基于全景图像的人流量统计方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于全景图像的人流量统计方法，内容包括构建全景拼接模块、人头检测模块和可视化全景和统计结果的界面。具体方法是1)采集摄像机图像；2)提取图像的特征并进行匹配；3)使用匹配后的特征计算摄像机参数并校正；4)利用校正后的摄像机参数对能构成全景的摄像机输出图片进行全景拼接融合，以上可得到一个全景拼接器；5)使用Haar

【技术实现步骤摘要】
基于全景图像的人流量统计方法及系统


[0001]本专利技术涉及人流量统计
，具体地说，特别涉及一种基于全景图像的人流量统计方法及系统。

技术介绍

[0002]智慧旅游是旅游业蓬勃发展的一个现实表现，其中人流量统计系统已遍布各个景区，该系统用来解决旅游景区的人流量过多增加踩踏事故的风险问题，现在也是防疫规范管理的一个需求。
[0003]目前旅游景区常见的客流量统计系统通过总体人流量上控制达到管理目的。常见的统计方式是在出入口设置监票系统，系统经过在总量上统计并将数据量显示在电子显示屏幕上，虽然这种传统电子屏幕已被升级为数字孪生平台类，但这种可视化的大屏幕仍然显示全局数据量，因此旅游景区内部景点的拥堵状况靠游客自觉意识和管理人员人工控制，具体体现在，景区管理人员通过各个定点摄像机画面反馈情况来统计各处的人流量，继而综合判断得到管理决策。然而，这其中的摄像机重叠区容易造成重复统计，增加人工统计成本，没有监控到的区域难以智能获取人流量，因此仍然需要人工管理，这对解决事故风险问题的时效性带来了挑战。对景区游客来说，游玩攻略通常靠其他人的旅游经验来规划，在没有获取到景点的人群流量信息的情况下难以调整游玩路线，如此获取的游玩愉悦感是不确定的，这就出现游玩靠景区宣传和别人的游玩感受和经验。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术的问题，本专利技术实施例提供了一种基于全景图像的人流量统计方法及系统。所述技术方案如下：
[0005]一方面，提供了一种基于全景图像的人流量统计方法，包括：
[0006]采集摄像机图像，对所述摄像机图像进行全景拼接融合；
[0007]检测全景图像中的人头数；
[0008]根据检测出来的人头获取到实时人流量。
[0009]进一步地，所述采集摄像机图像，对所述摄像机图像进行全景拼接融合的步骤具体为：
[0010]步骤1)采集摄像机图像，包括在统一水平线部署摄像机和读取摄像机流以及设置图像分辨率；
[0011]步骤2)使用SIFT算法提取每个处理后图像的特征，然后使用最近邻方法计算完成最佳匹配点计算；
[0012]步骤3)使用匹配后的特征计算摄像机参数并校正；
[0013]步骤4)利用校正后的摄像机参数对能构成全景的摄像机输出图片进行全景拼接融合。
[0014]进一步地，所述步骤3)具体为：
[0015]根据仿射变换和最佳匹配点计算相机最佳估计参数，使用光束平差法对估计的相机参数进行校正减少参数导致的全景中的特征扭曲状态，接着是相机参数的校正和格式转换，按最佳相邻匹配标准到获取拼接成全景的图像顺序，按照该顺序使用之前计算好的相机参数和输入图像经仿射变换提取图像角点特征，使用输入图像掩膜和之前相机参数经仿射变换获取掩膜校正参数，对输入图像变换参数和掩膜以及计算出的图像角点进行曝光补偿，接着使用图割法计算匹配特征之间的缝隙并保存在校正后的掩膜变换参数中。
[0016]进一步地，所述步骤4)具体为：
[0017]根据之前计算的相机参数和图片角点以及实时输出流取出的图片计算当前图像变换，根据相机参数计算当前图像的掩膜变换，根据角点、实时输入图像和最新获取的掩膜变换进行曝光补偿，接着对步骤3)中计算好的掩膜变换进行膨胀和尺寸变换并将结果与当前步骤中的新掩膜变换合并获取其缝隙优化后的掩膜，最后使用多频融合算法将当前实时图像变换、最终优化掩膜和图像角点进行融合即可获取拼接后的全景图像。
[0018]进一步地，所述使用多频融合算法将当前实时图像变换、最终优化掩膜和图像角点进行融合即可获取拼接后的全景图像的步骤具体为：
[0019]1)计算输入图像的高斯金字塔；
[0020]2)计算输入图像的拉普拉斯金字塔；
[0021]3)将处于同一级的拉普拉斯金字塔进行融合。例如在拼接缝两侧使用简单的线性融合；
[0022]4)将高层的拉普拉斯金字塔依次扩展直至和源图像相同分辨率；
[0023]5)将构成全景的摄像机的图像依次叠加，则得到最终的输出图像。
[0024]进一步地，所述检测全景图像中的人头数的步骤具体为；
[0025]该步骤使用Haar
‑
like特征的AdaBoost级联分类器实现一个人头检测器；
[0026]具体为：
