一种人员计数方法及相关设备技术

本申请实施例公开了一种人员计数方法。本申请实施例方法包括：获取包含人员的多帧视频图像，多帧视频图像由图像采集装置采集得到；确定每帧视频图像中的人员的人脸图像区域；确定人脸图像区域的五官位置关系；在多个人脸图像区域中，确定五官位置关系为预设五官位置关系的目标人脸图像区域；其中预设五官位置关系为，脸部正面与图像采集装置的图像采集方向之间的角度在预设角度范围的情况下采集到的五官位置关系；使用预先训练好的神经网络模型，将目标人脸图像区域与已存储的人脸图像区域进行比较，以判断所述目标人脸图像区域中的人员与已存储的人脸图像区域中的人员是否不同；若不同，则存储目标人脸图像区域，并对人员数值加一。

A method of personnel counting and related equipment

【技术实现步骤摘要】
一种人员计数方法及相关设备
本申请实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种人员计数方法及相关设备
技术介绍
随着社会的发展和智能城市的需要，越来越多的设施需要使用人员计数技术。人员计数技术应用于不同设施中，可以使设施的安全把控人员对人流量、实时人员数量等数据有更好的把控能力。人流量、实时人员数量是评价火车站、机场等人员密集设施人防安全程度的重要指标之一，掌握具体设施内容纳的人数，对保证设施内人员安全具有重要意义。人员计数是一项具有重大安全意义的重要工作。
技术实现思路
本申请实施例第一方面提供了一种人员计数方法，包括：获取包含人员的多帧视频图像，所述多帧视频图像由图像采集装置采集得到；确定每帧所述视频图像中的人员的人脸图像区域；确定所述人脸图像区域的五官位置关系；在多个所述人脸图像区域中，确定五官位置关系为预设五官位置关系的目标人脸图像区域；其中所述预设五官位置关系为，脸部正面与所述图像采集装置的图像采集方向之间的角度在预设角度范围的情况下采集到的五官位置关系；使用预先训练好的神经网络模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人员计数方法，其特征在于，包括：/n获取包含人员的多帧视频图像，所述多帧视频图像由图像采集装置采集得到；/n确定每帧所述视频图像中的人员的人脸图像区域；/n确定所述人脸图像区域的五官位置关系；/n在多个所述人脸图像区域中，确定五官位置关系为预设五官位置关系的目标人脸图像区域；其中所述预设五官位置关系为，脸部正面与所述图像采集装置的图像采集方向之间的角度在预设角度范围的情况下采集到的五官位置关系；/n使用预先训练好的神经网络模型，将所述目标人脸图像区域与已存储的人脸图像区域进行比较，以判断所述目标人脸图像区域中的人员与所述已存储的人脸图像区域中的人员是否不同；/n若不同，则存储所述目标人...

【技术特征摘要】
1.一种人员计数方法，其特征在于，包括：
获取包含人员的多帧视频图像，所述多帧视频图像由图像采集装置采集得到；
确定每帧所述视频图像中的人员的人脸图像区域；
确定所述人脸图像区域的五官位置关系；
在多个所述人脸图像区域中，确定五官位置关系为预设五官位置关系的目标人脸图像区域；其中所述预设五官位置关系为，脸部正面与所述图像采集装置的图像采集方向之间的角度在预设角度范围的情况下采集到的五官位置关系；
使用预先训练好的神经网络模型，将所述目标人脸图像区域与已存储的人脸图像区域进行比较，以判断所述目标人脸图像区域中的人员与所述已存储的人脸图像区域中的人员是否不同；
若不同，则存储所述目标人脸图像区域，并对人员数值加一。


2.根据权利要求1所述的人员计数方法，其特征在于，所述在多个所述人脸图像区域中，确定五官位置关系为预设五官位置关系的目标人脸图像区域，包括：
使用基于深度学习的跟踪算法对所述多张人脸图像区域进行处理，得到属于同一运动轨迹的人脸图像区域组，所述人脸图像区域组包括的人脸图像区域为同一人员在同一运动轨迹下不同时刻被采集到的人脸图像区域；
在所述人脸图像区域组中，确定五官位置关系最接近特定五官位置关系的目标人脸图像区域，所述特定五官位置关系为脸部正面与所述图像采集装置的图像采集方向之间的角度在0度的情况下采集到的五官位置关系。


3.根据权利要求1所述的人员计数方法，其特征在于，所述确定每帧所述视频图像中的人员的人脸图像区域包括：
使用人脸识别神经网络模型确定每帧所述视频图像中的人员的人脸图像区域。


4.根据权利要求1所述的人员计数方法，其特征在于，所述确定所述人脸图像区域的五官位置关系，包括：
使用人脸识别神经网络模型确定所述多张人脸图像区域的五官位置关系。


5.根据权利要求1所述的人员计数方法，其特征在于，在多个所述人脸图像区域中，确定五官位置关系为预设五官位置关系的目标人脸图像区域之前，所述方法还包括：
使用人脸识别神经网络模型对所述人脸图像区域打分；
获取得分大于阈值的人脸图像区域；
所述在多个所述人脸图像区域中，确定五官位置关系为预设五官位置关系的目标人脸图像区域，包括：
在所述得分大于阈值的人脸图像区域中，确定五官位置关系为预设五官位置关系的目标人脸图像区域。


6.根据权利要求1所述的人员计数方法，其特征在于，所述神经网络模型由随机梯度下降方法训练获得。


7.根据权利要求1所述的人员计数方法，其特征在于，所述使用预先训练好的神经网络模型，将所述目标人脸图像区域与已存储的人脸图像区域进行比较，以判断所述目标人脸图像区域中的人员与所述已存储的人脸图像区域中的人员是否不同，包括：
使用预先训练好的神经网络模型，将所述目标人脸图像区域与每张已存储的人脸图像区域进行比较，得到相似度结果；
判断所述相似度结果中是否存在大于预设值的相似度结果；
若不存在所述大于预设值的相似度结果，则所述目标人脸图像区域中的人员与所述已存储的人脸图像区域中的人员不同；
若存在所述大于预设值的相似度结果，则所述目标人脸图像区域中的人员与所述已存储的人脸图像区域中的人员相同。


8.一种人员计数设备，其特征在于，包括：
视频图像获取单元，用于获取包含人员的多帧视频图像，所述多帧视频图像由图像采集装置采集得到；
人脸图像确定单元，用于确定每帧所述视频图像中的人员的人脸图像区域；
五官位置确定单元，用于确定所述人脸图像区域的五官位置关系；
目标图像确定单元，用于在多个所述人脸图像区域中，确定五官位置关系为预设五官位置关系的目标人脸图像区域；其中所述预设五官位置关系为，脸部正面与所述图像采集装置的图像采集方向之间的角度在预设角...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐健，王志元，陶昆，石伟，
申请(专利权)人：深圳市捷顺科技实业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44