一种基于视频的人数统计方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于视频的人数统计方法及装置，解决现有在进行人数统计时，无法识别人与人视频图像之间的粘连，导致的人数统计不准确的问题。该方法包括识别监控到视频信息的运动前景，并针对每个视频帧进行二值化处理，二值化处理后每个视频帧中运动前景为白色像素点，背景为黑色像素点，针对每个白色像素点，根据与该白色像素点相邻的其他像素点的像素值，确定位于人体骨骼上的白色像素点及位于人的头部所在区域的像素点，根据确定的位于人的头部所在区域的像素点进行跟踪统计人数。由于在本发明专利技术实施例中确定人体骨骼上的白色像素点，实现了对人体的“瘦化”处理，可以有效的解决人与人之间的粘连问题，从而提高了人数统计的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频图像处理
，尤其涉及一种基于视频的人数统计方法及装置。
技术介绍
随着社会经济的不断发展，出现了越来越多的娱乐、休闲等公共场所，这些公共场所可以为超市、连锁店、百货大楼、大型商场、酒店、KTV等。如何对这些娱乐、休闲等公共场所的重点监控区域进行人数统计和分析，成为一个比较重要的技术问题。目前，可以通过智能人数统计等方法进行人数统计，智能人数统计是对视频图像进行分析、图像处理、模式识别等处理，对指定区域内的人数进行的统计。但该统计方法主要针对的是室内或近距离的场景，对于室外或远距离的场景，由于距离较远，人与人的视频图像之间很可能发生粘连，而现有技术中的统计方法无法识别粘连的情况，从而导致人数统计的不准确。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种视频的人数统计方法及装置，用以解决现有技术中在进行人数统计时，无法识别人与人视频图像之间的粘连，导致的人数统计不准确的问题。本专利技术实施例提供一种基于视频的人数统计方法，所述统计方法包括获取对待检测区域进行检测的视频信息，识别该视频信息中每个视频帧的运动前旦牙、；对识别出的每个视频帧进行二值化处理，二值化处理后每个视频帧中运动前景为白色像素点，背景为黑色像素点；针对二值化处理后的每个视频帧，检测该视频帧中的每个白色像素点，根据与该白色像素点相邻的像素点的像素值，确定位于人体骨骼上的白色像素点；根据确定的位于人体骨骼上的白色像素点，及其相邻的每个像素点的像素值，确定该白色像素点是否为人的头部所在区域的像素点；对确定为人的头部所在区域的像素点进行跟踪，根据跟踪的结果统计人数。本专利技术实施例提供一种基于视频的人数统计装置，所述统计装置包括识别模块，用于获取对待检测区域进行检测的视频信息，识别该视频信息中每个视频帧的运动前景；对识别出的每个视频帧进行二值化处理，二值化处理后每个视频帧中运动前景为白色像素点，背景为黑色像素点；第一确定模块，用于针对二值化处理后的每个视频帧，检测该视频帧中的每个白色像素点，根据与该白色像素点相邻的像素点的像素值，确定位于人体骨骼上的白色像素占.第二确定模块，用于根据确定的位于人体骨骼上的白色像素点，及其相邻的每个像素点的像素值，确定该白色像素点是否为人的头部所在区域的像素点；跟踪模块，用于对确定为人的头部所在区域的像素点进行跟踪，根据跟踪的结果统计人数。本专利技术实施例提供一种基于视频的人数统计方法及装置，该方法包括识别监控到视频信息的运动前景，并针对每个视频帧进行二值化处理，二值化处理后每个视频帧中运动前景为白色像素点，背景为黑色像素点，针对每个白色像素点，根据与该白色像素点相邻的其他像素点的像素值，确定位于人体骨骼上的白色像素点，并在这些白色像素点中确定位于人的头部所在区域的像素点，根据确定的位于人的头部所在区域的像素点进行跟踪，根据跟踪的结果统计人数。由于在本专利技术实施例中确定人体骨骼上的白色像素点，实现了对人体的“瘦化”处理，可以有效的解决人与人之间的粘连问题，从而提高了人数统计的准确性。