一种人数统计的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及视频监控领域，尤其涉及一种人数统计的方法及装置，以解决目前人头检测算法，只是利用的人头的轮廓信息，易将与人头形状相似的圆状物体及人头阴影等错误的判别为人头区域，从而提高了人头区域判定的准确率。本发明专利技术实施例采用通过输入图像中检测到的人头区域来获取对应深度图中的深度值，并与预先设定的真实的人头区域的深度阈值进行比较，根据比较结果判断该检测到的区域是否为真实的人头区域的方法。由于利用三维信息，将人头检测到的区域的深度值与设定的人头区域深度阈值进行比较，降低了只是利用的人头的轮廓信息，易将图像中与人头形状相似的圆状物体以及人头阴影等误判为人头区域的可能性，提高了人头区域判定的准确率，从而提高人数统计的准确度。

Method and device for counting number of people

The present invention relates to the field of video surveillance device, and especially relates to a method for the number of statistics, to solve the current head detection algorithm, using the contour information of the head of the just, easily will be similar to the head shape round shaped object and head shadow incorrect for the head area, so as to improve the accuracy of judging the regional head. The embodiment of the invention is to obtain the corresponding depth map in the head region through the input image is detected in the depth and depth threshold and the preset real head regions were compared, according to the results to determine the detected region is in the area of real head method. Due to the use of three-dimensional information, will head the region detected depth values were compared with the head region depth setting a threshold, reducing the use of the head of the contour information is easy, in the image and head shape similar round shaped object and head shadow region of the possibility of miscarriage of justice of the head, to improve the accuracy of the head region the determination, so as to improve the accuracy of the statistics.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频监控领域，尤其涉及一种人数统计的方法及装置。
技术介绍
在信息化管理水平日益提高的今天，对于超市、商场、车站、银行等人流量巨大的场所进行客流量实时估计，客流分布分析、拥挤程度估计等客流量资料统计成为为公共区域管理提供第一手背景资料的有效途径。一般的人数统计系统，是将摄像机固定在某个制高点，镜头对准商场、车站等进出口处，对获得的图像序列进行一系列处理，从而统计出某段时间内该区域内的人流量。目前大多数人头检测算法都是通过机器学习的方法实现，以基于Boosting的机器学习方法为例，机器通过Boosting算法训练的学习，学习如何识别人头轮廓信息，被训练成为人头检测器，然后将图像输入到训练好的检测器上，通过人头轮廓信息进行扫描判别，得到人头区域，对人头区域进行保存和输出，最后结合跟踪信息给出当前场景下的一个人数流量。目前人头检测算法的主要问题在于，只是利用人头的轮廓信息，因此一些与人头形状相似的圆状物体以及人头阴影等容易在图像中被错误的判别为人头区域，从而降低了人数统计的准确率。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种人数统计的方法及装置，以解决目前人头检测算法，只是利用的人头的轮廓信息判断人头区域，人头区域判定的准确率不高，导致人数统计不准确的问题。本专利技术实施例提供了一种人数统计的方法，包括：根据两个摄像头同步获取的图像，确定对应的深度图；对所述获取的同步图像中的任意一幅图像进行人头检测，确定该幅图像中的检测到的所有人头区域；针对一个检测到的人头区域，将确定的深度图中与该幅图像的检测到的人头区域相同的位置区域的深度值，与预先设定的真实的人头区域的深度阈值进行比较，根据比较结果判断该检测到的人头区域是否为真实的人头区域；根据真实的人头区域的数量确定所述获取的同步图像中的任意一幅图像的人数；其中，两个摄像头分别获取的图像部分或全部重叠。本专利技术实施例提供了一种人数统计的装置，包括：深度图获取模块，用于根据两个的摄像头同步获取的图像，确定一幅对应的深度图；检测区域获取模块，用于对所述获取的同步图像中的任意一幅图像进行人头检测，确定该幅图像中的检测到的所有人头区域；判别模块，用于针对一个检测到的人头区域，将确定的深度图中与该幅图像的检测到的人头区域相同的位置区域的深度值，与预先设定的真实的人头区域的深度阈值进行比较，根据比较结果判断该检测到的人头区域是否为真实的人头区域；人数统计模块，用于根据真实的人头区域的数量确定所述获取的同步图像中的任意一幅图像的人数；其中，两个摄像头分别获取的图像部分或全部重叠。本专利技术实施例采用根据两个摄像头同步获取的图像，确定输入图像对应的深度图；对获取的同步图像中的任意一幅图像进行人头检测，确定该幅图像中的检测到的所有人头区域；针对一个检测到的人头区域，将确定的深度图中与该幅图像的检测到的人头区域相同的位置区域的深度值，与预先设定的真实的人头区域的深度阈值进行比较，根据比较结果判断该检测到的人头区域是否为真实的人头区域；根据真实的人头区域的数量确定所述获取的同步图像中的任意一幅图像的人数的方法，降低了只是利用人头的轮廓信息，易将图像中与人头形状相似的圆状物体以及人头阴影等误判为人头区域的可能性，提高了人头区域判定的准确率以及人数统计的准确率。附图说明图1为本专利技术实施例中一种人数统计的方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例中计算该图像不同方向的梯度强度的模板示意图；图3为本专利技术实施例中人数统计的具体实施方法的流程示意图；图4为本专利技术实施例中一种人数统计的装置示意图。具体实施方式本专利技术实施例采用根据两个摄像头同步获取的图像，确定输入图像对应的深度图；对获取的同步图像中的任意一幅图像进行人头检测，确定该幅图像中的检测到的所有人头区域；针对一个检测到的人头区域，将确定的深度图中与该幅图像的检测到的人头区域相同的位置区域的深度值，与预先设定的真实的人头区域的深度阈值进行比较，根据比较结果判断该检测到的人头区域是否为真实的人头区域；根据真实的人头区域的数量确定所述获取的同步图像中的任意一幅图像的人数的方法。由于利用三维信息，将检测到的人头区域的深度信息与设定的真实的人头区域的深度阈值进行比较，降低了只是利用人头的轮廓信息，易将图像中与人头形状相似的圆状物体以及人头阴影等误判为人头区域的可能性，提高了人头区域判定的准确率以及人数统计的准确率。下面结合说明书附图对本专利技术实施例作进一步详细描述。如图1所示，本专利技术实施例一种人数统计的方法，包括下列步骤：步骤101，根据两个摄像头同步获取的图像，确定对应的深度图；步骤102，对获取的同步图像中的任意一幅图像进行人头检测，确定该幅图像中的检测到的所有人头区域；步骤103，针对一个检测到的人头区域，将确定的深度图中与该幅图像的检测到的区域相同的位置区域的深度值，与预先设定的真实的人头区域的深度阈值进行比较，根据比较结果判断该检测到的人头区域是否为真实的人头区域；步骤104，根据真实的人头区域的数量确定所述获取的同步图像中的任意一幅图像的人数。其中，两个摄像头分别获取的图像部分或全部重叠。较佳地，步骤101中，根据两个并列平行的摄像头同步获取的两幅图像，确定一幅对应的深度图。本专利技术实施例中，以两个并列平行的摄像头进行人数统计为例，两个以上的摄像头进行人数统计的方法与之类似，在此不再赘述。较佳地，步骤101中采用下列方法获得深度图：将两个平行的摄像头同时获取的两幅图像，进行图像匹配计算，获得两个平行的摄像头同时获取的两幅图像的最佳匹配图像；将最佳匹配图像中每个通过匹配计算得到的像素的视差，转化为深度值，将最佳匹配图像中的像素值替换为对应的深度值，就得到了该匹配图像的深度图。其中，深度图像的获取方法不仅限于上述描述的方法，其他深度图像的获取方法，如通过结构光获取深度图，也适用于本专利技术。其中，图像匹配的算法包括但不限于下列方法：区域匹配算法、全局匹配算法。下面以区域匹配算法为例，获得深度图的具体方法如下：A)分别计算两个平行的摄像头同时获取的两幅图像的每个像素的差别特征，计算方法如下：f=Σp=07s(gp-gc)2p,s(x)=1,x≥x0,x<0]]>其中，gc是中心区域的灰度平均值，gp是八领域的灰度平均值，p表示0-7八个领域。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人数统计的方法，其特征在于，该方法包括：根据两个摄像头同步获取的图像，确定输入图像对应的深度图；对所述获取的同步图像中的任意一幅图像进行人头检测，确定该幅图像中的检测到的所有人头区域；针对一个检测到的人头区域，将确定的深度图中与该幅图像的检测到的人头区域相同的位置区域的深度值，与预先设定的真实的人头区域的深度阈值进行比较，根据比较结果判断该检测到的人头区域是否为真实的人头区域；根据真实的人头区域的数量确定所述获取的同步图像中的任意一幅图像的人数；其中，两个摄像头分别获取的图像需要部分或全部重叠。

