【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人流量计算，尤其涉及一种人流量计算方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、准确获得公共场所如交通枢纽、商业场所的人流量为优化管理和未来建设规划提供重要依据。
2、现有技术中，通常使用监控设备的视频信息对人流量进行统计，对所有监控设备中的人数进行累加从而得到人流量。
3、然而，由于监控设备之间存在监控重合区域，这会导致所获得人流量信息并不准确。使用人体特征识别(如体态、人脸、动作和衣着等)的去除人重合的方法计算量巨大，并且人体特征识别算法存在误差。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种人流量计算方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中由于监控设备之间存在监控重合区域，这会导致所获得人流量信息并不准确，以及使用人体特征识别的去除人重合的方法计算量巨大，并且人体特征识别算法存在误差的缺陷。
2、本专利技术提供一种人流量计算方法，包括：
3、获取多个监控视角下的监控图像；
4、基于各监控视角对应的仿射变换矩阵，将各监控视角下的监控图像转换为标准视角下的标准图像，所述仿射变换矩阵是基于分别在监控视角和标准视角下拍摄到的图像确定的；
5、对所述标准图像进行拼接去重，得到监测区域的目标拼接标准图像；
6、基于不同时刻下的目标拼接标准图像，进行人流量计算。
7、根据本专利技术提供的一种人流量计算方法，所述对所述标准图像进行拼接去重，得到监测区域的拼接标准图像，包括：>
8、对各标准图像进行图像拼接，得到初始拼接标准图像；
9、对所述初始拼接标准图像进行图像去重，得到所述目标拼接标准图像。
10、根据本专利技术提供的一种人流量计算方法，所述对所述初始拼接标准图像进行图像去重，得到所述目标拼接标准图像，包括：
11、将所述初始拼接标准图像中各标准图像的边缘与其相邻各标准图像边缘进行相似度比对，将所述初始拼接标准图像中相似度大于预设阈值的图像区域确定为重合区域，并将所述重合区域从所述初始拼接标准图像中去除，得到所述目标拼接标准图像；
12、或，
13、基于最小二乘法，对所述初始拼接标准图像进行图像去重，得到所述目标拼接标准图像。
14、根据本专利技术提供的一种人流量计算方法，所述基于不同时刻下的目标拼接标准图像，进行人流量计算，包括：
15、对所述不同时刻下的目标拼接标准图像进行目标识别，得到所述不同时刻下的总人数；
16、基于所述不同时刻下的总人数，进行人流量计算。
17、根据本专利技术提供的一种人流量计算方法，所述目标识别的算法包括yolo算法、cnn算法和r-cnn算法中的任意一种。
18、根据本专利技术提供的一种人流量计算方法，所述仿射变换矩阵是基于分别在监控视角和标准视角下拍摄到的图像，应用最小二乘法或奇异值分解法确定的。
19、本专利技术还提供一种人流量计算装置，包括：
20、获取监控图像单元，用于获取多个监控视角下的监控图像；
21、转换单元，用于基于各监控视角对应的仿射变换矩阵，将各监控视角下的监控图像转换为标准视角下的标准图像，所述仿射变换矩阵是基于分别在监控视角和标准视角下拍摄到的图像确定的；
22、拼接去重单元，用于对所述标准图像进行拼接去重，得到监测区域的目标拼接标准图像；
23、人流量计算单元，用于基于不同时刻下的目标拼接标准图像，进行人流量计算。
24、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述人流量计算方法。
25、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述人流量计算方法。
26、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述人流量计算方法。
27、本专利技术提供的人流量计算方法、装置、电子设备及存储介质，获取多个监控视角下的监控图像，基于各监控视角对应的仿射变换矩阵，将各监控视角下的监控图像转换为标准视角下的标准图像，仿射变换矩阵是基于分别在监控视角和标准视角下拍摄到的图像确定的，再对标准图像进行拼接去重，得到监测区域的目标拼接标准图像，最后，基于不同时刻下的目标拼接标准图像，进行人流量计算。此过程仅需使用简单的目标识别算法即可完成人流量统计，而不需要识别人体特征信息(如人脸、动作)，所需计算量较小，对硬件要求低，并且，监测区域的目标拼接标准图像是进行拼接去重后得到的，统计误差相较于人体特征识别算法较小，从而提高了人流量计算的准确性和可靠性。
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1.一种人流量计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的人流量计算方法，其特征在于，所述对所述标准图像进行拼接去重，得到监测区域的目标拼接标准图像，包括：
3.根据权利要求2所述的人流量计算方法，其特征在于，所述对所述初始拼接标准图像进行图像去重，得到所述目标拼接标准图像，包括：
4.根据权利要求1所述的人流量计算方法，其特征在于，所述基于不同时刻下的目标拼接标准图像，进行人流量计算，包括：
5.根据权利要求4所述的人流量计算方法，其特征在于，所述目标识别的算法包括YOLO算法、CNN算法和R-CNN算法中的任意一种。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的人流量计算方法，其特征在于，所述仿射变换矩阵是基于分别在监控视角和标准视角下拍摄到的图像，应用最小二乘法或奇异值分解法确定的。
7.一种人流量计算装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述人流量
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述人流量计算方法。
...【技术特征摘要】
1.一种人流量计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的人流量计算方法，其特征在于，所述对所述标准图像进行拼接去重，得到监测区域的目标拼接标准图像，包括：
3.根据权利要求2所述的人流量计算方法，其特征在于，所述对所述初始拼接标准图像进行图像去重，得到所述目标拼接标准图像，包括：
4.根据权利要求1所述的人流量计算方法，其特征在于，所述基于不同时刻下的目标拼接标准图像，进行人流量计算，包括：
5.根据权利要求4所述的人流量计算方法，其特征在于，所述目标识别的算法包括yolo算法、cnn算法和r-cnn算法中的任意一...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴正中，张辉，卜彤君，唐才荣，孔祥开，邓能文，王晓东，
申请(专利权)人：北京城建智控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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