基于人头检测的视频静态人数统计方法、装置及介质制造方法及图纸

技术编号:20867484 阅读:27 留言:0更新日期:2019-04-17 09:32
本发明专利技术公开一种基于人头检测的视频静态人数统计方法、装置及介质,涉及视频分析技术领域,包括:构建一个包含人头区域及对应得分的候选人数容器;对视频采样帧图像进行人头检测,获得该帧图像的人头检测集合;利用该帧图像的人头检测集合更新候选人数容器中的元素及对应得分;根据候选人数容器中各元素的得分值,筛选统计该帧图像中人数;循环上述步骤实时统计视频静态人数;本发明专利技术可以对教室、会议室等人物遮挡明显的静态场景进行人数统计;在人头检测的基础上,增加了一个候选人数容器的更新和筛选算法,提高了对静态人数检测的准确率,并降低了误检和漏检的概率。

【技术实现步骤摘要】
基于人头检测的视频静态人数统计方法、装置及介质
本专利技术涉及视频分析
,尤其涉及一种基于人头检测的视频静态人数统计方法、装置及介质。
技术介绍
视频人数统计是视频分析领域中一类重要的技术,大多数应用场景是大型展览馆、博物馆、地铁和公交车站等人流量大的地点,功能是用视频监控得到的视频数据进行人数统计,来对这些场所的人流量进行分析。视频人数统计相比其他传统的人数统计方式(比如红外线感知,人工统计等),具有实施方便,成本低廉,自动化程度高的优点,在未来的智慧城市、智慧校园等发展战略中具有举足轻重的地位。目前的视频人数统计技术主要应用于实时的动态人数统计场景,场景中人物属于运动状态。然而在教室、会议室、礼堂等室内场景中,人物大多数情况下属于静止状态的,而且人物大部分被桌子、讲台等建筑物遮挡,这时候传统的视频人数统计方法并不适用,所以存在着静态人数统计的需求。现有的静态人数统计方法一般是用人头检测方法来进行人数统计。人头检测方法主要有两类,一类是利用人头的轮廓信息,将与人头形状相似的原状物体及人头阴影识别为人头区域,从而统计人数。该方法实现简单,但误判率较高,鲁棒性低。另一类方法是利用机器学习训练大量的人头样本数据,再根据训练结果进行人头检测。这类方法鲁棒性较高,但由于人头的特征不明显,所以漏检、误检的可能性也较大。
技术实现思路
本专利技术针对
技术介绍
的问题提供一种基于人头检测的视频静态人数统计方法、装置及介质,可以对教室、会议室等人物遮挡明显的静态场景进行人数统计,检测准确率高。为了实现上述目的,本专利技术提出一种基于人头检测的视频静态人数统计方法,包括如下步骤:S10、构建一个包含人头区域及对应得分的候选人数容器;S20、对视频采样帧图像进行人头检测,获得该帧图像的人头检测集合;S30、利用该帧图像的人头检测集合更新候选人数容器中的元素及对应得分;S40、根据候选人数容器中各元素的得分值,筛选统计该帧图像中人数;S50、循环执行步骤S20至S40实时统计视频静态人数。优选地,步骤S20所述的对视频采样帧图像进行人头检测,具体为:采用Adaboost级联分类器,且选用LBP或Haar特征作为训练特征,对样本图像进行训练分类。优选地,步骤S30所述的利用该帧图像的人头检测集合更新候选人数容器中的元素及对应得分,具体为:通过分别计算该帧图像的人头检测集合中各元素与候选人数容器中各元素之间的欧氏距离,增减元素并调整选人数容器中的得分。优选地,所述的通过分别计算该帧图像的人头检测集合中各元素与候选人数容器中各元素之间的欧氏距离,删减元素并调整选人数容器中的得分;具体包括:S301、分别计算该帧图像的人头检测集合中各元素与候选人数容器中各元素之间的欧氏距离;S302、将所获欧氏距离与设定阈值进行比较,若欧氏距离小于设定阈值,则将对应元素从人头检测集合中移除,并增加候选人数容器中对应元素的得分;若欧氏距离大于或等于设定阈值,则减少候选人数容器中对应元素的得分;S303、对人头检测集合中剩余元素添加对应初始候选得分,并插入至候选人数容器中以进行更新。优选地,所述的减少候选人数容器中对应元素的得分,当得分小于或等于0时,将对应元素及得分从候选人数容器中移除。优选地,所述的增加候选人数容器中对应元素的得分或减少候选人数容器中对应元素的得分,具体为:按照固定幅度进行增加或减少。优选地,步骤S40所述的根据候选人数容器中各元素的得分值,筛选统计该帧图像中人数,具体为:遍历候选人数容器中各元素的得分值,将得分值与设定阈值进行比较,获取得分值大于阈值的个数,即获得该帧图像中人头个数。本专利技术还提出一种基于人头检测的视频静态人数统计装置,包括:处理器;存储器,耦合至所述的处理器并存储有指令,所述的指令在由所述处理器执行实现所述的基于人头检测的视频静态人数统计方法的步骤。本专利技术还提出一种计算机可读取存储介质,所述计算机可读取存储介质存储有基于人头检测的视频静态人数统计方法的应用程序,所述应用程序实现如所述的基于人头检测的视频静态人数统计方法的步骤。本专利技术提出一种基于人头检测的视频静态人数统计方法、装置及介质,可以对教室、会议室等人物遮挡明显的静态场景进行人数统计;在人头检测的基础上,增加了一个候选人数容器的更新和筛选算法,提高了对静态人数检测的准确率,并降低了误检和漏检的概率;还可以提高检测结果的鲁棒性,降低环境噪声造成的干扰;在面对复杂的检测环境和较多的干扰噪声的情况下,可以表现出很好的检测效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。图1为本专利技术第一优选实施例中基于人头检测的视频静态人数统计方法流程图;图2为本专利技术第二优选实施例中基于人头检测的视频静态人数统计方法流程图;图3为本专利技术第三优选实施例中基于人头检测的视频静态人数统计方法流程图;图4为本专利技术第四优选实施例中基于人头检测的视频静态人数统计装置结构示意图;图5为本专利技术第四优选实施例中计算机可读取存储介质结构示意图;本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。需要说明,若本专利技术实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……),则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。另外,若本专利技术实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述,则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本专利技术要求的保护范围之内。本专利技术提出一种基于人头检测的视频静态人数统计方法;本专利技术第一优选实施例中,以统计一个教室内学生人数的例子,来对本专利技术作具体说明;如图1所示,包括如下步骤:S10、构建一个包含人头区域及对应得分的候选人数容器;本专利技术实施例中,构建一个候选人数容器H={(rp1,v1),(rp2,v2)…(rpm,vm)}={(rpj,vj)}(j=1~m),其中,rpj表示第j个元素的人头区域,vj表示第j个元素的候选得分,m表示人头区域的总个数;角标p为previous的头个字母,表示以前的;初始状态时,人头区域为空,得分为1;S20、对教室内视频的采样帧图像进行学生人头检测,获得该帧图像的学生人头检测集合R={rc1,rc2,rc3…rcn}={rci}本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人头检测的视频静态人数统计方法,其特征在于,包括如下步骤:S10、构建一个包含人头区域及对应得分的候选人数容器;S20、对视频采样帧图像进行人头检测,获得该帧图像的人头检测集合;S30、利用该帧图像的人头检测集合更新候选人数容器中的元素及对应得分;S40、根据候选人数容器中各元素的得分值,筛选统计该帧图像中人数;S50、循环执行步骤S20至S40实时统计视频静态人数。

