一种流量统计方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种流量统计方法、装置及系统，涉及大数据的技术领域，应用于服务器端，包括接收待进行流量统计的感兴趣特征的目标特征信息；在预设存储区域内查找特征描述信息与目标特征信息相匹配的特征图，预设存储区域内的特征描述信息是对终端发送的最优图像中的特征图进行结构化处理后得到的；统计查找到的特征描述信息所对应的特征图的数量，得到感兴趣特征的流量统计结果，实现对具有相同目标特征信息的特征图进行准确的统计，进而实现对感兴趣特征的流量统计。

【技术实现步骤摘要】
一种流量统计方法、装置及系统
本专利技术涉及大数据
，尤其是涉及一种流量统计方法、装置及系统。
技术介绍
随着我国经济的发展和人们生活水平的提高，人们的生活逐渐拉近了，而生活距离的拉近就需要依赖良好的交通。现在不仅是一线城市，即使是四五线城市，也经常会发生严重交通拥堵的现象，为了解决这一问题，会需要对各路段的人流量及车流量进行统计。但是目前对某一路段进行人流量或者车流量统计的时候，仅能够统计出来某一路段在一段时间内有多少行人和车辆通过，而无法针对具有相同特征的行人或者车辆进行准确的统计，例如：某一类型车辆的通过流量或者女性行人的通过流量等。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种流量统计方法、装置及系统，利用视频结构化技术在视频和图像中检测感兴趣目标，主要包括行人、车辆。根据识别的机动车唯一标识、唯一人脸标识和唯一行人标识，实时统计人流量和车流量，可以缓解现有技术中存在的无法针对具有相同特征的行人或者车辆进行准确的统计的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种流量统计方法，其中，应用于服务器端，包括：接收待进行流量统计的感兴趣特征的目标特征信息；在预设存储区域内查找特征描述信息与所述目标特征信息相匹配的特征图，所述预设存储区域内的特征描述信息是对终端发送的最优图像中的特征图进行结构化处理后得到的；统计查找到的特征描述信息所对应的特征图的数量，得到感兴趣特征的流量统计结果。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：接收终端发送的最优图像，所述最优图像为所述终端采集的视频流中满足预设质量要求的图像；在最优图像中检测感兴趣特征，得到包含感兴趣特征的特征图；对特征图进行视频结构化处理，得到特征图的特征描述信息。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述对特征图进行视频结构化处理，得到特征图的特征描述信息，包括：将所述特征图输入多个用于识别不同感兴趣特征的预设神经网络模型中，得到特征图的特征描述信息。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述预设神经网络模型包括：分类神经网络模型，所述分类神经网络模型包括：池化层、损失层、包含激活函数的全连接层和包含激活函数的卷积层。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述在预设存储区域内查找特征描述信息与所述目标特征信息相匹配的特征图，包括：在预设存储区域内，查找与所述目标特征信息匹配的特征描述信息；按照预设特征描述信息与特征图之间的对应关系，确定与特征描述信息对应的特征图。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述特征描述信息包括：行人的年龄段、穿戴信息、动作信息、人脸信息、车辆的型号、颜色和车牌中的一种或多种。第二方面，本专利技术实施例还提供一种流量统计装置，包括：接收模块，用于接收待进行流量统计的感兴趣特征的目标特征信息；查找模块，用于在预设存储区域内查找特征描述信息与所述目标特征信息相匹配的特征图，所述预设存储区域内的特征描述信息是对终端发送的最优图像中的特征图进行结构化处理后得到的；统计模块，用于统计查找到的特征描述信息所对应的特征图的数量，得到感兴趣特征的流量统计结果。第三方面，本专利技术实施例还提供一种流量统计系统，所述系统包括如第一方面任一所述的服务器和终端。第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的方法。第四方面，本专利技术实施例还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其中，所述程序代码使所述处理器执行第一方面所述方法。