一种对象计数方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种对象计数方法及装置。本发明专利技术所述方法基于对象的特征向量识别不同区域的同一对象，以及，基于对象的代表特征向量识别不同区域的同一对象，从而充分利用了对象移动轨迹的时空关系特性进行对象的识别和计数，提高了计数结果的准确性和稳定性。

An object counting method and device

【技术实现步骤摘要】
一种对象计数方法及装置
本专利技术涉及视频图像处理
，具体涉及对象计数方法及装置。
技术介绍
针对特定对象的流量统计的应用需求越来越多。例如，在路口、商场、机场、公交车站、地铁站等公共场所对行人或交通工具进行流量统计。又例如，在牧场对进出围栏卡口的动物的数量进行统计，等等。上述实时性的人物流量信息对于流量管理以及安全性应用来说是非常有用的数据，可以用于安全预警以及提高通行效率。现有技术的一种基于图像的目标对象计数方法，通过以下步骤实现：1)从当前图像中提取多个子图像块，每一所述子图像块为预定统计区域的一边界线外且同时以所述边界线为边界的区域。2)针对每一子图像块，获得所述子图像块的前景图像，并从所述前景图像中获得融合目标，每一个融合目标表示一个正经过的目标对象。3)将从所述当前图像中的子图像块以及至少前一图像中的同一子图像块获得的融合目标与边界线进行比较，以执行目标对象数统计。4)将多个基于所述子图像块的统计结果进行融合，得到进入所述预定统计区域的目标对象数。以上目标对象计数方法可以获得进入预定统计区域的目标对象的数量。在进行目标对象计数时，主要是基于相邻图像的子图像块，来判断目标对象是否发生了跨越了统计区域的边界线的移动。例如，将当前图像中检测到的人的位置以及该人在前一图像中的位置与预设统计边界线进行比较，可以确定是否有人通过。另一种统计行人经过卡口区域的方法，主要依赖于人体图像通过区域间的卡口10处的轨迹信息，如图1所示。当视频图像中的人物较多或者人物轨迹发生重叠的复杂环境下，上述方法中的相邻图像的子图像块的检测结果或卡口处的轨迹信息的检测结果的可靠性大大降低，因此上述方法通常存在着计数不准确，计数结果的准确性在不同场景下差异较大的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例要解决的技术问题是提供一种对象计数方法及装置，提高对象计数的稳定性和准确性。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供对象计数方法，包括：按照预设提取周期，从监控视频中提取图像，所述监控视频的监控范围覆盖第一区域、第二区域以及连通所述第一区域和第二区域的通过口；从当前提取的第一图像中识别出至少一个对象，获取所述对象在所述第一图像中的特征向量以及位置坐标；根据所述对象在所述第一图像中的特征向量和/或位置坐标，将所述第一图像中的对象标识为所在区域的新出现的新对象或已存在的旧对象，更新各个对象的特征向量序列以及将所述新对象的计数状态初始化为未计数，其中，所述对象的特征向量序列为所述对象在各个图像中的特征向量组成的序列；根据对象的特征向量序列，将不同区域中未计数的对象两两比对，若为不同区域中的同一对象时，则将该同一对象在第一区域和第二区域中的计数状态均更新为已计数，并更新跨区域移动的对象的数量。优选的，所述根据所述对象在所述第一图像中的特征向量和/或位置坐标，将所述第一图像中的对象标识为所在区域的新出现的新对象或已存在的旧对象的步骤，包括：针对第一图像中的第一对象，判断第二图像的目标区域中是否存在第二对象，若存在，则将所述第一对象标识为目标区域中的旧对象，且所述第一对象与第二对象为同一区域内的同一对象，否则，将所述第一对象标识为目标区域中的新对象；其中，所述第二图像是所述第一图像之前的前一次提取的图像；所述目标区域为第一对象在所述第一图像中的区域；所述第二对象为从第二图像中识别出的一对象，并满足以下条件：第二对象与所述第一对象间的距离小于或等于预设第一距离，或者，第二对象与所述第一对象间的距离介于所述第一距离和第二距离之间，且与第一对象的相似度高于预定阈值。