客流统计装置和方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于时间和空间上的特征准确地对客流人数进行统计的装置。其根据外部的摄像元件拍摄的视频对客流进行统计，包括：在视频图像中设定规定的关注区域的关注区域设定部；对视频中每一帧图像的关注区域的全部像素计算运动信息的运动信息计算部；根据运动信息在每一帧图像的关注区域内判断由其中运动的前景像素构成的前景区域的前景区域判断部；计算前景区域的纹理信息的纹理计算部；利用纹理信息校正运动信息的运动信息校正部；和客流统计部，对于给定期间的视频，根据校正后的运动信息计算全部帧图像的前景像素的位移和，基于该位移和计算客流量。

【技术实现步骤摘要】
客流统计装置和方法
本专利技术属于视频图像分析和人工智能领域，涉及一种基于视频分析来动态地进行客流统计的装置和方法。
技术介绍
很多场合需要对人的数量进行统计。例如，机场、车站、码头、银行、危险场所、工作区域等常需要统计进入、走出、停留在监控画面中行人的个数，以保证工作及生产场所的安全，同时也可进行考勤统计。而超市、商场、购物中心这样的商业设施还可以根据客流统计的结果，动态地安排工作人员，提高服务质量，并控制成本提升业绩。此外，城市化的推进对公共交通事业的需求，也要求基于大规模的市民出行和客流基础数据进行公共交通的规划优化、设计和调整。随着计算机图像分析技术的迅猛发展，利用视频图像分析来对人流、客流进行统计的技术得到了推进。例如，在公共交通工具车门附近安装摄像头，采集乘客上下车行为视频，然后通过视频图像技术检测乘客流量统计的方法已经实现。例如，专利文献1(CN104156983A)提供了一种基于视频图像处理的公交客流统计方法，其利用安装在公交车车顶垂直方向的摄像头采集到的视频进行处理，具体来说，对所选取的各帧视频图像进行预处理，获取各帧视频图像中每一个前景的轮廓；利用一些视频图像，训练乘客目标检测分类器，得到强分类器；在进行客流统计时，利用训练后得到的强分类器在不同的尺寸位置空间上，对前景提取后的当前帧视频图像窗口遍历，如果该窗口被判别为乘客目标，则记录位置和当前尺度，否则丢弃；建立一个乘客目标链，用于存储所有的乘客目标；采SURF算法对每相邻两帧视频图像进行SURF特征提取和特征点匹配；区分情况进行乘客目标链更新，从而实现乘客目标的跟踪。根据专利文献1的技术，在人体衣服颜色与背景颜色相似、背景中有类似人体轮廓的物体、天气或光照变化等情况下，仍能够进行公交客流统计，在减小乘客目标误检概率的同时，还降低了公交客流统计的成本。另外，非专利文献1(丛杨；龚海峰；朱松纯；唐延东.FlowMosaicking:Real-timePedestrianCountingwithoutScene-specificLearning.见：IEEE.CVPR:2009IEEECONFERENCEONCOMPUTERVISIONANDPATTERNRECOGNITION,VOLS1-4,NEWYORK,2009,1093-1100)公开了一种不采用检测和跟踪这两个步骤来统计客流的方法。该方法的思想是，当行人穿越给定的侦测线时，将移动的人群视作流体流，计算侦测线上的流速场，在采集的视频的每一帧中使用速度作为厚度，将穿过侦测线的薄片裁切下来累积成块，最终对每个块估计行人数。非专利文献1提出的方法对于流速场估计做出了改进。在传统的光流场中，速度通过最小化由iso-brightness和smoothness约束项组成的能量函数来求解，其中iso-brightness约束是指移动前后的同一像素点应该具有相同的亮度值，smoothness约束是指相邻的像素应该具有相似的速度。为了提高鲁棒性，非专利文献1在此进一步加入了两种约束项，其中，考虑到行人不会移动得过快，加入了slowmotion约束，考虑到大多数情况下行人的移动较为匀速而不会有突然的加速，加入了temporalsmoothness约束。另外，还对传统的iso-brightness约束进行了改进，原本仅两帧之间的iso-brightness会被考虑，而非专利文献1改进为考虑多帧来建立约束项。根据非专利文献1的方法，通过将移动的人群视作流体流，将LOI和ROI问题统一在一起基于流速场估计模型和离线学习统计人数，无需进行特定场景的学习，能够获得较高的准确率。
技术实现思路
专利技术要解决的技术问题不过，如上所述，在专利文献1这样的技术中，客流的统计需要经过检测和跟踪这两个步骤。由于这样的两个步骤都存在一定的误差，因此最终的客流统计的准确率将会受到两个步骤的准确率共同的影响，在准确率提高方面存在改进的余地。相对的，非专利文献1无需经过检测和跟踪这样两个步骤就能够进行客流统计。对于给定的图像，计算特定区域的光流，该区域的光流的总和显示出了区域中目标的总体的移动状态。这样，在给定的时间段中，光流的总和就与通过该区域的对象的数量之间存在着一定的关联。不过，光流法作为一种常用的运动估计方法存在一定的局限性，例如，如果视频中各像素点与邻域像素点的灰度值存在差异，则这种情况下应用光流法可以得到较准确的结果，但在实际应用于客流统计领域的情况下，由于采集到的视频中例如人的头部及身体等部分，整体的颜色非常接近甚至于相同，在使用光流法对这样的图像进行运动估计时，无法准确地判断运动像素点间的对应关系，进而无法给出准确的运动信息。