【技术特征摘要】
1.一种基于人头检测的视频静态人数统计方法,其特征在于,包括如下步骤:S10、构建一个包含人头区域及对应得分的候选人数容器;S20、对视频采样帧图像进行人头检测,获得该帧图像的人头检测集合;S30、利用该帧图像的人头检测集合更新候选人数容器中的元素及对应得分;S40、根据候选人数容器中各元素的得分值,筛选统计该帧图像中人数;S50、循环执行步骤S20至S40实时统计视频静态人数。2.根据权利要求1所述的基于人头检测的视频静态人数统计方法,其特征在于,步骤S20所述的对视频采样帧图像进行人头检测,具体为:采用Adaboost级联分类器,且选用LBP或Haar特征作为训练特征,对样本图像进行训练分类。3.根据权利要求1所述的基于人头检测的视频静态人数统计方法,其特征在于,步骤S30所述的利用该帧图像的人头检测集合更新候选人数容器中的元素及对应得分,具体为:通过分别计算该帧图像的人头检测集合中各元素与候选人数容器中各元素之间的欧氏距离,增减元素并调整选人数容器中的得分。4.根据权利要求3所述的基于人头检测的视频静态人数统计方法,其特征在于,所述的通过分别计算该帧图像的人头检测集合中各元素与候选人数容器中各元素之间的欧氏距离,删减元素并调整选人数容器中的得分;具体包括:S301、分别计算该帧图像的人头检测集合中各元素与候选人数容器中各元素之间的欧氏距离;S302、将所获欧氏距离与设定阈值进行比较,若欧氏距离小于设定阈值,则将对应元素从人...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵定金朱正辉张常华明德
申请(专利权)人:广州市保伦电子有限公司
类型:发明
国别省市:广东,44

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