优选的，所述第一距离是预先统计得到的对象在所述监控视频中的平均移动速度与所述预设提取周期的乘积；所述第二距离为所述第一距离的k倍，所述k大于1。优选的，所述根据对象的特征向量序列，将不同区域中未计数的对象两两比对的步骤，包括：基于对象的特征向量序列，确定该对象的代表特征向量，所述代表特征向量包括中心特征向量、所述特征向量序列中的第一个特征向量、所述特征向量序列中的中间位次的特征向量以及所述特征向量序列中的最后一个特征向量，所述中心特征向量是所述对象的特征向量序列中的所有特征向量的中心位置点的向量；针对不同区域中未计数的两个对象，计算该两个对象的每两个代表特征向量间的相似度，并对所有的代表特征向量间的相似度进行加权求和，得到该两个对象的相似度评分；在所述相似度评分大于预定评分门限时，将该两个对象识别为不同区域中的同一对象，否则，识别为不同区域中的不同对象。优选的，所述更新跨区域移动的对象的数量，包括：确定该同一对象出现在所述第一区域和第二区域的先后顺序；在该同一对象先出现在所述第一区域后出现在所述第二区域时，将从所述第一区域进入第二区域的对象的第一数量加1；在该同一对象先出现在所述第二区域后出现在所述第一区域时，将从所述第二区域进入第一区域的对象的第二数量加1。本专利技术实施例还提供了一种对象计数装置，包括：图像提取单元，用于按照预设提取周期，从监控视频中提取图像，所述监控视频的监控范围覆盖第一区域、第二区域以及连通所述第一区域和第二区域的通过口；对象提取单元，用于从当前提取的第一图像中识别出至少一个对象，获取所述对象在所述第一图像中的特征向量以及位置坐标；对象标识单元，用于根据所述对象在所述第一图像中的特征向量和/或位置坐标，将所述第一图像中的对象标识为所在区域的新出现的新对象或已存在的旧对象，更新各个对象的特征向量序列以及将所述新对象的计数状态初始化为未计数，其中，所述对象的特征向量序列为所述对象在各个图像中的特征向量组成的序列；对象比对单元，根据对象的特征向量序列，将不同区域中未计数的对象两两比对，若为不同区域中的同一对象时，则将该同一对象在第一区域和第二区域中的计数状态均更新为已计数，并更新跨区域移动的对象的数量。优选的，所述对象标识单元，具体用于：针对第一图像中的第一对象，判断第二图像的目标区域中是否存在第二对象，若存在，则将所述第一对象标识为目标区域中的旧对象，且所述第一对象与第二对象为同一区域内的同一对象，否则，将所述第一对象标识为目标区域中的新对象；其中，所述第二图像是所述第一图像之前的前一次提取的图像；所述目标区域为第一对象在所述第一图像中的区域；所述第二对象为从第二图像中识别出的一对象，并满足以下条件：第二对象与所述第一对象间的距离小于或等于预设第一距离，或者，第二对象与所述第一对象间的距离介于所述第一距离和第二距离之间，且与第一对象的相似度高于预定阈值。优选的，所述第一距离是预先统计得到的对象在所述监控视频中的平均移动速度与所述预设提取周期的乘积；所述第二距离为所述第一距离的k倍，所述k大于1。优选的，所述对象比对单元包括：代表特征向量确定单元，用于基于对象的特征向量序列，确定该对象的代表特征向量，所述代表特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对象计数方法，其特征在于，包括：/n按照预设提取周期，从监控视频中提取图像，所述监控视频的监控范围覆盖第一区域、第二区域以及连通所述第一区域和第二区域的通过口；/n从当前提取的第一图像中识别出至少一个对象，获取所述对象在所述第一图像中的特征向量以及位置坐标；/n根据所述对象在所述第一图像中的特征向量和/或位置坐标，将所述第一图像中的对象标识为所在区域的新出现的新对象或已存在的旧对象，更新各个对象的特征向量序列以及将所述新对象的计数状态初始化为未计数，其中，所述对象的特征向量序列为所述对象在各个图像中的特征向量组成的序列；/n根据对象的特征向量序列，将不同区域中未计数的对象两两比对，若为不同区域中的同一对象时，则将该同一对象在第一区域和第二区域中的计数状态均更新为已计数，并更新跨区域移动的对象的数量。/n

