人群聚集检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供人群聚集检测方法、装置、设备及存储介质，涉及视频监控技术领域，能够在不需要额外计算资源的同时提高了人群聚集检测的实时性。该方法包括：获取预设区域的实时视频流，针对所述实时视频流中的任一视频帧，确定该视频帧中的行人；获取每个所述行人在该视频帧中的位置坐标；对每个所述行人的所述位置坐标进行核函数映射，得到每个所述行人的所述位置坐标对应的点集以及所述点集中每个点的像素值；将各个所述点集中重叠的点对应的所述像素值进行累加，得到该视频帧的人群密度分布图；根据所述人群密度分布图和预设人群聚集阈值，确定该视频帧中的人群聚集区域。

【技术实现步骤摘要】
人群聚集检测方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及视频监控
，尤其涉及一种人群聚集检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着新型智慧城市的建设，城市监控系统的功能和作用也越来越强大。如何应用城市监控系统及时发现人群聚集事件，是智慧城市建设过程中关注的技术问题。目前，常见的人群聚集检测方法，首先需要识别出视频帧中的目标行人，再通过目标行人之间的位置距离来计算行人密度，或者通过生成人群热力图，再通过对热力图进行积分计算的方法，来得到行人密度。其中，通过目标行人之间的位置距离来计算行人密度的方法在繁杂场景下的多目标跟踪过程中需要消耗巨大的计算资源，且适应性较差。通过对热力图进行积分计算的方法，为了保证生成热力图的准确度，需要大量相同场景下的标注训练数据作为支撑，整个训练数据的获取过程复杂，不利于实时分析人群聚集。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种人群聚集检测方法、装置、设备及存储介质，能够通过核函数映射的方式得到目标行人的密度分布图，避开了传统方法计算多个行人目标之间距离的复杂度，在不需要额外计算资源的同时提高了人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人群聚集检测方法，其特征在于，包括：/n获取预设区域的实时视频流，针对所述实时视频流中的任一视频帧，确定该视频帧中的行人；/n获取每个所述行人在该视频帧中的位置坐标；/n对每个所述行人的所述位置坐标进行核函数映射，得到每个所述行人的所述位置坐标对应的点集以及所述点集中每个点的像素值，所述像素值表征人群聚集程度；/n将各个所述点集中重叠的点对应的所述像素值进行累加，得到该视频帧的人群密度分布图；/n根据所述人群密度分布图和预设人群聚集阈值，确定该视频帧中的人群聚集区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种人群聚集检测方法，其特征在于，包括：
获取预设区域的实时视频流，针对所述实时视频流中的任一视频帧，确定该视频帧中的行人；
获取每个所述行人在该视频帧中的位置坐标；
对每个所述行人的所述位置坐标进行核函数映射，得到每个所述行人的所述位置坐标对应的点集以及所述点集中每个点的像素值，所述像素值表征人群聚集程度；
将各个所述点集中重叠的点对应的所述像素值进行累加，得到该视频帧的人群密度分布图；
根据所述人群密度分布图和预设人群聚集阈值，确定该视频帧中的人群聚集区域。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述核函数映射对应的函数为径向基核函数；
每个所述行人的所述位置坐标对应的所述点集为以所述位置坐标为原点，以预设长度为半径的圆，所述圆中每个点的像素值由原点沿半径向外的方向递减。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，针对所述实时视频流中的任一视频帧，确定该视频帧中的行人，包括：
针对所述实时视频流中的任意一视频帧，根据预设的头肩检测模型识别该视频帧中各个行人的头部和肩部；根据各个所述行人的头部和肩部确定该视频帧中的行人。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取每个所述行人在该视频帧中的位置坐标，包括：
获取每个所述行人的头部在该视频帧中的第一位置坐标以及每个所述行人的肩部在该视频帧中的第二位置坐标。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对每个所述行人的所述位置坐标进行核函数映射，得到每个所述行人的所述位置坐标对应的点集以及所述点集中每个点的像素值，所述像素值表征人群聚集程度，包括：
对每个所述行人的所述第一位置坐标进行核函数映射，得到每个所述行人的所述第一位置坐标对应的第一点集以及所述第一点集中每个点的第一像素值；
对每个所述行人的所述第二位置坐标进行核函数映射，得到每个所述行人的所述第二位置坐标对应的第二点集以及所述第二点集中每个点的第二像素值，所述第一像素值和所述第二像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：张力元，胡金晖，孟建，程静，袁明冬，杨逢，
申请(专利权)人：中电科新型智慧城市研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44