块作为新的正样本加入到上述样本库中，并利用更新后的上述样本库重新进行训练，来对上述强分类器进行更新；和利用更新后的上述强分类器对实时取得的各上述待测图像帧进行实时人体检测，统计得到人数的人数统计步骤。本专利技术的人数统计方法，也可以上述分类器更新步骤包括：利用上述强分类器对实时取得的各待测图像帧进行遍历，得到作为上述特征图像块的集合的第一图像块集合的步骤；利用弱分类器对实时取得的各上述待测图像帧进行遍历，得到作为上述特征图像块的集合的第二图像块集合的步骤；和对上述第一图像块集合和上述第二图像块集合中的特征图像块进行比较，如果存在上述第一图像块集合中没有而上述第二图像块集合中有的特征图像块，则将这些特征图像块作为新的正样本添加到上述强分类器的上述样本库中，并利用更新后的上述样本库重新进行训练，来对强分类器进行更新的步骤。本专利技术的人数统计方法，也可以上述图像取得步骤中，利用以镜头面向地平面的方式架设的摄像头从上方取得各上述待测图像帧，上述特征图像块所包含的人体特征为人头部特征。本专利技术的人数统计方法，也可以还包括人工判断步骤，将上述第一图像块集合中没有而上述第二图像块集合中有的特征图像块定期通过网络发送到服务器，由用户远程进行人工判断上述特征图像块是否为正样本，将判断为不是正样本的特征图像块从上述样本库中删除，并利用更新后的上述样本库进行训练，来对强分类器进行更新。本专利技术的人数统计方法，也可以上述强分类器获取上述特征图像块所包含的人体特征的方法为HOG。本专利技术的人数统计方法，也可以上述弱分类器工作方式如下：获取连续n帧图像；对上述n帧图像的像素取均值，得到背景参考帧；将当前帧逐像素与背景参考帧相减得到差帧；通过预先设定的阈值检测获取差帧中深色圆形轮廓作为人头部区域来取得人头部特征。本专利技术的人数统计方法，也可以为一种公交客流计数方法，其特征在于：利用上述的人数统计方法统计公交客流的人数。为了解决上述课题，本专利技术可以为一种基于图像分析的人数统计装置，其特征在于：实时取得各上述待测图像帧的图像取得单元；对实时取得的各上述待测图像帧进行遍历，得到作为上述特征图像块的集合的第一图像块集合的强分类器，上述强分类器为预先利用由包含人体特征的特征图像块的正样本和负样本构成的样本库进行训练而得的，用强学习算法进行处理；对实时取得的各上述待测图像帧进行遍历，得到作为上述特征图像块的集合的第二图像块集合的弱分类器，上述弱分类器能够获得上述样本库中没有的正样本，用弱学习算法进行处理；分类器更新单元，对上述第一图像块集合和上述第二图像块集合中的特征图像块进行比较，如果存在上述第一图像块集合中没有而上述第二图像块集合中有的特征图像块，则将这些特征图像块作为新的正样本添加到上述强分类器的上述样本库中，并利用更新后的上述样本库重新进行训练，来对强分类器进行更新；和利用更新后的上述强分类器对实时取得的各上述待测图像帧进行实时人体检测，统计得到人数的人数统计单元。本专利技术的人数统计装置，也可以上述图像取得单元为以镜头面向地平面的方式架设从上方取得各上述待测图像帧的摄像头，上述特征图像块所包含的人体特征为人头部特征。本专利技术的人数统计装置，也可以还包括人工判断单元，将上述第一图像块集合中没有而上述第二图像块集合中有的特征图像块定期通过网络发送到服务器，由用户远程进行人工判断上述特征图像块是否为正样本，将判断为不是正样本的特征图像块从上述样本库中删除，并利用更新后的上述样本库进行训练，来对强分类器进行更新。本专利技术的人数统计装置，也可以上述强分类器获取上述特征图像块所包含的人体特征的装置为HOG。本专利技术的人数统计装置，也可以上述弱分类器工作方式如下：获取连续n帧图像；对上述n帧图像的像素取均值，得到背景参考帧；将当前帧逐像素与背景参考帧相减得到差帧；通过预先设定的阈值检测获取差帧中深色圆形轮廓作为人头部区域来取得人头部特征。本专利技术也可以为一种公交客流计数装置，其特征在于：利用权利要求8～12中任一项上述的人数统计装置统计公交客流的人数。