【技术特征摘要】
1.一种对象计数方法，其特征在于，包括：
按照预设提取周期，从监控视频中提取图像，所述监控视频的监控范围覆盖第一区域、第二区域以及连通所述第一区域和第二区域的通过口；
从当前提取的第一图像中识别出至少一个对象，获取所述对象在所述第一图像中的特征向量以及位置坐标；
根据所述对象在所述第一图像中的特征向量和/或位置坐标，将所述第一图像中的对象标识为所在区域的新出现的新对象或已存在的旧对象，更新各个对象的特征向量序列以及将所述新对象的计数状态初始化为未计数，其中，所述对象的特征向量序列为所述对象在各个图像中的特征向量组成的序列；
根据对象的特征向量序列，将不同区域中未计数的对象两两比对，若为不同区域中的同一对象时，则将该同一对象在第一区域和第二区域中的计数状态均更新为已计数，并更新跨区域移动的对象的数量。


2.如权利要求1所述的对象计数方法，其特征在于，
所述根据所述对象在所述第一图像中的特征向量和/或位置坐标，将所述第一图像中的对象标识为所在区域的新出现的新对象或已存在的旧对象的步骤，包括：
针对第一图像中的第一对象，判断第二图像的目标区域中是否存在第二对象，若存在，则将所述第一对象标识为目标区域中的旧对象，且所述第一对象与第二对象为同一区域内的同一对象，否则，将所述第一对象标识为目标区域中的新对象；
其中，所述第二图像是所述第一图像之前的前一次提取的图像；所述目标区域为第一对象在所述第一图像中的区域；所述第二对象为从第二图像中识别出的一对象，并满足以下条件：第二对象与所述第一对象间的距离小于或等于预设第一距离，或者，第二对象与所述第一对象间的距离介于所述第一距离和第二距离之间，且与第一对象的相似度高于预定阈值。


3.如权利要求2所述的对象计数方法，其特征在于，
所述第一距离是预先统计得到的对象在所述监控视频中的平均移动速度与所述预设提取周期的乘积；所述第二距离为所述第一距离的k倍，所述k大于1。


4.如权利要求1所述的对象计数方法，其特征在于，所述根据对象的特征向量序列，将不同区域中未计数的对象两两比对的步骤，包括：
基于对象的特征向量序列，确定该对象的代表特征向量，所述代表特征向量包括中心特征向量、所述特征向量序列中的第一个特征向量、所述特征向量序列中的中间位次的特征向量以及所述特征向量序列中的最后一个特征向量，所述中心特征向量是所述对象的特征向量序列中的所有特征向量的中心位置点的向量；
针对不同区域中未计数的两个对象，计算该两个对象的每两个代表特征向量间的相似度，并对所有的代表特征向量间的相似度进行加权求和，得到该两个对象的相似度评分；
在所述相似度评分大于预定评分门限时，将该两个对象识别为不同区域中的同一对象，否则，识别为不同区域中的不同对象。


5.如权利要求1所述的对象计数方法，其特征在于，所述更新跨区域移动的对象的数量，包括：
确定该同一对象出现在所述第一区域和第二区域的先后顺序；
在该同一对象先出现在所述第一区域后出现在所述第二区域时，将从所述第一区域进入第二区域的对象的第一数量加1；
在该同一对象先出现在所述第二区域后出现在所述第一区域时，将从所述第二区域进入第一区域的对象的第二数量加1...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢雨来，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：日本;JP