人数统计方法和人数统计装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供人数统计方法和人数统计装置，人数统计方法包括：取得对第一视频进行视频解析而获得的第一视频解析人数作为待校正的视频解析人数的第一人数取得步骤；取得该第一视频的时间戳、视频特征、摄取该第一视频时的摄像机所处环境的环境特征和摄像机的配置参数的第一特征取得步骤；和根据与所述第一视频对应的时间戳，从包含时间戳、视频解析人数、视频特征、环境特征和配置参数的校正用模型库寻找对应的校正用模型，输入所述待校正的视频解析人数，以及与所述第一视频对应的所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数，获得校正后的人数的人数校正步骤。

Statistical method and statistical device for the number of people

The present invention provides a number statistical method and a number statistical device. The number of statistics methods includes: the first video parsing number obtained from the Video Parsing of the first video is taken as the first number of the number of Video Parsing people to be corrected; the time stamp, the video feature, and the first video of the first video are obtained. In accordance with the time stamp corresponding to the first video, the corresponding correction model is sought from the model library including the timestamp, the number of Video Parsing, the video features, the environment features and the configuration parameters, and the input unit is used for the input. The number of Video Parsing to be corrected, and the video features corresponding to the first video, the environment features and the configuration parameters, obtain a number correction step for the corrected number of people.

