基于摄像头的计人计车方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于摄像头的计人计车方法、装置及系统，事先将所有机动车、非机动车、人员模型建立到系统，根据所建立的模型，采用目标检测、特征提取、对象识别、深度学习等分析手段对摄像头采集到的视频数据进行分析，获取人、机动车、非机动车上下船的统计分析结果。本发明专利技术采用自动统计的方式取代人工统计，避免了人工统计时工作量大、工作效率低、容易疲劳、不够准确的问题，能够快速、准确地统计上下船的人车数量，在船舶离开码头后这些数据可以汇报给海事部门。优选的，可以基于船舶定位设备，计算出从船舶进入码头区域到离开码头区域的时间范围，统计该时间范围上下船的人数、车数。

Camera based human counting vehicle method, device and system

The invention discloses the method, device and system of a camera based car counting system. All motor vehicles, non motor vehicles and personnel models are established in advance. According to the model established, the video data collected by the camera are divided by the methods of target detection, feature extraction, object recognition and depth learning. The statistical analysis results of people, motor vehicles and non motorized vehicles are obtained. The invention adopts automatic statistical method to replace manual statistics, and avoids the problems of large workload, low work efficiency, easy fatigue and inaccurate in artificial statistics, and can quickly and accurately count the number of people and cars of the ship, and the data can be remitted to the maritime department after the ship leaves the wharf. The optimum, based on the ship positioning equipment, can calculate the time range from the ship to the dock area to the quay area, and to count the number of ships and the number of vehicles on the ship.

【技术实现步骤摘要】
基于摄像头的计人计车方法、装置及系统
本专利技术涉及智能视频检测的
，尤其涉及基于摄像头的计人计车方法、装置及系统。
技术介绍
对于码头停靠的船舶，有统计进出人员、车辆的需求，传统的肉眼统计人车数量的方法，工作量大，工作效率低，单调乏味容易疲劳，并且当大批的人员车辆进出某个区域，很难精确统计出数量。视频分析技术是在物体建模的基础上，实现对象识别，系统有深度学习的过程，将大量的物体模型保存到视频分析系统中，进行一定时间的学习，就能保证系统分析的精确度。随着现在视频图像分析技术的日新月异，将该技术应用到统计人车的场景中，可以实现对于人车的快速、准确的统计。
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基于摄像头的计人计车方法、装置及系统，旨在解决现有技术人工统计上下船的人车数量时工作量大、工作效率低、容易疲劳、不够准确的问题。本专利技术的目的采用以下技术方案实现：一种基于摄像头的计人计车方法，包括：摄像步骤，通过安装在船舶上的摄像头获取视频数据；分析步骤，根据计人计车模型，对视频数据进行分析，获取分析结果，所述分析结果包括上船人数、下船人数、上船车数、下船车数。在上述实施例的基础上，优选的，所述摄像步骤前，还包括：模型建立步骤，对于船舶人车的训练数据集，给定标签并进行神经网络训练，得到符合预期的计人计车模型。在上述任意实施例的基础上，优选的，所述摄像步骤前，还包括进出判定步骤：每隔预定时间，接收安装在船舶上的定位设备发送的船舶位置信息；将船舶位置信息与预定码头区域的位置信息进行比对，判定船舶是否在码头区域内；如果是，则根据船舶位置信息与码头位置信息计算船舶与码头之间的距离作为第一距离；继续接收定位设备发送的船舶位置信息，并根据新接收到的船舶位置信息与码头位置信息计算船舶与码头之间的距离作为第二距离；将第一距离和第二距离进行比对；如果第一距离大于第二距离，船舶距离码头越来越近，则判定船舶进码头，并记录船舶进入码头区域的临界时间作为船舶进码头时间；如果第一距离小于第二距离，船舶距离码头越来越远，则判定船舶出码头，并记录船舶离开码头区域的临界时间作为船舶出码头时间；所述摄像步骤，具体为：在船舶进码头时间和船舶出码头时间之间的时间段内，通过安装在船舶上的摄像头获取视频数据。在上述任意实施例的基础上，优选的，所述分析步骤，具体为：根据计人计车模型，对视频数据进行分析，获取每分钟内的上船人数、下船人数、上船车数、下船车数。在上述任意实施例的基础上，优选的，所述分析结果还包括上船车的类型及其数量、下船车的类型及其数量。一种基于摄像头的计人计车装置，包括：摄像模块，用于通过安装在船舶上的摄像头获取视频数据；分析模块，用于根据计人计车模型，对视频数据进行分析，获取分析结果，所述分析结果包括上船人数、下船人数、上船车数、下船车数。在上述实施例的基础上，优选的，还包括：模型建立模块，用于对于船舶人车的训练数据集，给定标签并进行神经网络训练，得到符合预期的计人计车模型。在上述任意实施例的基础上，优选的，还包括进出判定模块，用于：每隔预定时间，接收安装在船舶上的定位设备发送的船舶位置信息；将船舶位置信息与预定码头区域的位置信息进行比对，判定船舶是否在码头区域内；如果是，则根据船舶位置信息与码头位置信息计算船舶与码头之间的距离作为第一距离；继续接收定位设备发送的船舶位置信息，并根据新接收到的船舶位置信息与码头位置信息计算船舶与码头之间的距离作为第二距离；将第一距离和第二距离进行比对；如果第一距离大于第二距离，船舶距离码头越来越近，则判定船舶进码头，并记录船舶进入码头区域的临界时间作为船舶进码头时间；如果第一距离小于第二距离，船舶距离码头越来越远，则判定船舶出码头，并记录船舶离开码头区域的临界时间作为船舶出码头时间；所述摄像模块用于：在船舶进码头时间和船舶出码头时间之间的时间段内，通过安装在船舶上的摄像头获取视频数据。在上述任意实施例的基础上，优选的，所述分析模块用于：根据计人计车模型，对视频数据进行分析，获取每分钟内的上船人数、下船人数、上船车数、下船车数。一种基于摄像头的计人计车系统，包括：上述任一项实施例中的基于摄像头的计人计车装置；定位设备，安装在船舶上，定位设备用于获取船舶位置信息；摄像头，安装在船舶上，摄像头用于获取视频数据；所述装置分别与定位设备、摄像头连接。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：本专利技术公开了基于摄像头的计人计车方法、装置及系统，事先将所有机动车、非机动车、人员模型建立到系统，根据所建立的模型，采用目标检测、特征提取、对象识别、深度学习等分析手段对摄像头采集到的视频数据进行分析，获取人、机动车、非机动车上下船的统计分析结果。本专利技术采用自动统计的方式取代人工统计，避免了人工统计时工作量大、工作效率低、容易疲劳、不够准确的问题，能够快速、准确地统计上下船的人车数量，在船舶离开码头后这些数据可以汇报给海事部门。优选的，可以基于船舶定位设备，计算出从船舶进入码头区域到离开码头区域的时间范围，统计该时间范围上下船的人数、车数。附图说明下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。图1示出了本专利技术实施例提供的一种基于摄像头的计人计车方法的流程示意图；图2示出了本专利技术实施例提供的一种基于摄像头的计人计车装置的结构示意图；图3示出了本专利技术实施例提供的一种基于摄像头的计人计车系统的结构示意图。具体实施方式下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。具体实施例一如图1所示，本专利技术实施例提供了一种基于摄像头的计人计车方法，包括：摄像步骤S101，通过安装在船舶上的摄像头获取视频数据；分析步骤S102，根据计人计车模型，对视频数据进行分析，获取分析结果，所述分析结果包括上船人数、下船人数、上船车数、下船车数。本专利技术实施例根据计人计车模型，采用目标检测、特征提取、对象识别、深度学习等分析手段对摄像头采集到的视频数据进行分析，获取人、机动车、非机动车上下船的统计分析结果。本专利技术实施例采用自动统计的方式取代人工统计，避免了人工统计时工作量大、工作效率低、容易疲劳、不够准确的问题，能够快速、准确地统计上下船的人车数量，在船舶离开码头后这些数据可以汇报给海事部门。优选的，所述摄像步骤S101前，还可以包括：模型建立步骤S103，对于船舶人车的训练数据集，给定标签并进行神经网络训练，得到符合预期的计人计车模型。这样做的好处是，事先将所有机动车、非机动车、人员模型建立到系统，方便应用到后续的视频分析过程中。优选的，所述摄像步骤S101前，还可以包括进出判定步骤S104：每隔预定时间，接收安装在船舶上的定位设备发送的船舶位置信息；将船舶位置信息与预定码头区域的位置信息进行比对，判定船舶是否在码头区域内；如果是，则根据船舶位置信息与码头位置信息计算船舶与码头之间的距离作为第一距离；继续接收定位设备发送的船舶位置信息，并根据新接收到的船舶位置信息与码头位置信息计算船舶与码头之间的距离作为第二距离；将第一距离和第二距离进行比对；如果第一距离大于第二距离，船舶距离码头越来越近，则判定船舶进码头，并记录船舶进入码头区域的临界时间作为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于摄像头的计人计车方法，其特征在于，包括：摄像步骤，通过安装在船舶上的摄像头获取视频数据；分析步骤，根据计人计车模型，对视频数据进行分析，获取分析结果，所述分析结果包括上船人数、下船人数、上船车数、下船车数。