专利技术效果本专利技术的人数统计方法和人数统计装置能够自动提升检测精度。附图说明图1是本专利技术的实施方式1的功能框图。图2是本专利技术的实施方式1的流程图。图3是本专利技术的实施方式2的功能框图。图4是本专利技术的实施方式2的流程图。图5是例示头部检测算法的基本框图。图6是用于说明弱分类器的方法的图。具体实施方式<实施方式1>首先对本专利技术的实施方式1进行详细说明。本实施方式以公交客流计数系统为例进行说明，但是不限于公交客流计数系统。在本实施方式中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像分析的人数统计方法，其特征在于，包括：实时取得各待测图像帧的图像取得步骤；分类器更新步骤，在人体检测过程中利用强分类器和弱分类器对实时取得的各待测图像帧进行分析，其中，所述强分类器为预先利用由包含人体特征的特征图像块的正样本和负样本构成的样本库进行训练而得的，用强学习算法进行处理，所述弱分类器能够获得所述样本库中没有的正样本，用弱学习算法进行处理，将被所述弱分类器检测出而不能被强分类器检测出的特征图像块作为新的正样本加入到所述样本库中，并利用更新后的所述样本库重新进行训练，来对所述强分类器进行更新；和利用更新后的所述强分类器对实时取得的各所述待测图像帧进行实时人体检测，统计得到人数的人数统计步骤。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像分析的人数统计方法，其特征在于，包括：实时取得各待测图像帧的图像取得步骤；分类器更新步骤，在人体检测过程中利用强分类器和弱分类器对实时取得的各待测图像帧进行分析，其中，所述强分类器为预先利用由包含人体特征的特征图像块的正样本和负样本构成的样本库进行训练而得的，用强学习算法进行处理，所述弱分类器能够获得所述样本库中没有的正样本，用弱学习算法进行处理，将被所述弱分类器检测出而不能被强分类器检测出的特征图像块作为新的正样本加入到所述样本库中，并利用更新后的所述样本库重新进行训练，来对所述强分类器进行更新；和利用更新后的所述强分类器对实时取得的各所述待测图像帧进行实时人体检测，统计得到人数的人数统计步骤。2.如权利要求1所述的人数统计方法，其特征在于：所述分类器更新步骤包括：利用所述强分类器对实时取得的各所述待测图像帧进行遍历，得到作为所述特征图像块的集合的第一图像块集合的步骤；利用弱分类器对实时取得的各所述待测图像帧进行遍历，得到作为所述特征图像块的集合的第二图像块集合的步骤；和对所述第一图像块集合和所述第二图像块集合中的特征图像块进行比较，如果存在所述第一图像块集合中没有而所述第二图像块集合中有的特征图像块，则将这些特征图像块作为新的正样本添加到所述强分类器的所述样本库中，并利用更新后的所述样本库重新进行训练，来对强分类器进行更新的步骤。3.如权利要求2所述的人数统计方法，其特征在于：所述图像取得步骤中，利用以镜头面向地平面的方式架设的摄像头从上方取得各所述待测图像帧，所述特征图像块所包含的人体特征为人头部特征。4.如权利要求2或3所述的人数统计方法，其特征在于：还包括人工判断步骤，将所述第一图像块集合中没有而所述第二图像块集合中有的特征图像块定期通过网络发送到服务器，由用户远程进行人工判断所述特征图像块是否为正样本，将判断为不是正样本的特征图像块从所述样本库中删除，并利用更新后的所述样本库进行训练，来对强分类器进行更新。5.如权利要求2～4中任一项所述的人数统计方法，其特征在于：所述强分类器获取所述特征图像块所包含的人体特征的方法为HOG。6.如权利要求3或4所述的人数统计方法，其特征在于：所述弱分类器工作方式如下：获取连续n帧图像；对所述n帧图像的像素取均值，得到背景参考帧；将当前帧逐像素与背景参考帧相减得到差帧；通过预先设定...

【专利技术属性】
技术研发人员：张杨，杨鹏，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：日本;JP