此外，由于拍摄视频的摄像头的安装位置、角度的差异，在其采集到的图像中，即使是运动速度相同的像素，它们在现实空间中对应的对象的实际运动速度也可能是不同的，即，像素的运动可能无法准确地代表现实空间中的人的运动。为解决这样的问题，本专利技术的目的在于提供一种无需进行检测和跟踪就能够简单地对人数进行统计的客流统计装置和方法，从视觉上直观感受人群运动的角度出发，解决传统光流法存在的问题，基于时间和空间上的特征来准确地对客流人数进行统计。解决问题的技术手段上述目的可通过以下技术方案实现。本专利技术提供一种客流统计装置，根据外部的摄像元件拍摄的视频对客流进行统计，其包括：关注区域设定部，在所述视频的图像中设定规定的关注区域；运动信息计算部，对所述视频中的每一帧图像的所述关注区域的全部像素计算运动信息；前景区域判断部，根据所述运动信息计算部计算出的所述运动信息，在所述视频的每一帧图像的所述关注区域内判断由其中运动的前景像素构成的前景区域；纹理计算部，在所述视频的每一帧图像的所述关注区域内，计算所述前景区域的纹理信息；运动信息校正部，利用所述纹理信息校正所述运动信息而得到校正运动信息；和客流统计部，对于给定期间的所述视频，根据所述校正运动信息计算全部帧图像的所述关注区域内的所述前景像素的位移和，基于该位移和计算客流量。此外，本专利技术提供一种客流统计方法，根据摄像元件拍摄的视频对客流进行统计，其包括：关注区域设定步骤，在所述视频的图像中设定规定的关注区域；运动信息计算步骤，对所述视频中的每一帧图像的所述关注区域的全部像素计算运动信息；前景区域判断步骤，根据所述运动信息计算步骤计算出的所述运动信息，在所述视频的每一帧图像的所述关注区域内判断由其中运动的前景像素构成的前景区域；纹理计算步骤，在所述视频的每一帧图像的所述关注区域内，计算所述前景区域的纹理信息；运动信息校正步骤，利用所述纹理信息校正所述运动信息而得到校正运动信息；和客流统计步骤，对于给定期间的所述视频，根据所述校正运动信息计算全部帧图像的所述关注区域内的所述前景像素的位移和，基于该位移和对客流进行统计得到客流量。专利技术效果根据本专利技术，能够提供一种无需进行检测和跟踪就能够简单地对人数进行统计的客流统计装置和方法，从视觉上直观感受人群运动的角度出发，解决传统光流法存在的问题，基于时间(速度等)和空间(纹理等)上的特征来准确地对客流人数进行统计。附图说明图1是表示安装了本专利技术的客流统计装置100的客车101的示意图。图2示意性地表示摄像机104、105拍摄到的视本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种客流统计装置，根据外部的摄像元件拍摄的视频对客流进行统计，其特征在于，包括：关注区域设定部，在所述视频的图像中设定规定的关注区域；运动信息计算部，对所述视频中的每一帧图像的所述关注区域的全部像素计算运动信息；前景区域判断部，根据所述运动信息计算部计算出的所述运动信息，在所述视频的每一帧图像的所述关注区域内判断由其中运动的前景像素构成的前景区域；纹理计算部，在所述视频的每一帧图像的所述关注区域内，计算所述前景区域的纹理信息；运动信息校正部，利用所述纹理信息校正所述运动信息而得到校正运动信息；和客流统计部，对于给定期间的所述视频，根据所述校正运动信息计算全部帧图像的所述关注区域内的所述前景像素的位移和，基于该位移和计算客流量。

【技术特征摘要】
1.一种客流统计装置，根据外部的摄像元件拍摄的视频对客流进行统计，其特征在于，包括：关注区域设定部，在所述视频的图像中设定规定的关注区域；运动信息计算部，对所述视频中的每一帧图像的所述关注区域的全部像素计算运动信息；前景区域判断部，根据所述运动信息计算部计算出的所述运动信息，在所述视频的每一帧图像的所述关注区域内判断由其中运动的前景像素构成的前景区域；纹理计算部，在所述视频的每一帧图像的所述关注区域内，计算所述前景区域的纹理信息；运动信息校正部，利用所述纹理信息校正所述运动信息而得到校正运动信息；和客流统计部，对于给定期间的所述视频，根据所述校正运动信息计算全部帧图像的所述关注区域内的所述前景像素的位移和，基于该位移和计算客流量。2.如权利要求1所述的客流统计装置，其特征在于，还包括：权重计算部，根据所述关注区域内的每个像素在现实空间中的位置与所述摄像元件之间的距离，对所述每个像素分别设定权重，所述运动信息校正部利用所述纹理信息和所述权重来校正所述运动信息，得到所述校正运动信息。3.如权利要求1或2所述的客流统计装置，其特征在于，还包括：回归参数计算部，以所述摄像元件拍摄的视频的历史数据作为训练集，通过线性回归的方法计算表示所述位移和与所述客流量之间的关联的回归参数。4.如权利要求3所述的客流统计装置，其特征在于：所述客流统计部利用下式计算客流量，其中，t表示时间，τ表示所述给定期间，Nτ表示客流量，v(x,y,t)表示t时刻坐标(x,y)处像素的所述运动信息，w(x,y)表示坐标(x,y)处像素的所述权重，T(t)表示t时刻的所述纹理信息，∑x,y表示对所述前景像素求和，β表示所述回归参数。5.如权利要求1或2所述的客流统计装置，其特征在于：所述纹理计算部包括二值图像计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：张杨，张盼，冈田谦一，王锦宏，李冰，张晓璐，
申请(专利权)人：北京日立北工大信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11