附图说明图1为本专利技术实施例提供的基于视频的人数统计过程示意图；图2为本专利技术实施例提供的该白色像素点及该白色像素点相邻的像素点的位置关系不意图；图3为本专利技术实施例提供的一种基于视频的人数统计装置结构示意图。具体实施例方式本专利技术为了针对室外等环境进行人数统计，并提高人数统计的准确性，提供了一种基于视频的人数统计方法及装置。 下面结合说明书附图，对本专利技术实施例进行详细说明。图1为本专利技术实施例提供的基于视频的人数统计过程示意图，该过程包括以下步骤SlOl :获取对待检测区域进行检测的视频信息，识别该视频信息中每个视频帧的运动前景。在本专利技术实施例中可以在待检测区域内设置摄像头，对该待检测区域进行监控，通过摄像头可以获取该待检测区域的视频信息。在本专利技术实施例中背景为视频信息中在较长时间内保持不变的画面为，例如当进行商场内人数的统计时，商场的装饰、固定的铺位可以认为该视频信息中的背景，而在该商场中运动的物体，例如人，由于其只在短时间内存在该视频信息中，被认为是运动前景。S102 :对识别出的每个视频帧进行二值化处理，二值化处理后每个视频帧中运动前景为白色像素点，背景为黑色像素点。为了方便后续的人数识别，在本专利技术实施例中需要针对每个视频帧进行二值化处理，二值化处理后，运动前景中的人物会成为白色像素点，背景会成为黑色像素点。S103 :针对二值化处理后的每个视频帧，检测该视频帧中的每个白色像素点，根据与该白色像素点相邻的像素点的像素值，确定位于人体骨骼上的白色像素点。在本专利技术实施例中通过对每个视频帧进行二值化处理，二值化后运动前景成为白色像素点，针对每个白色像素点进行分析，确定每个白色像素点是否为人体骨骼上的白色像素点，从而实现对人的“瘦化”处理。具体的在确定每个白色像素点是否为人体骨骼上的白色像素点时，需要参考与该白色像素点相邻的像素点的像素值，与该白色像素点相邻的像素点包括在任何方向与该白色像素点相邻的像素点。图2为本专利技术实施例提供的该白色像素点及与该白色像素点相邻的像素点的位置关系示意图，其中P1为该白色像素点，P2 P9为与该白色像素点相邻的像素点。S104 :根据确定的位于人体骨骼上的白色像素点，及其相邻的每个像素点的像素值，确定该白色像素点是否为人的头部所在区域的像素点。当确定了位于人体骨骼上的像素点后，针对位于人体骨骼上的每个像素点，及与其相邻的每个像素点的像素值，判断哪些像素点是位于人的头部所在区域的像素点。由于在本专利技术实施例中，为了提高统计的效率，在确定哪些人体骨骼上的白色像素点是人的头部所在区域的像素点时，可以按照从上到下的顺序，依次针对每个白色像素点进行判断。并且，由于人的头部的大小一般差异不大，可以设置人的头部包含的像素点的数量，从位于人体骨骼上的像素点中，向下数相应数量的像素点，从下一个像素点开始采用上述方法，确定该白色像素点是否为人的头部所在区域的像素点。S105:对确定为人的头部所在区域的像素点进行跟踪，根据跟踪的结果统计人数。在确定了人的头部所在区域的像素点后，为了进一步提高人数统计的准确性，在本专利技术实施例中在确定了人的头部所在区域包含的每个像素点后，对人的头部所在区域的像素点进行跟踪，确定是否为真实的人，并根据最终跟踪的结果，进行人数的统计。由于在本专利技术实施例中确定了位于人体骨骼上的白色像素点后，实现了对人体的“瘦化”处理，可以有效的解决人与人之间的粘连问题，从而提高了人数统计的准确性。另夕卜，在本专利技术实施例中当确定了人的头部所在区域的像素点后，对人的头部所在区域的像素点进行跟踪，根据跟踪的结果统计最终的人数，从而可以过滤掉错误信息，进一步提高了人数统计的准确性。针对获取的视频信息，识别该视频信息中的背景，即相对保持不变，或相对稳定的信息，或相对静态的信息，也可以称为环境信息。由于一个视频信息一般是基于一种背景的，例如可以银行内的视频信息，或商场内的视频信息，或其他公共、娱乐场所中的视频信息，并且由于视频信息中的背景相对固定，因此可以首先将视频信息中的背景识别出来。