【技术特征摘要】
1.一种人数统计的方法，其特征在于，该方法包括：
根据两个摄像头同步获取的图像，确定输入图像对应的深度图；
对所述获取的同步图像中的任意一幅图像进行人头检测，确定该幅图像中
的检测到的所有人头区域；
针对一个检测到的人头区域，将确定的深度图中与该幅图像的检测到的人
头区域相同的位置区域的深度值，与预先设定的真实的人头区域的深度阈值进
行比较，根据比较结果判断该检测到的人头区域是否为真实的人头区域；
根据真实的人头区域的数量确定所述获取的同步图像中的任意一幅图像
的人数；
其中，两个摄像头分别获取的图像需要部分或全部重叠。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据两个摄像头同步获取的
图像，确定对应的深度图，包括：
根据两个摄取方向并列平行的摄像头同步获取的图像，确定对应的深度
图。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述位置区域的深度值
为位置区域中的像素的深度值；
根据比较结果判断该检测到的人头区域是否为真实的人头区域，包括：
将位置区域中每个像素的深度值分别与预先设定的真实的人头区域的深
度阈值进行比较；
若对应的深度值大于预先设定的真实的人头区域的深度阈值的像素的数
量大于设定的数量，则判断该检测到的人头区域是真实的人头区域；否则，判
断该检测到的人头区域不是真实的人头区域。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述位置区域的深度值
为所述位置区域的部分或全部像素的深度值的平均值；
根据比较结果判断该检测到的人头区域是否为真实的人头区域，包括：
将确定的深度图中与该幅图像检测到的人头区域相同的位置区域的部分
或全部像素的深度值的平均值与预先设定的真实的人头区域的深度阈值进行
比较，若对应的部分或全部像素的深度值的平均值大于预先设定的真实的人头
区域深度阈值，则判断该检测到的人头区域是真实的人头区域；否则，判断该
检测到的人头区域不是真实的人头区域。
5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据两个摄像头同步获
取的图像，确定对应的深度图，包括：
根据两个摄像头同步获取的两幅图像，将获取的同步图像进行图像匹配得
到匹配图像；
确定匹配图像中的每个像素的深度值；
将匹配图像中的每个像素的像素值转化为该像素对应的深度值，得到深度
图像。
6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对所述获取的同步图像
中的任意一幅图像进行人头检测，包括：
将所述获取的同步图像中的任...

【专利技术属性】
技术研发人员：周祥明，潘石柱，张兴明，傅利泉，朱江明，吴军，吴坚，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33