【技术实现步骤摘要】
人数统计方法和人数统计装置
本专利技术涉及一种人数统计方法和人数统计装置，更具体地说，涉及一种基于视频统计规定时间内通过规定场所断面的人数的人数统计方法和人数统计装置。
技术介绍
在现有技术中，为了统计规定时间内通过规定场所断面的人数(也称为“客流人数”)，通常利用视频解析算法(例如，光流法)对摄像机摄取的视频进行视频解析。专利文献1公开了一种基于乘客多运动行为分析的公交车客流统计方法，其包括如下步骤：获取乘客上下公交车的视频图像；对获取的视频图像进行处理，提取乘客头部目标，生成矩形框框定提取出的乘客头部目标；结合乘客头部目标形心点距离对相邻帧中形心点进行匹配，更新形心点位置信息并保存，连接各形心点获得运动轨迹；对获得的运动轨迹进行轨迹聚类，分析乘客运动行为；计数判定，得到人数统计结果。根据该方法，可以克服现有客流统计方法出现误判和漏判的不足，有效提高公交车内乘客人数统计的准确度。专利文献2公开了一种基于视频监控的客运站非出入口区域的客流统计方法，其对于客运站非出入口区域拍摄的图像容易出现遮挡的特点，提出使用行人的不易被遮挡、且形态基本不变的头肩部haar-like特征来对行人进行检测，其检测判别是否为行人的准确率较高，适用于行人图像出现遮挡的应用场景；而在完成检测后，通过Kalman滤波器和以上检测行人的方法来对行人在每帧图像的位置进行双重追踪，以保证追踪的准确率。专利文献1：CN103646253A；专利文献2：CN106127812A。
技术实现思路
但是专利文献1、2均使用了单纯的视频解析算法，由于受到外界环境和算法本身的限制，准确率受到了约束。我们发现，通过视频解析算法得到的客流人数与真实的人数之间存在着比较强的趋势性，故通过回归建模方法可以大幅度地提高客流统计的精度。由于视频解析算法的性能受到很多外界因素的影响而呈现出不稳定。例如，即使是同一摄像机，在工作日(例如，周五)与休息日(例如，周六)的同一时间段，当客流的拥挤程度不同时，视频的解析精度也会不一样。或者例如在某天上午和下午同样有5个乘客经过摄像机拍摄的同一区域，但是由于上午的乘客分散着通过，下午的乘客拥挤在一起通过，因此摄像机在上午可能检测到了5个人，但是在下午的时候只检测到了3个人。本专利技术为了解决现有技术中存在的上述问题，提供一种人数统计方法和人数统计装置。在该人数统计方法和人数统计装置中，我们引入了实时的视频特征、摄像机的环境特征及配置参数特征等加入到模型的训练，可以使校正模型更加稳定，适应各种不同的环境。本专利技术的第一方面是一种人数统计方法，其特征在于，包括：取得对第一视频进行视频解析(也称为“图像分析”)而获得的第一视频解析人数作为待校正的视频解析人数的第一人数取得步骤；取得该第一视频的时间戳、视频特征、摄取该第一视频时的摄像机所处环境的环境特征和摄像机的配置参数的第一特征取得步骤；和根据与所述第一视频对应的时间戳，从包含时间戳、视频解析人数、视频特征、环境特征和配置参数的校正用模型库寻找对应的校正用模型，输入所述待校正的视频解析人数以及与所述第一视频对应的所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数，获得校正后的人数的人数校正步骤。本专利技术的第二方面是一种人数统计方法，其在第一方面的人数统计方法的基础上，也可以构成为，所述校正用模型库是通过以下步骤形成的：取得对第二视频进行视频解析而获得的第二视频解析人数和与该第二视频对应的真实人数的第二人数取得步骤；取得该第二视频的视频特征、摄取该第二视频时的摄像机所处环境的环境特征和摄像机的配置参数的第二特征取得步骤；使所述第二视频解析人数、所述真实人数、以及与该第二视频对应的所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数相互对应，生成包含这些特征的数据集的数据集生成步骤；根据所述数据集中包含的时间戳，按时间将所述数据集分成多个子数据集的子数据集生成步骤；和基于所述子数据集生成校正用模型，由多个所述校正用模型构成校正用模型库的模型库生成步骤。本专利技术的第三方面是一种人数统计方法，其在第二方面的人数统计方法的基础上，也可以构成为：所述真实人数是根据行人通过闸机时生成的闸机数据而统计得到的，在所述第二视频的视频数据与所述闸机数据存在时间差的情况下，在生成所述数据集之前，还包括求取所述时间差，使所述视频数据与所述闸机数据在时间上对齐的时间对齐步骤。本专利技术的第四方面是一种人数统计方法，其在第二方面的人数统计方法的基础上，也可以构成为：在所述第二特征取得步骤中，还包括从所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数所包含的特征中除去部分特征的步骤。本专利技术的第五方面是一种人数统计方法，其在第一方面～第四方面中任一方面的人数统计方法的基础上，也可以构成为：所述视频特征包括画面客流密度、亮度变化和对比度，所述画面客流密度是视频中所有帧的客流密度的最大值，所述亮度变化是视频中所有帧与其相邻帧的亮度差的平均值，所述对比度是视频中所有帧画面的对比度的平均值。本专利技术的第六方面是一种人数统计方法，其在第二方面～第四方面中任一方面的人数统计方法的基础上，也可以构成为：在所述模型库生成步骤中，利用线性回归方法对所述子数据集进行训练而生成所述校正用模型。本专利技术的第七方面是一种人数统计方法，其在第一方面～第四方面中任一方面的人数统计方法的基础上，也可以构成为：所述视频特征包括对比度，所述对比度指视频中所有帧画面的对比度的平均值，将每帧画面中规定区域的对比度作为该帧画面的对比度，所述画面中的规定区域是从画面中关注的乘客通行断面起前后各占1人的区域。本专利技术的第八方面是一种人数统计装置，其特征在于，包括：取得对第一视频进行视频解析而获得的第一视频解析人数作为待校正的视频解析人数的第一人数取得模块；取得该第一视频的时间戳、视频特征、摄取该第一视频时的摄像机所处环境的环境特征和摄像机的配置参数的第一特征取得模块；和根据与所述第一视频对应的时间戳从包含时间戳、视频解析人数、视频特征、环境特征和配置参数的校正用模型库寻找对应的校正用模型，输入所述待校正的视频解析人数以及与所述第一视频对应的所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数，获得校正后的人数的人数校正模块。本专利技术的第九方面是一种人数统计装置，其在第八方面的人数统计装置的基础上，也可以构成为，还包括：取得对第二视频进行视频解析而获得的第二视频解析人数和与该第二视频对应的真实人数的第二人数取得模块；取得该第二视频的视频特征、摄取该第二视频时的摄像机所处环境的环境特征和摄像机的配置参数的第二特征取得模块；使所述第二视频解析人数、所述真实人数、以及与该第二视频对应的所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数相互对应，生成包含这些特征的数据集的数据集生成模块；根据所述数据集中包含的时间戳，按时间将所述数据集分成多个子数据集的子数据集生成模块；和基于所述子数据集生成校正用模型，由多个所述校正用模型构成校正用模型库的模型库生成模块。本专利技术的第十方面是一种人数统计装置，其在第九方面的人数统计装置的基础上，也可以构成为：所述真实人数是根据行人通过闸机时生成的闸机数据而统计得到的，所述人数统计装置还包括时间对齐模块，该时间对齐模块在所述一段时间的视频的视频数据与所述闸机数据存在时间差的情况下，在生成所述数据集之前，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人数统计方法，其特征在于，包括：取得对第一视频进行视频解析而获得的第一视频解析人数作为待校正的视频解析人数的第一人数取得步骤；取得该第一视频的时间戳、视频特征、摄取该第一视频时的摄像机所处环境的环境特征和摄像机的配置参数的第一特征取得步骤；和根据与所述第一视频对应的时间戳，从包含时间戳、视频解析人数、视频特征、环境特征和配置参数的校正用模型库寻找对应的校正用模型，输入所述待校正的视频解析人数以及与所述第一视频对应的所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数，获得校正后的人数的人数校正步骤。

