客流统计方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种客流统计方法，包括以下步骤：采用图像帧差算法分离出图像序列分段内的运动目标；根据阀值T和图像帧差将图像序列分段内的图像二值化,所述阀值T为采用人工智能算法获取的最优的阀值T；获取各目标的形心作为跟踪中心点；在视场内设置有跟踪区域和计数线，采用形心法对所述跟踪区域内的所述跟踪中心点进行实时跟踪处理，判断所述跟踪中心点是否越过所述计数线，对通过所述计数线的目标进行计数操作。本发明专利技术的有益效果在于：将基于最优化的动态阈值T的图像帧差算法应用到热成像技术客流统计方法中，使得运动目标分离图像处理技术能更准确地应对场景变化的问题，从而提高热成像技术在客流统计应用中的准确率。

Passenger flow statistics method and device

The invention discloses a passenger flow counting method, which comprises the following steps: using the frame difference algorithm to separate the moving target in image sequence segmentation; according to the threshold T and the frame difference image segmentation of image sequences in the binarization, the optimal threshold T for artificial intelligence algorithm is adopted to obtain the threshold of T; to obtain the target tracking centroid as the center; in the field of view is arranged in the tracking area and counting line, the tracking region of the tracking center for real-time tracking processing by using centroid method, judging the tracking center point is over the counter line, the counting operation through the line count target. The invention has the advantages that: the image dynamic threshold T optimization based on difference algorithm is applied to the flow of thermal imaging technology statistics method, makes the separation of moving target image processing technology can accurately deal with scene change, so as to improve the accuracy of thermal imaging technology in the application of traffic statistics.

【技术实现步骤摘要】
客流统计方法和装置
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及基于热成像技术的客流统计。
技术介绍
客流量是大型商场、购物中心、连锁店、机场、车站、博物馆、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据，也是一项重要的商业市场研究手段，能够为大型商业系统的运营决策和综合管理提供准确及时的数据参考。目前市场上统计客流量的方法主要有人工方式、红外线方式、热成像方式、视频分析方式等，融合了视频处理、图像处理、模式识别以及人工智能等多个领域的技术，对特定通道口的客流量进行统计，从而获得任意指定时段单向或双向客流量以及人群流动特点等数据。运动目标分离是图像处理技术在客流统计应用中首要解决的难题，当前常用的是帧间差分方法(简称帧差法)。帧间差分法是一种通过对图像序列的连续两帧图像做差分运算获取运动目标轮廓的方法。当监控场景中出现异常目标运动时，相邻两帧图像之间会出现较为明显的差别，两帧相减，求得图像对应位置像素值差的绝对值，判断其是否大于某一阈值，进而分析视频或图像序列的物体运动特性。