面向地铁车站场景的密集人群计数方法技术

一种面向地铁车站场景的密集人群计数方法，包括步骤：一、先对图像进行亮度对比度饱和度进行初步调整；二、把步骤一得到图像信息送入多尺度卷积网络，处理得到人群密度图；三、由人群密度图得到图中的人群总数。步骤一的流程为：对采集到的图像进行去噪处理得到去噪图像；对去噪图像进行边缘提取得到边缘图像；对边缘图像进行图像增强处理得到去噪且边缘增强的图像；利用亮度可控的直方图均衡方法对去噪图像进行处理得到全局增强图像；对步骤所得到的图像进行线性叠加，得到最终的输出图像即人群图；在输出图像中标注人头位置即人群标注位置。所述步骤二中，把输出图像以及人头位置的标注输入到多尺度卷积网络中进行处理，并输出人群密度图。出人群密度图。出人群密度图。

【技术实现步骤摘要】
面向地铁车站场景的密集人群计数方法


[0001]本专利技术涉及一种面向地铁车站的密集人群计数的方法，主要采用深度学习技术对地铁车站场景进行估计监控图像中的人群总数。

技术介绍

[0002]近些年来，城市化逐步推进，地铁是城市的心脏，每天运送着百万千万的人，尤其在高峰时期，在防止踩踏和挽救生命方面，人群管理至关重要，车站的人群密集，很容易造成事故，一旦发生意外，后果不堪设想，而完全依靠地铁管理人员很难起到实时监督调控作用，事后去检查监控，调查事故发生原因，也于事无补。而人群计数估计是可以防止踩踏和挽救生命的人群管理系统的关键。

技术实现思路

[0003]为了解决上述问题，本方法把计算机视觉技术用应用在地铁车站的人群计数上，可以节约大量人力物力，降低成本，并且能提高效果，还可依据数据来制定相应预警方案。本计数方法具体为：
[0004]一种面向地铁车站场景的密集人群计数方法，包括步骤：
[0005]一、先对图像进行亮度对比度饱和度进行初步调整；
[0006]二、把步骤一得到图像信息送入多尺度卷积网络，处理得到人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向地铁车站场景的密集人群计数方法，其特征是包括步骤：一、先对图像进行亮度对比度饱和度进行初步调整；二、把步骤一得到图像信息送入多尺度卷积网络，处理得到人群密度图；三、由人群密度图得到图中的人群总数；所述步骤一中：1.1)对采集到的图像进行去噪处理得到去噪图像；1.2)对去噪图像进行边缘提取得到边缘图像；1.3)对边缘图像进行图像增强处理得到去噪且边缘增强的图像；1.4)利用亮度可控的直方图均衡方法对去噪图像进行处理得到全局增强图像；1.5)对步骤1.3)和1.4)步骤所得到的图像进行线性叠加，得到最终的输出图像即人群图；1.6)在步骤1.5)输出图像中标注人头位置即人群标注位置；所述步骤二中，把步骤1.5)得到的输出图像以及经步骤1.6)得到的图像中人头位置的标注，输入到多尺度卷积网络中进行处理，并输出人群密度图。2.根据权利要求1所述的面向地铁车站场景的密集人群计数方法，其特征是所述步骤二中，通...

【专利技术属性】
技术研发人员：张正，田青，仝淑贞，张华，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：