[0027]1)使用积分图描述图像全局信息，图像指定坐标的积分图是该位置左上角所有像素之和，以此类推计算出图像区域像素值，继而就用积分图获取到图像的全局特征值；
[0028]2)根据获取到的特征构建分类检测器，通过提高识别率降低误识率得到最优模型，此处定位损失使用特征点位置和实际位置的平方差损失。
[0029]另一方面，提供了一种基于全景图像的人流量统计系统，包括：
[0030]全景拼接模块，用于采集摄像机图像，对所述摄像机图像进行全景拼接融合；
[0031]人头检测模块，用于检测全景图像中的人头数
[0032]可视化全景和统计模块，用于根据检测出来的人头获取到实时人流量。
[0033]进一步地，所述全景拼接模块包括：
[0034]图像获取单元，用于采集目标区域多个摄像机图像，其中摄像机部署在同一平面且在统一水平线，通过vlc库读取摄像机流并转换为图像；
[0035]特征提取单元，用于使用SIFT算法提取每个处理后图像的特征，然后使用最近邻方法计算完成最佳匹配点计算；
[0036]参数校正单元，用于使用匹配后的特征计算摄像机参数并校正；
[0037]全景拼接单元，用于利用校正后的摄像机参数对能构成全景的摄像机输出图片进行全景拼接融合。
[0038]进一步地，所述人头检测模块用于使用AdaBoost级联方法实现，提取特征训练分类模型，同时直接使用特征位置和平方误差回归获取检测框。
[0039]本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
[0040]本专利技术提供的一种基于全景图像的人流量统计方法，采用该方法得到一个端到端的的人流统计系统，该系统可远程监控到目标区域的人群数量，根据统计结果和全景直观信息通过摄像机语音信息远程提供密度信息，提高区域管理效率。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1是本专利技术实施例1的全景拼接流程图；
[0043]图2是本专利技术实施例1中用于描述图像全局信息的积分图；
[0044]图3是本专利技术实施例1中人头检测流程图；
[0045]图4是本专利技术实施例2中图像显示和人数显示的图形界面。
具体实施方式
[0046]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于全景图像的人流量统计方法，其特征在于，包括：采集摄像机图像，对所述摄像机图像进行全景拼接融合；检测全景图像中的人头数；根据检测出来的人头获取到实时人流量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集摄像机图像，对所述摄像机图像进行全景拼接融合的步骤具体为：步骤1)采集摄像机图像，包括在统一水平线部署摄像机和读取摄像机流以及设置图像分辨率；步骤2)使用SIFT算法提取每个处理后图像的特征，然后使用最近邻方法计算完成最佳匹配点计算；步骤3)使用匹配后的特征计算摄像机参数并校正；步骤4)利用校正后的摄像机参数对能构成全景的摄像机输出图片进行全景拼接融合。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3)具体为：根据仿射变换和最佳匹配点计算相机最佳估计参数，使用光束平差法对估计的相机参数进行校正减少参数导致的全景中的特征扭曲状态，接着是相机参数的校正和格式转换，按最佳相邻匹配标准到获取拼接成全景的图像顺序，按照该顺序使用之前计算好的相机参数和输入图像经仿射变换提取图像角点特征，使用输入图像掩膜和之前相机参数经仿射变换获取掩膜校正参数，对输入图像变换参数和掩膜以及计算出的图像角点进行曝光补偿，接着使用图割法计算匹配特征之间的缝隙并保存在校正后的掩膜变换参数中。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤4)具体为：根据之前计算的相机参数和图片角点以及实时输出流取出的图片计算当前图像变换，根据相机参数计算当前图像的掩膜变换，根据角点、实时输入图像和最新获取的掩膜变换进行曝光补偿，接着对步骤3)中计算好的掩膜变换进行膨胀和尺寸变换并将结果与当前步骤中的新掩膜变换合并获取其缝隙优化后的掩膜，最后使用多频融合算法将当前实时图像变换、最终优化掩膜和图像角点进行融合即可获取拼接后的全景图像。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用多频融合算法将当前实时图像变换、最终优化掩膜和图...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯国徽，秦川，钱振兴，张新鹏，李晓龙，
申请(专利权)人：东南数字经济发展研究院，
类型：发明
国别省市：