在帧间差分法中，阈值T的选择非常重要。如果阈值T选取的值太小，则无法抑制差分图像中的噪声，如果阈值T选取的值太大，又有可能掩盖差分图像中目标的部分信息，因而固定的阈值T无法适应场景中光线变化等情况。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供采用最优化的动态阈值T的客流统计方法，其能解决基于固定阈值T的运动目标图像处理技术无法准确应对场景变化的问题，从而提高热成像技术在客流统计应用中的准确率。本专利技术的目的采用以下技术方案实现：一种客流统计方法，包括以下步骤：采用图像帧差算法分离出图像序列分段内的运动目标；根据阀值T和图像帧差的大小关系对所述运动目标的图像二值化得到二值图像,所述阀值T为采用人工智能算法对热成像图像序列内各帧的阀值T进行训练和优化，获取到的对应场景的最优的阀值T；对所述二值图像进行增强处理；对增强处理后的二值图像通过所述运动目标的面积来计算面积参数，将傅立叶描述子归一化后作为形状参数；选取所述面积参数和形状参数构成特征向量，依据所述特征向量对所述运动目标的属性进行识别，得出人数；采用聚类方法对所述运动目标进行聚类处理，获取各目标个人的形心作为跟踪中心点,所述跟踪中心点的数量等于所述人数；在视场内设置有跟踪区域和计数线，采用形心法对所述跟踪区域内的所述跟踪中心点进行实时跟踪处理，判断所述跟踪中心点是否越过所述计数线，对通过所述计数线的目标进行计数操作，从而得到客流量。优选的，所述采用图像帧差算法分离出图像序列分段内的运动目标，之前还包括以下步骤：获取所要进行客流统计场所的图像序列分段。优选的，所述通过热成像设备获取所要进行客流统计场所的图像序列分段包括以下步骤：采集热成像设备垂直视线下客流统计场所无人时的热成像图，并存储为环境参照；利用所述环境参照作为分段标识对热成像视频提取图像序列分段。优选的，所述计数线数量为2，用于区分两个方向上的客流。一种客流统计装置，包括：分离单元，用于采用图像帧差算法分离出图像序列分段内的运动目标；二值化单元，用于根据阀值T和图像帧差的大小关系对所述运动目标的图像二值化得到二值图像,所述阀值T为采用人工智能算法对热成像图像序列内各帧的阀值T进行训练和优化，获取到的对应场景的最优的阀值T；增强单元，用于对所述二值图像进行增强处理；计算单元，用于对增强处理后的二值图像通过所述运动目标的面积来计算面积参数，将傅立叶描述子归一化后作为形状参数；识别单元，用于选取所述面积参数和形状参数构成特征向量，依据所述特征向量对所述运动目标的属性进行识别，得出人数；第一获取单元，用于采用聚类方法对所述运动目标进行聚类处理，获取各目标个人的形心作为跟踪中心点,所述跟踪中心点的数量等于所述人数；跟踪单元，用于在视场内设置有跟踪区域和计数线，采用形心法对所述跟踪区域内的所述跟踪中心点进行实时跟踪处理；判断单元，用于判断所述跟踪中心点是否越过所述计数线；计数单元，用于对通过所述计数线的目标进行计数操作，从而得到客流量。优选的，所述客流统计装置，还包括：第二获取单元，用于获取所要进行客流统计场所的图像序列分段。优选的，所述第二获取单元还包括：图像序列分段单元：用于采集热成像设备垂直视线下客流统计场所无人时的热成像图，并存储为环境参照，利用所述环境参照作为分段标识对视频提取图像序列分段。一种客流统计装置，包括：处理器以及用于存储处理器可执行的指令的存储器；所述处理器被配置为：采用图像帧差算法分离出图像序列分段内的运动目标；根据阀值T和图像帧差的大小关系将所述运动目标的图像二值化得到二值图像,所述阀值T为采用人工智能算法对热成像图像序列内各帧的阀值T进行训练和优化，获取到的对应场景的最优的阀值T；对所述二值图像进行增强处理；对增强处理后的二值图像通过所述运动目标的面积来计算面积参数，将傅立叶描述子归一化后作为形状参数；选取所述面积参数和形状参数构成特征向量，依据所述特征向量对所述运动目标的属性进行识别，输出人数特征；采用聚类方法对所述运动目标进行聚类处理，获取各目标个人的形心作为跟踪中心点,所述跟踪中心点的数量等于所述人数；在视场内设置有跟踪区域和计数线，采用形心法对所述跟踪区域内的所述跟踪中心点进行实时跟踪处理，判断所述跟踪中心点是否越过所述计数线，对通过所述计数线的目标进行计数操作，从而得到客流量。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：将基于最优化的动态阈值T的图像帧差算法应用到热成像技术客流统计方法中，使得运动目标分离图像处理技术能更准确地应对场景变化的问题，从而提高热成像技术在客流统计应用中的准确率。附图说明图1是本专利技术实施例提供的客流统计方法的流程示意图。