开放场景的实时人流统计方法和装置制造方法及图纸

本说明书提供一种开放场景的实时人流统计方法，包括：从拍摄所述开放场景的实时视频流中提取当前有效帧；所述视频流由安置在开放场景上方的摄像头拍摄；检测当前有效帧中的每个行人；采用行人重识别算法，识别当前有效帧中与之前的至少一个有效帧中相同的行人；根据行人重识别算法的结果，计算经过所述开放场景的人流数量。

【技术实现步骤摘要】
开放场景的实时人流统计方法和装置
本说明书涉及数据处理
，尤其涉及开放场景的实时人流统计方法和装置。
技术介绍
人流统计在多种商业应用场合发挥着作用，例如，可以统计商场内部按不同时段分布的人数、人群流动方向等信息，为商场举办活动提供参考；可以获得商场外人行道上的人群流动量统计信息，有利于评估商场选址是否适当；等等。实时人群流量的统计具有更为重要的意义，对监控区域实时流量的统计能够及时得到现场的人数和人群流量数据，有利于管理单位更高效的组织工作，为科学决策提供数据支持。基于视频的实时人流统计通常要求摄像头具有垂直向下的视角，而在很多应用场合都难以满足这一条件。
技术实现思路
有鉴于此，本说明书提供一种开放场景的实时人流统计方法，包括：从拍摄所述开放场景的实时视频流中提取当前有效帧；所述视频流由安置在开放场景上方的摄像头拍摄；检测当前有效帧中的每个行人；采用行人重识别算法，识别当前有效帧中与之前的至少一个有效帧中相同的行人；根据行人重识别算法的结果，计算经过所述开放场景的人流数量。本说明书还提供了一种开放场景的实时人流统计装置，包括：有效帧提取单元，用于从拍摄所述开放场景的实时视频流中提取当前有效帧；所述视频流由安置在开放场景上方的摄像头拍摄；行人检测单元，用于检测当前有效帧中的每个行人；行人重识别单元，用于采用行人重识别算法，识别当前有效帧中与之前的至少一个有效帧中相同的行人；流量计算单元，用于根据行人重识别算法的结果，计算经过所述开放场景的人流数量。本说明书提供的一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器上存储有可由处理器运行的计算机程序；所述处理器运行所述计算机程序时，执行上述web访问实现方法所述的步骤。本说明书提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，执行上述应用在CDN节点上的web访问的实现方法所述的步骤。由以上技术方案可见，本说明书的实施例中，基于摄像头在开放场景上方拍摄的视频流，通过检测当前有效帧中的行人，以及采用行人重识别算法识别出当前有效帧中的行人与之前有效帧中相同的行人，得出经过开放场景的人流数量，从而解决了需要垂直向下的摄像头视角进行人流统计的局限性，并且在减少运算代价的同时既能提供检测的时效性，又能提高检测的准确性。附图说明图1是本说明书实施例中一种开放场景、摄像头角度与统计区域的示例图；图2是本说明书实施例中一种开放场景的实时人流统计方法的流程图；图3是本说明书应用示例中嵌入式开发板上运行的人流数量统计软件的结构示意图；图4是运行本说明书实施例的设备的一种硬件结构图；图5是本说明书实施例中一种开放场景的实时人流统计装置的逻辑结构图。具体实施方式本说明书的实施例提出一种新的开放场景的实时人流统计方法，从安置在开放场景上方的摄像头拍摄的实时视频流中提取当前有效帧，检测当前有效帧中的行人并识别与之前有效帧中的行人是否相同，来统计经过开放场景的人流数量。本说明书的实施例无需垂直向下的摄像头视角，能够适用于绝大多数的应用场合，并且运算负荷低，在具有良好时效性的前提下还具有很高的准确性。本说明书的实施例可以运行在任何具有计算和存储能力的设备上，如手机、平板电脑、PC(PersonalComputer，个人电脑)、笔记本、服务器等设备；还可以由运行在两个或两个以上设备的逻辑节点来实现本说明书实施例中的各项功能。本说明书的实施例用来统计在开放场景中经过实时人群流量。摄像头安置在开放场景的上方，以斜向下的角度对开放场景上的人群进行拍摄，生成实时视频流。在一些实际应用中，需要统计的是经过开放场景中某个预定的统计区域的人流数量。统计区域是开放场景内的一个既定区域，摄像头的拍摄范围能够完全覆盖统计区域。一种开放场景、统计区域与摄像头角度的示例如图1所示，其中实线框内部为统计区域。本说明书的实施例中，开放场景的实时人流统计方法的流程如图2所示。步骤210，从拍摄开放场景的实时视频流中提取当前有效帧。安装在开放场景上方的摄像头将持续输出以斜向下视角拍摄的视频流，视频流由连续的一帧帧图像构成。可以基于一定的条件，持续不断的从视频流中将符合该条件的各帧图像提取出来作为有效帧，通过连续的辨识有效帧中的行人来进行人群流量的统计。将最后一个从视频流中提取的有效帧作为当前有效帧。提取有效帧的条件可以根据实际应用场景对统计时间精度的要求、运行本实施例的设备的处理能力等因素来设置，例如，可以将与上一个有效帧间隔N(N为自然数)帧的一帧图像作为下一个有效帧，也可以从每M(M为大于1的自然数)个连续帧中提取一帧作为有效帧。步骤220，检测当前有效帧中的每个行人。在提取当前有效帧后，通过深度学习的目标检测算法判断当前有效帧中是否存在人体，如果存在则定位每个行人的位置、以及该行人所占据的部分图像区域。本说明书实施例中对采用的目标检测算法不做限定，如可以采用FasterR-CNN(FasterRegionswithConvolutionalNeuralNetworkfeatures，采用卷积神经网络特征的快速目标区域识别)、SSD(SingleShotMultiBoxDetector，单次目标多框预测)等。在既要求较低计算量，又要求检测准确率的应用场景中，可以采用YOLO(YouOnlyLiveOnce)目标检测算法，从当前有效帧中提取每个行人的图像范围和位置信息，往往可以达到更好的效果。步骤230，采用行人重识别算法，识别当前有效帧中与之前的至少一个有效帧中相同的行人。当某个行人从开放场景经过时，会被拍摄到多个有效帧中。在进行人流统计时，需要在各个有效帧中找出相同的行人，避免对同一个人多次计数，才能得到准确的数据。行人重识别(PersonReID，PersonRe-identification)能够利用计算机视觉技术来判断图像中是否存在特定行人，可以用来进行同一个摄像头或跨摄像头的人物追踪。本说明书的实施例中，采用行人重识别算法来判断在当前有效帧中检测到的所有行人中，哪些是已经出现在之前有效帧中的行人，哪些是在当前有效帧中新出现的行人。可以通过查找当前有效帧中的某个行人是否出现在当前有效帧之前的N个有效帧里，来判断该行人是否是新出现的行人。由于本说明书实施例中摄像头以倾斜向下的角度拍摄开放场景，行人较为密集时，可能会出现某个行人在某个有效帧或某几个连续的有效帧中被他人遮挡而没有被检测到的情形，选取较大的N值可以避免在这种情况下错误的将该行人重复计数，但较大的N值也会带来更大的运算负荷。实际应用场景中，可以根据开放场景的行人密集程度、相邻有效帧的间隔时间、运行本实施例的设备的处理能力等因素，来选择适当的N值。在一种实现方式中，可以获取当前有效帧中每个行人的外观特征和位置特征，再根据行人的外观特征和位置特征，判定当前有效帧中的某个行人是否是之前的N个有效帧中已存在的行人，如果不是，生成新的人物标识标记所述行人；如果是，以已有的人物标识标记所述行人。具体而言，对目标检测算法输出的每个行人的位置、以及该行人所占据的部分图像区域，由每个行人的位置生成该行人的位置特征(如该行人占据的部分区域在图片坐标系中的坐标)，由该行人所占据的部分区域的图像生成该行人的外观特征(如衣服颜色、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种开放场景的实时人流统计方法，包括：从拍摄所述开放场景的实时视频流中提取当前有效帧；所述视频流由安置在开放场景上方的摄像头拍摄；检测当前有效帧中的每个行人；采用行人重识别算法，识别当前有效帧中与之前的至少一个有效帧中相同的行人；根据行人重识别算法的结果，计算经过所述开放场景的人流数量。