【技术特征摘要】
1.一种人数统计方法，其特征在于，包括：取得对第一视频进行视频解析而获得的第一视频解析人数作为待校正的视频解析人数的第一人数取得步骤；取得该第一视频的时间戳、视频特征、摄取该第一视频时的摄像机所处环境的环境特征和摄像机的配置参数的第一特征取得步骤；和根据与所述第一视频对应的时间戳，从包含时间戳、视频解析人数、视频特征、环境特征和配置参数的校正用模型库寻找对应的校正用模型，输入所述待校正的视频解析人数以及与所述第一视频对应的所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数，获得校正后的人数的人数校正步骤。2.如权利要求1所述的人数统计方法，其特征在于：所述校正用模型库是通过以下步骤形成的：取得对第二视频进行视频解析而获得的第二视频解析人数和与该第二视频对应的真实人数的第二人数取得步骤；取得该第二视频的视频特征、摄取该第二视频时的摄像机所处环境的环境特征和摄像机的配置参数的第二特征取得步骤；使所述第二视频解析人数、所述真实人数、以及与该第二视频对应的所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数相互对应，生成包含这些特征的数据集的数据集生成步骤；根据所述数据集中包含的时间戳，按时间将所述数据集分成多个子数据集的子数据集生成步骤；和基于所述子数据集生成校正用模型，由多个所述校正用模型构成校正用模型库的模型库生成步骤。3.如权利要求2所述的人数统计方法，其特征在于：所述真实人数是根据行人通过闸机时生成的闸机数据而统计得到的，在所述第二视频的视频数据与所述闸机数据存在时间差的情况下，在生成所述数据集之前，还包括求取所述时间差，使所述视频数据与所述闸机数据在时间上对齐的时间对齐步骤。4.如权利要求2所述的人数统计方法，其特征在于：在所述第二特征取得步骤中，还包括从所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数所包含的特征中除去部分特征的步骤。5.如权利要求1～4中任一项所述的人数统计方法，其特征在于：所述视频特征包括画面客流密度、亮度变化和对比度，所述画面客流密度是视频中所有帧的客流密度的最大值，所述亮度变化是视频中所有帧与其相邻帧的亮度差的平均值，所述对比度是视频中所有帧画面的对比度的平...

【专利技术属性】
技术研发人员：车航宇，鲁时雨，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：日本,JP