图2是本专利技术实施例一提供的客流统计装置的结构示意图。图3是本专利技术实施例二提供的客流统计装置的结构示意图。具体实施方式上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。如图1所示，客流统计方法包括以下步骤：分离出运动目标：利用帧差算法从的热成像图像序列中分离出视场中的运动目标。运动目标分离是图像处理技术在客流统计应用中首要解决的难题，当前常用的是帧间差分方法。帧间差分法是一种通过对图像序列的连续两帧图像做差分运算获取运动目标轮廓的方法。当监控场景中出现异常目标运动时，相邻两帧图像之间会出现较为明显的差别，两帧相减，求得图像对应位置像素值差的绝对值，判断其是否大于某一阈值，进而分析视频或图像序列的物体运动特性。它利用了图像中所要提取的目标与背景在灰度上的差异，把图像视为不同灰度级的两类区域(目标和背景)的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中的每一个像素点应该属于目标还是背景区域，从而产生相应的二值图像。S111:采集热成像设备垂直视线下客流统计场所无人时的热成像图，并存储为环境参照；S112:利用所述环境参照作为分段标识对热成像视频提取图像序列分段。可以筛除没有客流，不需要统计的视频片段，减小工作量，区分视频有效时段。S113：采用图像帧差算法分离出所述分段内的运动目标；具体算法如下：假设ft-n(x，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种客流统计方法，其特征在于，包括以下步骤：采用图像帧差算法分离出图像序列分段内的运动目标；根据阀值T和图像帧差的大小关系对所述运动目标的图像二值化得到二值图像,所述阀值T为采用人工智能算法对热成像图像序列内各帧的阀值T进行训练和优化，获取到的对应场景的最优的阀值T；对所述二值图像进行增强处理；对增强处理后的二值图像通过所述运动目标的面积来计算面积参数，将傅立叶描述子归一化后作为形状参数；选取所述面积参数和形状参数构成特征向量，依据所述特征向量对所述运动目标的属性进行识别，得出人数；采用聚类方法对所述运动目标进行聚类处理，获取各目标个人的形心作为跟踪中心点,所述跟踪中心点的数量等于所述人数；在视场内设置有跟踪区域和计数线，采用形心法对所述跟踪区域内的所述跟踪中心点进行实时跟踪处理，判断所述跟踪中心点是否越过所述计数线，对通过所述计数线的目标进行计数操作，从而得到客流量。

【技术特征摘要】
1.一种客流统计方法，其特征在于，包括以下步骤：采用图像帧差算法分离出图像序列分段内的运动目标；根据阀值T和图像帧差的大小关系对所述运动目标的图像二值化得到二值图像,所述阀值T为采用人工智能算法对热成像图像序列内各帧的阀值T进行训练和优化，获取到的对应场景的最优的阀值T；对所述二值图像进行增强处理；对增强处理后的二值图像通过所述运动目标的面积来计算面积参数，将傅立叶描述子归一化后作为形状参数；选取所述面积参数和形状参数构成特征向量，依据所述特征向量对所述运动目标的属性进行识别，得出人数；采用聚类方法对所述运动目标进行聚类处理，获取各目标个人的形心作为跟踪中心点,所述跟踪中心点的数量等于所述人数；在视场内设置有跟踪区域和计数线，采用形心法对所述跟踪区域内的所述跟踪中心点进行实时跟踪处理，判断所述跟踪中心点是否越过所述计数线，对通过所述计数线的目标进行计数操作，从而得到客流量。2.如权利要求1所述的客流统计方法，其特征在于，所述采用图像帧差算法分离出图像序列分段内的运动目标，之前还包括以下步骤：获取所要进行客流统计场所的图像序列分段。3.如权利要求2所述的客流统计方法，其特征在于，所述通过热成像设备获取所要进行客流统计场所的图像序列分段包括以下步骤：采集热成像设备垂直视线下客流统计场所无人时的热成像图，并存储为环境参照；利用所述环境参照作为分段标识对热成像视频提取图像序列分段。4.如权利要求1所述的客流统计方法，其特征在于：所述计数线数量为2，用于区分两个方向上的客流。5.一种客流统计装置，其特征在于，包括：分离单元，用于采用图像帧差算法分离出图像序列分段内的运动目标；二值化单元，用于根据阀值T和图像帧差的大小关系对所述运动目标的图像二值化得到二值图像,所述阀值T为采用人工智能算法对热成像图像序列内各帧的阀值T进行训练和优化，获取到的对应场景的最优的阀值T；增强单元，用于对所述二值图像进行增强处理；计算单元，用于对增强处理后的二值图像通过所述运动目标的面积来计算面积...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玲，
申请(专利权)人：王玲，
类型：发明
国别省市：广东,44