【技术特征摘要】
1.一种开放场景的实时人流统计方法，包括：从拍摄所述开放场景的实时视频流中提取当前有效帧；所述视频流由安置在开放场景上方的摄像头拍摄；检测当前有效帧中的每个行人；采用行人重识别算法，识别当前有效帧中与之前的至少一个有效帧中相同的行人；根据行人重识别算法的结果，计算经过所述开放场景的人流数量。2.根据权利要求1所述的方法，所述经过开放场景的人流数量包括：经过所述开放场景中预定的统计区域的人流数量；所述根据行人重识别算法的结果，计算经过所述开放场景的人流数量，包括以下至少一项：当某个行人在之前有效帧中出现在统计区域外而不曾出现在统计区域内、并且在当前有效帧中出现在统计区域内时，认为该行人进入统计区域；根据进入统计区域的人数计算经过所述统计区域的人流数量；当某个行人在之前有效帧中曾出现在统计区域内而不曾出现在统计区域外、并且在当前有效帧中出现在统计区域外时，认为该行人离开统计区域；根据离开统计区域的人数计算经过所述统计区域的人流数量。3.根据权利要求1所述的方法，所述采用行人重识别算法，识别当前有效帧中与之前的至少一个有效帧中相同的行人，包括：获取当前有效帧中每个行人的外观特征、或外观特征和位置特征；根据行人的外观特征、或外观特征和位置特征，判定当前有效帧中的每个行人是否是之前的至少一个有效帧中已存在的行人，如果不是则生成新的人物标识标记所述行人，如果是则以已有的人物标识标记所述行人。4.根据权利要求3所述的方法，所述根据行人的外观特征、或外观特征和位置特征，判定当前有效帧中的某个行人是否是之前有效帧中已存在的行人，包括：采用匈牙利算法，根据行人的外观特征、或外观特征和位置特征进行当前有效帧与之前有效帧中的行人匹配。5.根据权利要求1所述的方法，所述检测当前有效帧中的每个行人，包括：采用YOLO目标检测方法，从当前有效帧中提取每个行人的图像范围和位置信息。6.根据权利要求1所述的方法，所述摄像头为红绿蓝RGB摄像头。7.根据权利要求1所述的方法，所述方法运行在嵌入式开发板上。8.一种开放场景的实时人流统计装置，包括：有效帧提取单元，用于从拍摄所述开放场景的实时视频流中提取当前有效帧；所述视频流由安置在开放场景上...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓博，侯章军，杨旭东，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY