基于交通监控设施的行人流量统计方法与系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理和计算机视觉技术，公开的行人流量统计方法，主要通过检测线上的人头检测，统计交通路口不同运动方向的行人流量。首先，在检测框中进行人头检测，判断检测到的人头是否压检测线，从而确定检测框中的有效人头数。然后与前一次的检测结果进行匹配，并根据匹配结果分不同运动方向进行计数。最后根据检测框和检测线的设置情况，进行流量统计。本发明专利技术提供的行人流量统计系统，包括：检测设置模块、人头检测模块、压线判断模块、结果存储模块、人头匹配模块和流量统计模块，根据各条检测线的检测结果，统计行人流量。本发明专利技术简单易行，可用于背景复杂的城市道路，利用已有的交通监控设施，实现行人流量的实时统计。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理和计算机视觉技术，特别涉及基于交通监控设施的行人流量 统计方法与系统。
技术介绍
交通监控系统作为智能交通系统的组成部分，在保障城市交通安全畅通方面发挥着重要作用。交通监控系统可以将车辆运行状况实时发送给监控中心，交通管理部门根据 现场实际情况对道路车流量进行控制，将车辆诱导到畅通的路段，减少阻塞，实现城市交通管理的智能化。目前的交通监控系统主要针对机动车，缺乏行人流量的统计和处理。而行人是交 通系统的主要参与者，保障行人安全和减少其对机动车的干扰是城市交通系统建设的重要 目标。有鉴于此，本专利技术提供了一种基于交通监控设施的行人流量统计方法与系统，能 够实现交通路口行人流量的实时统计。现有的人数统计方法，大多针对超市、写字楼和地铁出入口等场景，背景简单，运 动物体单一。2009年7月8日公开的中国专利200910076256X(公告号CN10477641A)，介绍了 一种基于视频监控的人数统计方法和系统。该专利技术通过检测人头，以及对人头的运动估计 和跟踪来实现人数统计。由于摄像机安装位置较高，检测人头能够避免遮挡，可以在人流密 集的情况下统计人数。但是该专利技术采用基于Haar特征的Adaboost方法进行人头检测，需 要大量的正反样本进行训练。跟踪算法也较复杂，难以达到实时要求。另外，城市交通环境 里，场景复杂，该方法不能直接使用。
技术实现思路
本专利技术就是鉴于上述问题完成的，其目的在于提供一种基于交通监控设施的行人 流量统计方法与系统。通过设置检测框和检测线，检测一定范围内的人头，能够准确实时地 统计交通路口不同运动方向的行人流量。为了实现本专利技术的目的，本专利技术提供的一种基于交通监控设施的行人流量统计方 法，包括1)确定检测框和检测线的宽度和位置；2)在检测框中进行人头检测；3)判断检测到的人头是否压检测线，确定检测框中有效人头数目；4)有效人头与前一次的检测结果进行匹配，并根据匹配结果分不同运动方向进行 计数；5)根据检测框和检测线的设置情况，进行人数统计。本专利技术提供的一种基于交通监控设施的行人流量统计系统，包括1)检测设置模块，用于确定检测框和检测线的宽度和位置；2)人头检测模块，用于在当前图像的检测框中进行人头检测；3)压线判断模块，用于判断检测到的人头是否与检测线相交，从而确定有效人头 数目； 4)结果存储模块，用于存储前一次提取的图像中有效人头检测结果；5)人头匹配模块，用于将当前图像检测到的有效人头与前一次的检测结果进行匹 配，并根据匹配结果确定检测线上不同运动方向的人头数目；6)流量统计模块，根据各条检测线的检测结果，统计总的行人流量。本专利技术的有益效果在于通过设置检测框，可以缩小检测范围，提高算法的效率。 通过检测线的宽度设置，可以减少计算量，确保方法的有效性；通过简单的距离匹配，可以 确定前后两次检测结果的对应关系，避免使用跟踪算法。通过设置多个检测框和检测线，结 果加权平均，提高系统的正确率。本专利技术简单易行，可用于背景复杂的城市道路，利用已有 的交通监控设施，实现行人流量的实时统计。附图说明针对本专利技术的描述和解释是通过以下附图进行的；图1本专利技术实施例中基于交通监控设施的行人流量统计方法的流程图；图2本专利技术实施例中检测框和检测线设置示意图；图3人体最小空间需求示意图；图4本专利技术实施例中基于交通监控设施的行人流量统计方法采用的人头检测过 程的流程图；图5本专利技术实施例中基于交通监控设施的行人流量统计方法采用的人头匹配过 程的流程图；图6本专利技术实施例中基于交通监控设施的行人流量统计系统的结构图；图7本专利技术实施例中基于交通监控设施的行人流量统计系统的人头检测模块结 构图。