【技术特征摘要】
1.一种基于摄像头的计人计车方法，其特征在于，包括：摄像步骤，通过安装在船舶上的摄像头获取视频数据；分析步骤，根据计人计车模型，对视频数据进行分析，获取分析结果，所述分析结果包括上船人数、下船人数、上船车数、下船车数。2.根据权利要求1所述的基于摄像头的计人计车方法，其特征在于，所述摄像步骤前，还包括：模型建立步骤，对于船舶人车的训练数据集，给定标签并进行神经网络训练，得到符合预期的计人计车模型。3.根据权利要求1或2所述的基于摄像头的计人计车方法，其特征在于，所述摄像步骤前，还包括进出判定步骤：每隔预定时间，接收安装在船舶上的定位设备发送的船舶位置信息；将船舶位置信息与预定码头区域的位置信息进行比对，判定船舶是否在码头区域内；如果是，则根据船舶位置信息与码头位置信息计算船舶与码头之间的距离作为第一距离；继续接收定位设备发送的船舶位置信息，并根据新接收到的船舶位置信息与码头位置信息计算船舶与码头之间的距离作为第二距离；将第一距离和第二距离进行比对；如果第一距离大于第二距离，船舶距离码头越来越近，则判定船舶进码头，并记录船舶进入码头区域的临界时间作为船舶进码头时间；如果第一距离小于第二距离，船舶距离码头越来越远，则判定船舶出码头，并记录船舶离开码头区域的临界时间作为船舶出码头时间；所述摄像步骤，具体为：在船舶进码头时间和船舶出码头时间之间的时间段内，通过安装在船舶上的摄像头获取视频数据。4.根据权利要求1或2所述的基于摄像头的计人计车方法，其特征在于，所述分析步骤，具体为：根据计人计车模型，对视频数据进行分析，获取每分钟内的上船人数、下船人数、上船车数、下船车数。5.根据权利要求1或2所述的基于摄像头的计人计车方法，其特征在于，所述分析结果还包括上船车的类型及其数量、下船车的类型及其数量。6.一种基于摄像头的计人计车装置，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：金文，张翟容，
申请(专利权)人：江苏金海星导航科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32