本专利技术实施例带来了以下有益效果：本专利技术通过接收待进行流量统计的感兴趣特征的目标特征信息，且在预设存储区域内查找特征描述信息与所述目标特征信息相匹配的特征图，所述预设存储区域内的特征描述信息是对终端发送的最优图像中的特征图进行结构化处理后得到的，可以确定具有相同特征描述信息的目标；然后统计查找到的特征描述信息所对应的特征图的数量，得到感兴趣特征的流量统计结果。本专利技术实施例能够根据感兴趣特征的目标特征信息，在预设存储区域内查找与待进行流量统计的感兴趣特征的目标特征信息匹配的特征描述信息，进而找到与特征描述信息对应的特征图，即可以查找到具有相同目标特征信息的特征图，实现基于目标特征信息对特征图的检索，而且，再对查找到的具有相同目标特征信息的特征图进行统计，得到特征图的数量，实现对具有相同目标特征信息的特征图进行准确的统计，进而实现对感兴趣特征的流量统计。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种流量统计方法的流程图；图2为图1中步骤S102的流程图；图3为本专利技术实施例提供的一种预设神经网络模型的结构图；图4为本专利技术实施例提供的一种流量统计装置的结构图；图5为本专利技术实施例提供的一种流量统计系统的结构图。图标：31-池化层；32-损失层；33-包含激活函数的全连接层；34-包含激活函数的卷积层；41-接收模块；42-查找模块；43-统计模块；51-服务器；52-终端。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，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做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。目前现有技术对某一路段进行人流量或者车流量统计的时候，仅能够统计出来某一路段在一段时间内有多少行人和车辆通过，而无法针对具有相同特征的行人或者车辆进行准确的统计，且在实时统计人流量和车流量的问题上，一直没有一个好的方法，虽然市面上有很多中全自动的统计仪器，但是在统计行人和车辆方面，不但能识别的车型比较少，而且只能采取简单的抽样测试，不能做到实时检测。目前的视频车流量统计系统是先通过普通的摄像头把路况记录下来，传输给中心服务器，中心服务器在需要统计车流量时，会选取大约十到二十分钟的录像，然后进行计算处理，因为录像占用带宽比较大，而中心服务器也只有一个，在视频量很大的情况下无法做到实时计算车流量，所以只能采取统计一小段时间的视频里的车流量，以这种抽样的方式计算车流量和人流量。基于此，本专利技术实施例提供的一种流量统计方法、装置及系统，利用先进的机器学习技术，让该套设备具有识别人和车的功能，甚至可以识别人的年龄、穿戴、动作、人脸和车的型号、颜色、车牌本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种流量统计方法，其特征在于，应用于服务器端，包括：接收待进行流量统计的感兴趣特征的目标特征信息；在预设存储区域内查找特征描述信息与所述目标特征信息相匹配的特征图，所述预设存储区域内的特征描述信息是对终端发送的最优图像中的特征图进行结构化处理后得到的；统计查找到的特征描述信息所对应的特征图的数量，得到感兴趣特征的流量统计结果。

【技术特征摘要】
1.一种流量统计方法，其特征在于，应用于服务器端，包括：接收待进行流量统计的感兴趣特征的目标特征信息；在预设存储区域内查找特征描述信息与所述目标特征信息相匹配的特征图，所述预设存储区域内的特征描述信息是对终端发送的最优图像中的特征图进行结构化处理后得到的；统计查找到的特征描述信息所对应的特征图的数量，得到感兴趣特征的流量统计结果。2.根据权利要求1所述的流量统计方法，其特征在于，所述方法还包括：接收终端发送的最优图像，所述最优图像为所述终端采集的视频流中满足预设质量要求的图像；在最优图像中检测感兴趣特征，得到包含感兴趣特征的特征图；对特征图进行视频结构化处理，得到特征图的特征描述信息。3.根据权利要求2所述的流量统计方法，其特征在于，所述对特征图进行视频结构化处理，得到特征图的特征描述信息，包括：将所述特征图输入多个用于识别不同感兴趣特征的预设神经网络模型中，得到特征图的特征描述信息。4.根据权利要求2所述的流量统计方法，其特征在于，所述预设神经网络模型包括：分类神经网络模型，所述分类神经网络模型包括：池化层、损失层、包含激活函数的全连接层和包含激活函数的卷积层。5.根据权利要求1所述的流量统计方法，其特征在于，所述在预设存储区域内查找特征描述信息与所述目标特征信息相匹...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建辉，王长涛，王喜光，李田生，陈瑞军，
申请(专利权)人：北京深瞐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11