一种基于yolo和质心跟踪的门店入店率统计方法技术

一种基于yolo和质心跟踪的门店入店率统计方法，涉及监控视频、深度学习、计算机视觉、行人检测领域,本发明专利技术通过yolo目标检测模型，对监控视频中的画面进行实时检测；从而得到每帧图像数据中的目标类别和其对应的目标位置，筛选出属于人的类别，存储该目标的质心位置；再通过质心跟踪算法跟踪目标，保持目标ID的唯一分配，通过视频的上下帧计算得出目标运动方向，统计入店与经过门店的人数，得出入店率。本发明专利技术提供一种基于yolo和质心跟踪的门店入店率统计方法，该方法算法简单，利于软件实现，通过目标检测和质心跟踪算法实现行人运动方向的统计。

A Statistical Method of Store Entry Rate Based on Yolo and Centroid Tracking

A statistical method of store entrance rate based on Yolo and centroid tracking is proposed, which involves the fields of surveillance video, in-depth learning, computer vision and pedestrian detection. The present invention detects the images in surveillance video in real time through Yolo target detection model, thus obtains the target category and its corresponding target location in each frame of image data, screens out the categories belonging to human beings, and stores the target. Then the centroid tracking algorithm is used to track the target and keep the unique allocation of the target ID. The moving direction of the target is calculated by the upper and lower frames of the video. The number of people entering and passing the store is counted and the rate of entering the store is obtained. The invention provides a statistical method of store entrance rate based on Yolo and centroid tracking. The method has simple algorithm and is convenient for software implementation. The pedestrian movement direction statistics is realized by target detection and centroid tracking algorithm.

【技术实现步骤摘要】
一种基于yolo和质心跟踪的门店入店率统计方法
本专利技术涉及监控视频、深度学习、计算机视觉、行人检测，特别是涉及一种基于yolo和质心跟踪的门店入店率统计方法。
技术介绍
现如今有一个比较糟糕的状态，每天在店铺门口经过的人很多，但是进店的就很少，然而大的客流量意味着高价房租，高运营成本，如果高的成本得不到相应的报酬，无疑是店铺走向衰亡的开始。为避免这种情况发生，大多数店铺会通过举办活动来吸引客流，例如满赠活动、抽奖、打折等，作为店铺需要了解这些活动中有哪些是对行人心理的正确解读，在店铺门口安装一个摄像头统计客流量与入店的人数，从而能得出哪些积极活动更受行人的注意。店铺的运营成本包括基础设施和员工工资，通过门店入店率统计方法分析每天每个时段的客流量与入店率来分配员工在岗人数，可以有效降低人力资源的浪费并降低运营成本。既有的行人计数主要分为三类，即人工计数、基于传感器的行人计数与基于计算机视觉的行人计数。人工计数费力费才，对于大的人流量来说人工计数就会劣势很多；对于传感器进行行人计数具有局限性，如今红外线属于一个较为普遍的传感器计数方法，为求检测的精度只能设置单通道，不适用于公共场所的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于yolo和质心跟踪的门店入店率统计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)读入高角度监控视频，基于yolov3的检测模型检测行人：读取门店门口监控视频，对输入的每帧图像进行预处理，设置门店营业时间区间，加载yolov3模型；2)启用质心跟踪算法：对检测到的行人，创建对象跟踪器跟踪在框架中移动的对象，直到到达第n帧，重新运行目标检测器；3)计算入店率：跟踪行人目标，通过前后帧的帧间差，计算出行人的运动方向，通过实际的经过门店门口人数与实际入店人数，计算入店率。

【技术特征摘要】
1.一种基于yolo和质心跟踪的门店入店率统计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)读入高角度监控视频，基于yolov3的检测模型检测行人：读取门店门口监控视频，对输入的每帧图像进行预处理，设置门店营业时间区间，加载yolov3模型；2)启用质心跟踪算法：对检测到的行人，创建对象跟踪器跟踪在框架中移动的对象，直到到达第n帧，重新运行目标检测器；3)计算入店率：跟踪行人目标，通过前后帧的帧间差，计算出行人的运动方向，通过实际的经过门店门口人数与实际入店人数，计算入店率。2.如权利要求1所述的一种基于yolo和质心跟踪的门店入店率统计方法，其特征在于：所述步骤1)中，输入图像通过特征提取网络DarkNet53提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：宣琦，袁琴，徐东伟，翔云，刘毅，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33