具体实施例方式下面参照附图并举实施例对本专利技术作进一步的详细描述。本专利技术实施例基于交通监控设施，选取行人出现频率较高的人行横道统计行人流 量。交通监控摄像机设置在较高的位置，倾斜向下提取俯视信息，可以有效避免遮挡现象， 在人流密集情况下准确计数。视频采集速度是25帧/秒。由于行人的步行速度较慢，大约 1.2米/秒，因此，本专利技术实施例中每5帧提取一次图像，作为当前图像进行处理。通过检测 当前图像中检测线上的人头，并与前一次的检测结果进行匹配，统计不同方向的行人流量。 本专利技术提出的一种基于交通监控设施的行人流量统计方法与系统简单易行，可用于实时的 交通监控系统。图1为本专利技术实施例中基于交通监控设施的行人流量统计方法的流程图。如图1 所示，本专利技术实施例中行人流量统计方法包括以下步骤步骤100，确定检测框和检测线的宽度和位置；步骤101，在检测框中进行人头检测；步骤102，判断检测到的人头是否压检测线，确定检测框中的有效人头数；步骤103，有效人头与前一次的检测结果进行匹配，并根据匹配结果分方向进行计 数；步骤104，根据检测框和检测线的设置情况，进行人数统计。至此，本流程结束。下面，对上述流程中的各步骤进行详细说明1)关于步骤100 根据实际情况，设置检测框和检测线的位置。图2为本专利技术实施例中检测框和检 测线设置示意图。本专利技术实施例中，在东西方向人行横道200上东西各设置一个检测框 201，在检测框的中心位置设置检测线202。检测框和检测线的宽度设置方法如下为了更快更好地检测人头，检测线的宽度 WL设置需要满足以下约束条件①即使行人以最快的速度行走，也会被检测线检测到两次。则约束条件如Wl > 2L-ff(l)②即使行人以最慢的速度行走，也不会被检测线检测到三次。则约束条件如下Wl < 2L (2)③检测框的宽度Wk设置需要满足以下约束We > ffL+2ff(3)其中，L表示行人的步行位移；W表示人头宽度。根据北京工业大学的调查显示，行 人的步行速度在1-1. 5米/秒之间，平均步行速度为1.2米/秒。本专利技术实施例中视频采 集速度为25帧/秒，每5帧提取一次图像进行处理。也就是，每提取一次图像，行人的步行 位移L在20-30厘米之间，平均位移为25厘米。图3为人体最小空间需求示意图。美国道路通行能力手册(High CapacityManual, HCM, 2000)中指出，人体的高度和肩宽决定了行人的最小空间需求，一般 将行人视为46厘米X61厘米(胸厚BX肩宽S)的椭圆，则个人的总面积为2806平方厘 米。通常，人头俯视图视为30厘米X 30厘米(头宽WX头宽W)的圆形。综合行人的步行位移和人头宽度，根据约束条件(1)-(3)，行人的步行位移20 < L < 30cm,人头宽度W —般取30cm，则检测线的宽度30 < W^ < 40，相应的检测框的宽度\ > 100。检测线的长度略大于斑马线的宽度。2)关于步骤101 本专利技术提出一种新的人头检测方法，图4为本专利技术实施例中基于交通监控的行人 流量统计方法采用的人头检测过程的流程图，具体处理过程包括步骤400，使用混合颜色模型确定候选人头区域。本专利技术采用RGB和HSV颜色模型 分割出头发和皮肤，作为候选人头区域。归一化RGB和HSV模型，构造出的混合颜色模型如 下0 < R < 0. 70 ;0 < G < 0. 80 ;0 < B < 0. 80 ;0 < S <本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于交通监控设施的行人流量统计方法，其特征是：包括以下步骤：步骤１００，确定检测框和检测线的宽度和位置；步骤１０１，在检测框中进行人头检测；步骤１０２，判断检测到的人头是否压检测线，确定检测框中的有效人头数；步骤１０３，有效人头与前一次的检测结果进行匹配，并根据匹配结果分方向进行计数；步骤１０４，根据检测框和检测线的设置情况，进行人数统计。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李娟，邵春福，李琦，沈涛，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]