在本专利技术实施例中利用高斯背景建模技术，通过单高斯或多高斯背景建模技术识别视频信息的背景，该背景识别的技术属于现有技术，就此就不一一赘述。当识别出了视频信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视频的人数统计方法，其特征在于，所述统计方法包括：获取对待检测区域进行检测的视频信息，识别该视频信息中每个视频帧的运动前景；对识别出的每个视频帧进行二值化处理，二值化处理后每个视频帧中运动前景为白色像素点，背景为黑色像素点；针对二值化处理后的每个视频帧，检测该视频帧中的每个白色像素点，根据与该白色像素点相邻的像素点的像素值，确定位于人体骨骼上的白色像素点；根据确定的位于人体骨骼上的白色像素点，及其相邻的每个像素点的像素值，确定该白色像素点是否为人的头部所在区域的像素点；对确定为人的头部所在区域的像素点进行跟踪，根据跟踪的结果统计人数。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频的人数统计方法，其特征在于，所述统计方法包括: 获取对待检测区域进行检测的视频信息，识别该视频信息中每个视频帧的运动前景； 对识别出的每个视频帧进行二值化处理，二值化处理后每个视频帧中运动前景为白色像素点，背景为黑色像素点； 针对二值化处理后的每个视频帧，检测该视频帧中的每个白色像素点，根据与该白色像素点相邻的像素点的像素值，确定位于人体骨骼上的白色像素点； 根据确定的位于人体骨骼上的白色像素点，及其相邻的每个像素点的像素值，确定该白色像素点是否为人的头部所在区域的像素点； 对确定为人的头部所在区域的像素点进行跟踪，根据跟踪的结果统计人数。2.如权利要求1所述的统计方法，其特征在于，所述对识别出的每个视频帧进行二值化处理之前，所述方法还包括: 对每个视频帧进行腐蚀处理和膨胀处理。3.如权利要求1所述的统计方法，其特征在于，所述确定位于人体骨骼上的白色像素点包括: 针对每个白色像素点，判断与其相邻的像素点中白色像素点的数量是否满足设定的第一条件； 按照一定的顺序，判断与其相邻的每个像素点中由黑色像素点跳变为白色像素点的次数是否满足设定的第二 条件； 判断与其相邻的像素点的像素值是否满足设定的第三条件； 当满足上述条件时，确定该白色像素点非人体骨骼上的像素点，否则，确定该白色像素点为位于人体骨骼上的白色像素点。4.如权利要求1所述的统计方法，其特征在于，所述确定该白色像素点是否为人的头部所在区域的像素点包括: 统计与该白色像素点相邻的像素点中白色像素点的数目，当其相邻的像素点中白色像素点的数目满足设定的第四条件时，确定该白色像素点为人的头部所在区域的预选像素占.针对每个预选像素点，判断该预选像素点下方矩形区域内白色像素点的数量是否超过了设定阈值； 当该矩形区域内白色像素点的数量超过设定阈值时，确定该预选像素点为人的头部所在区域的像素点。5.如权利要求1所述的统计方法，其特征在于，所述对确定为人的头部所在区域的像素点进行跟踪，根据跟踪的结果统计人数包括: 针对每个视频帧中确定为人的头部所在区域的像素点，及设置的头部大小范围，确定每个视频帧中人的头部所在的区域； 针对该视频帧中每个人的头部所在区域的信息，及上一个视频帧中每个人的头部所在区域的信息，判断该人的头部所在区域是否与上一个视频帧中对应的人的头部所在区域存在重置； 当存在重叠时，将该视频帧中该人的头部所在区域的信息更新到上一个视频帧中对应人的头部所在区域的信息保存的第一轨迹空间，当不存在重叠时，生成第二轨迹空间，将该视频帧中该人的头部所在区域的信息更新到该第二轨迹空间； 当上一个视频帧中第三轨迹空间中未更新该视频帧中人的头部所在区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海峰，刘忠轩，
申请(专利权)人：信帧电子技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：