本发明专利技术公开一种人群快速聚集行为的识别方法、系统、设备及介质，其识别方法包括：获取连续帧图像，基于头部检测模型依次对每一帧图像进行头部检测；根据头部检测结果对整帧图像的聚集区域进行聚类分析，计算每个聚类后的聚集区域内的人头数量，并对每一帧图像对应的拥堵系数进行计算；当存在拥堵系数大于预设稀疏系数的目标帧图像时，计算并更新以目标帧图像为起点，在预设时间段内所有帧图像的拥堵系数及最大聚集区域人数；判断预设时间段内是否存在拥堵系数和最大聚集区域人数均超过其对应的预设阈值的帧图像，若存在，则输出人群快速聚集的结果。本发明专利技术解决了人群密集时人体轮廓缺失严重带来的特征表达困难问题，同时提高识别方法适应性。别方法适应性。别方法适应性。
【技术实现步骤摘要】
一种人群快速聚集行为的识别方法、系统、设备及介质
[0001]本专利技术涉及视频监控
，尤其涉及一种人群快速聚集行为的识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]现阶段，随着公共安全意识的提升和安防技术的快速发展，视频监控系统已逐步应用于平安城市领域。传统通过人工检索查看实时视频的监控方式已日渐不能满足城市快速发展的需求，而随着计算机性能的不断提升、计算机视觉技术的不断发展，基于图像处理的方式越来越多的被运用到智能视频监控中。
[0003]传统的人群聚集检测方法主要有光流法(参考专利文献CN107330372B)、帧间差分法(参考专利文献CN112232316B)及数学统计法(参考专利文献CN105117683B)；其中，光流法和帧间差分法通过提取的前景特征来估计人群聚集情况，但光流法耗时长，帧间差分法对噪声适应差，而数学统计主要针对特定场景设计，上述三种方法均难以适应多样的环境条件。
技术实现思路
[0004]为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供一种适应性较强的人群快速聚集行为的识别方法，可适用于多个场景需求。
[0005]本专利技术的目的之二在于提供一种人群快速聚集行为的识别系统。
[0006]本专利技术的目的之三在于提供一种电子设备。
[0007]本专利技术的目的之四在于提供一种计算机可读存储介质。
[0008]本专利技术的目的之一采用如下技术方案实现：
[0009]一种人群快速聚集行为的识别方法，包括：
[0010]获取连续帧图像，基于头部检测模型依次对每一帧图像进行头部检测；
[0011]根据头部检测结果对整帧图像的聚集区域进行聚类分析，计算每个聚类后的聚集区域内的人头数量，并对每一帧图像对应的拥堵系数进行计算；
[0012]当存在所述拥堵系数大于预设稀疏系数的目标帧图像时，计算并更新以所述目标帧图像为起点，在预设时间段内所有帧图像的所述拥堵系数及最大聚集区域人数；判断所述预设时间段内是否存在所述拥堵系数和所述最大聚集区域人数均超过其对应的预设阈值的帧图像，若存在，则输出人群快速聚集的结果。
[0013]进一步地，所述头部检测模型是通过标注有行人头部的图像样本集对神经网络进行训练获得；并在所述头部检测模型检测到图像中存在头部时，为每个头部所在位置生成其对应的矩形框进行显示。
[0014]进一步地，所述聚类分析的方法为：
[0015]根据每个头部对应的矩形框的位置计算每个矩形框与其余矩形框之间的距离，将距离小于第一固定距离的所有矩形框存储在第一邻近矩形数组中；
[0016]计算每个矩形框的相邻矩形框数量，判断每个矩形框的相邻矩形框数量是否小于预设值，将相邻矩形框数量小于预设值的矩形框及其对应的所述第一邻近矩形数组删除以获得初步聚集区域；
[0017]对每个初步聚集区域进行矩形区域生长处理以获得最终的聚集区域。
[0018]进一步地，所述矩形区域生长处理的方法为：
[0019]遍历每个聚集区域，计算出每个聚集区域中拥有最多邻近矩形的目标矩形框，获取以当前聚集区域中所述目标矩形框中点为圆心，以第一固定距离为半径向外扩展区域内的矩形集合，遍历矩形合集以搜索距离小于等于第二固定距离的矩形框并将其存储在第二邻近矩形数组中；其中第二固定距离小于第一固定距离；
[0020]将每个聚集区域所对应的第一邻近矩形数组和第二邻近矩形数组进行并集运算以获得每个聚集区域的区域生长结果。
[0021]进一步地，所述第一固定距离＝(矩形框的宽度值的平方+矩形框的高度值的平方)*2.5，所述第二固定距离＝(矩形框的宽度值的平方+高度值的平方)*1.5。
[0022]进一步地，对于当前帧图像中的聚集区域的所述拥堵系数的计算方法为：
[0023][0024]其中，len[L(n)]表示当前检测的矩形框数组大小，len(G
p
)表示所有聚集区域人数总和，len(G
b
)表示聚集区域总数目，β∈(0.4,0.5,0.6)，β取值与最大聚集区域内人数大小有关，分别对应([3,9),[9,12),[12,+∞))人数取值。
[0025]进一步地，对于当前帧图像中非聚集区域的所述拥堵系数的计算方法为：
[0026]Crd＝α*len[L(n)]；
