一种基于自适应模板匹配的客流统计方法技术

一种基于自适应模板匹配的客流统计方法由前端和后端组成，前端用工控机连接图像采集设备，对监控视频分析和统计；后端是ＰＣ机，对各前端传送的监控视频和统计结果处理，并保存到本地；前端用基于Ｈａａｒ特征的Ａｄａｂｏｏｓｔ算法构建多个弱分类器，并将这些弱分类器首尾连接，一个弱分类器的输出作为另一个分类器的输入，得到一个级联的强分类器，用于单个行人检测；针对客流统计特点，在采集的数字视频中设定敏感区域，降低处理复杂度，提高处理准确度；采用基于Ｈａａｒ特征的Ａｄａｂｏｏｓｔ算法构建的级联强分类器检测到行人后，进行建模，将行人身体各部分赋予不同权值；采用模板匹配方法对行人跟踪，得到行人运动轨迹；并在模板发生变化时对模板更新，使具有自适应特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于目标跟踪和模式识别
，其中涉及到目标的表示和建模、目标的检测、识别及跟踪。
技术介绍
出于节约能源和提高效率的考虑，在设计者设计某些区域的大小时，常常需要先 对该区域的客流量进行的统计，以此作为设计的依据。各大商场出于提高营业额的考虑，也 可能需要对一天中不同时段的顾客数量进行统计，以此来制定各种销售策略。在地铁轨道 交通领域，目前客流统计的方法主要是通过对乘客刷卡的次数进行统计得到。随着自动售 票系统的投入运行，某个时间段进出某个车站的客流量可以藉由计算机技术很方便快速的 统计得到，但如果需要统计位于地铁站刷卡区域以内的一些通道的客流，就缺少一种高效 准确的统计方法。假定存在两条地铁线路L1和L2，地铁站S为L1和L2的交汇处(或称之为换乘 站)，L1和L2之间存在互相联通的地下通道T，乘客在刷卡或买票进入站点S后，可能从L1 经过T前往L2，也可能从L2经过T前往L1，此时，若需要对某个时间段内通道T内的客流 量进行统计，由于乘客经过通道T时不需要再刷卡，因此在这种场景下，计算刷卡人次进行 统计的方法就无法满足要求。目前应用于上述场景下的客流统计方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于自适应模板匹配的客流统计方法，该方法是通过一种基于自适应模块匹配的客流统计系统来实现，该客流统计系统由前端和后端组成，前端使用一台工控机连接图像采集设备，对监控视频进行分析和统计；后端是一台ＰＣ机，对各前端传送来的监控视频和统计结果进行处理，并保存到本地；其特征在于：系统前端处理包括如下步骤：（１）前端工控机从图像采集设备获取视频帧，支持同时处理多路视频；（２）根据客流统计的特点，在获取的视频帧中设定敏感区域，只对该区域的数据进行处理；（３）使用基于Ｈａａｒ特征的Ａｄａｂｏｏｓｔ算法构建了多个弱分类器，并将这些弱分类器首尾进行连接，一个弱分类器的输出作为另一个分类器的输入，得到一个级联...

【技术特征摘要】
一种基于自适应模板匹配的客流统计方法，该方法是通过一种基于自适应模块匹配的客流统计系统来实现，该客流统计系统由前端和后端组成，前端使用一台工控机连接图像采集设备，对监控视频进行分析和统计；后端是一台PC机，对各前端传送来的监控视频和统计结果进行处理，并保存到本地；其特征在于系统前端处理包括如下步骤(1)前端工控机从图像采集设备获取视频帧，支持同时处理多路视频；(2)根据客流统计的特点，在获取的视频帧中设定敏感区域，只对该区域的数据进行处理；(3)使用基于Haar特征的Adaboost算法构建了多个弱分类器，并将这些弱分类器首尾进行连接，一个弱分类器的输出作为另一个分类器的输入，得到一个级联的强分类器，在视频图像的敏感区域内进行单个行人的检测，得到单个行人图像；(4)对检测得到的单个行人图像进行建模，根据行人之间发生遮挡时的实际特征，对行人人体的各个部分赋予不同的权重，结合该行人图像位于视频帧中的位置、行人人体各部分的位置和面积大小以及颜色信息，为该行人建立模型；(5)采用模板匹配的方法，将建模后的各模型与已有的模型进行匹配，若匹配失败，则认为该模型代表的行人刚进入敏感区域；若匹配成功，表明该模型代表的行人已经出现在敏感区域中，更新该模型的总体位置和各部分的权重，使模板匹配具有自适应的特性；(6)检查已有的模型，若在从当前视频帧敏感区域中检测并建模得到的行人模型中不存在与之相匹配的模型，则认为该模型代表的行人已经离开敏感区域，此时检查该模型的运动路径，并进行客流的统计。2.根据权利要求1所述的一种基于自适应模板匹配的客流统计方法，其特征在于步 骤(2)中所述的敏感区域是步骤(1)中所获取的视频帧中的一块人为设定的矩形区域，系 统前端只对该矩形区域内的视频数据进行处理。3...

【专利技术属性】
技术研发人员：李超，曾罗成，陈帆，颜钊，熊璋，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：11[]