【技术实现步骤摘要】
一种基于深度相机的人数统计方法
本专利技术涉及实时视频图像处理及识别
，具体为一种基于深度相机的人数统计方法。
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人数统计实时估计、客流分布分析、拥挤程度估计等人数统计资料成为为公共区域管理提供第一手资料的有效途径，当前客流检测监控主要采用三类技术即：红外检测技术、压力检测技术及图像处理技术。(1)红外检测技术比较成熟，被广泛应用与车站、码头、商店、书店等人口流动频繁，有人工辅助监控的地方。其特点是能对有一定距离间隔的人流做出正确有效的判断，但对于前后拥挤、接踵而至的人流效果较差。(2)压力检测，其原理是通过检测人体的重量，来感知人的存在，鉴于客流检测，统计的是人的数量，通常做法是采用踏板式压力传感器技术，在客流通过时，通过对踏板的踩踏，引起传感器内部应变片的变化，从而影响传感器内电流的变化，对电流变化进行采样，统计客流信息，应用压力监测的前提是任何人都必须踩到每块踏板，对于多只脚同时踩上的情况以及正有人在踏板上，紧接着又有人踩到踏板上的情况难以进行有效的检测。(3)而在...
【技术保护点】
1.一种基于深度相机的人数统计方法，其特征在于该方法包括以下步骤：S1：搭建深度相机机器视觉平台，使用深度相机实时获取监控区域的深度图像；S2：使用深度相机采集应用场所空旷时的深度图像，采用多帧图像平均法构建三维空间背景模型；S3：利用背景差分法，得出运动目标的前景图像，并对前景图像做二值化处理，获得运动目标的二值图像；S4：利用深度信息分层搜索，识别不同距离的运动目标以及分割重叠的运动目标；再利用垂直与水平投影对运动目标定位以及分割同一深度层存在多个运动目标，由此精确划分出各个包含运动物体的小区域，进一步分割出遮挡目标；S5：根据运动目标深度与高度的映射关系，对不同深度的...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度相机的人数统计方法，其特征在于该方法包括以下步骤：S1：搭建深度相机机器视觉平台，使用深度相机实时获取监控区域的深度图像；S2：使用深度相机采集应用场所空旷时的深度图像，采用多帧图像平均法构建三维空间背景模型；S3：利用背景差分法，得出运动目标的前景图像，并对前景图像做二值化处理，获得运动目标的二值图像；S4：利用深度信息分层搜索，识别不同距离的运动目标以及分割重叠的运动目标；再利用垂直与水平投影对运动目标定位以及分割同一深度层存在多个运动目标，由此精确划分出各个包含运动物体的小区域，进一步分割出遮挡目标；S5：根据运动目标深度与高度的映射关系，对不同深度的划分区域分别处理，计算不同深度区的运动目标的形态学密度比例，再结合模板匹配法判定行人；S6：根据S5中所检测到的最近一帧的行人头部区域的中心坐标，以及由前几帧算出的行人的速度，对当前帧中的头部区域进行搜索和匹配；S7：根据所匹配人员的运动轨迹进行人数统计。2.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的人数统计方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下步骤：步骤S41：将监测区域按照距离远近进行分层，搜索出位于不同深度层的运动目标；步骤S42：对各个深度层内检测出的运动目标分别进行水平投影与垂直投影，获得各个深度层的运动目标的上下边界；根据波峰波谷点，对同一距离层存在的多个运动目标进行分割。3.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的人数统计方法，其特征在于：所述步骤S5判断行人的算法包含以下步骤：步骤S51：假设检测到的运动目标为行人，根据运动目标深度与图像中高度的映射关系，对不同深度的运动目标分别进行处理：计算不同深度区的运动目标的形态学密度比例，根据比例结果对运动目标进行第一次行人判断；记满足形态学密度比例的运动目标为目标A，不满足形态学密度比例的运动目标为目标B；步骤S52：对S51步骤中运动目标A进行第二次形态学密度判断，若形态学密度比例符合要求，则最终判断为行人；对运动目标B采用模板匹配方式进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：王海宽，戚谢鑫，孙浩翔，李仲秋，
申请(专利权)人：上海青识智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31
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