[0027]其中，场景系数α为0.01≤α≤0.04，len[L(n)]表示当前检测的矩形框数组大小；当Crd超过1.0时，取值为1.0。
[0028]本专利技术的目的之二采用如下技术方案实现：
[0029]一种人群快速聚集行为的识别系统，执行如上述的人群快速聚集行为的识别方法，包括：
[0030]头部检测模块，用于获取连续帧图像，基于头部检测模型依次对每一帧图像进行头部检测；
[0031]人群分析模块，用于根据头部检测结果对整帧图像的聚集区域进行聚类分析，计算每个聚类后的聚集区域内的人头数量，并对每一帧图像对应的拥堵系数进行计算；当存在所述拥堵系数大于预设稀疏系数的目标帧图像时，计算并更新以所述目标帧图像为起点，在预设时间段内所有帧图像的所述拥堵系数及最大聚集区域人数；
[0032]判断输出模块，用于判断所述预设时间段内是否存在所述拥堵系数和所述最大聚集区域人数均超过其对应的预设阈值的帧图像，若存在，则输出人群快速聚集的结果。
[0033]本专利技术的目的之三采用如下技术方案实现：
[0034]一种电子设备，其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的人群快速聚集行为的识别方法。
[0035]本专利技术的目的之四采用如下技术方案实现：
[0036]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的人群快速聚集行为的识别方法。
[0037]相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：
[0038]本专利技术提出一种人群特征描述方法，利用头部识别方式来解决了人群分布密集时人体轮廓缺失严重带来的特征表达困难问题；本专利技术通过对每个聚集区域进行聚类处理，准确根据人群分布情况划分图像中的人群密集区域，提高人群快速聚集检测的准确性；同时，结合拥堵系数计算方法使得本专利技术方法具有更强的场景适应性，能同时适应多个场景需求，具有较高可行性。
附图说明
[0039]图1为本专利技术人群快速聚集行为的识别方法的原理示意图；
[0040]图2为本专利技术人群快速聚集行为的识别方法流程示意图；
[0041]图3为本专利技术头部检测模型的神经网络结构示意图；
[0042]图4为本专利技术人群快速聚集行为的识别系统的模块示意图。
具体实施方式
[0043]下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
[00本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人群快速聚集行为的识别方法，其特征在于，包括：获取连续帧图像，基于头部检测模型依次对每一帧图像进行头部检测；根据头部检测结果对整帧图像的聚集区域进行聚类分析，计算每个聚类后的聚集区域内的人头数量，并对每一帧图像对应的拥堵系数进行计算；当存在所述拥堵系数大于预设稀疏系数的目标帧图像时，计算并更新以所述目标帧图像为起点，在预设时间段内所有帧图像的所述拥堵系数及最大聚集区域人数；判断所述预设时间段内是否存在所述拥堵系数和所述最大聚集区域人数均超过其对应的预设阈值的帧图像，若存在，则输出人群快速聚集的结果。2.根据权利要求1所述的人群快速聚集行为的识别方法，其特征在于，所述头部检测模型是通过标注有行人头部的图像样本集对神经网络进行训练获得；并在所述头部检测模型检测到图像中存在头部时，为每个头部所在位置生成其对应的矩形框进行显示。3.根据权利要求2所述的人群快速聚集行为的识别方法，其特征在于，所述聚类分析的方法为：根据每个头部对应的矩形框的位置计算每个矩形框与其余矩形框之间的距离，将距离小于第一固定距离的所有矩形框存储在第一邻近矩形数组中；计算每个矩形框的相邻矩形框数量，判断每个矩形框的相邻矩形框数量是否小于预设值，将相邻矩形框数量小于预设值的矩形框及其对应的所述第一邻近矩形数组删除以获得初步聚集区域；对每个初步聚集区域进行矩形区域生长处理以获得最终的聚集区域。4.根据权利要求3所述的人群快速聚集行为的识别方法，其特征在于，所述矩形区域生长处理的方法为：遍历每个所述聚集区域，计算出每个所述聚集区域中拥有最多邻近矩形的目标矩形框，获取以当前聚集区域中所述目标矩形框中点为圆心，以所述第一固定距离为半径向外扩展区域内的矩形集合，遍历矩形合集以搜索距离小于等于第二固定距离的矩形框并将其存储在第二邻近矩形数组中；其中所述第二固定距离小于所述第一固定距离；将每个所述聚集区域所对应的所述第一邻近矩形数组和所述第二邻近矩形数组进行并集运算以获得每个所述聚集区域的区域生长结果。5.根据权利要求4所述的人群快速聚集行为的识别方法，其特征在于，所述第一固定距离＝(矩形框的宽度值的平方+矩...
【专利技术属性】
技术研发人员：张华俊，黄跃珍，魏东，黄宇恒，徐天适，
申请(专利权)人：广州广电运通金融电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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