【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理,尤其涉及。
技术介绍
近年来,由于视频监控设备价格的降低,我们的城市布设了成千上万的摄像头,并产生了大量的视频数据;然而,我们并没有也不可能有足够多的人员来处理呈爆炸式增长的视频信息。另一方面,图像和视觉领域涌现了许多有效的新技术,并迅猛发展。基于以上两方面原因,世界各国的研究者开始采用计算机视觉的方法对视频数据进行分析和处理。准确地估计公共场景中的人群数量对于智能视频应用至关重要。例如,商场中准确、及时的人群数量信息能够帮助管理人员做出及时、正确的决策;地铁站台里准确的人群数量估计有利于优化运行时刻表;十字路口的信号可以根据人群数量自动进行信号切换。视频流中的人群异常检测方法,有广泛的应用前景。如公共区域的安保系统、煤矿监控系统和智能视频分析。人群异常的自动化检测将极大地改善视频分析的效率,节约大量的人力物力。关于场景中的人群数量估计目前主要有两大类的方法,一类是基于映射的方法,另一类是基于物体分割和跟踪的方法。基于映射的方法从统计学角度建立人群数量与图像前景像素等特征的映射关系,并通过训练的方法进行实现,训练方法通常有神经网络法(NN),支持向量机(SVM) ,Adaboost等。Hou等人采用大量训练数据并采用神经网络进行学习,确定前景与人群数量的关系。Yang等人采用传感器网络估计人群数量,每个传感器分别提取出场景中的物体,最后进行平面映射并提出一种基于几何关系的算法。Lin等人运用单张图片估计人群密度,首先采用小波变换的方法提取头部区域的特征,随后运用支持向量机(SVM)进行训练和分类。基于分割和跟踪的方法通过采用跟踪、 ...
【技术保护点】
一种基于视频流的人群数量估计方法,包括以下步骤:将视频流进行预处理得到前景图像,所述前景图像为人群图像;根据下述公式计算所述前景图像的图像势能Ep,Ep=Σi=1XΣj=1Ymijgimg(H+Y-yij)式中,mij为像素质量,mij∈{0,1},像素质量为1表示该像素为前景,像素质量为0表示该像素为背景;X为图像的宽度,单位为像素;Y为图像的高度,单位为像素;gimg为势能系数,gimg为常量;yij为像素的Y轴坐标;H为场景中物体离摄像头的最近距离,H的选取使场景中单个行人的图像势能不随距离镜头的距离发生预设幅度变化;将所述前景图像的图像势能Ep除以单个行人的平均图像势能获得人群估计数量。
【技术特征摘要】
1.一种基于视频流的人群数量估计方法,包括以下步骤: 将视频流进行预处理得到前景图像,所述前景图像为人群图像; 根据下述公式计算所述前景图像的图像势能Ep,2.根据权利要求1所述的人群数量估计方法,其特征在于,所述将视频流进行预处理得到前景图像的步骤具体包括: 利用高斯混合模型获取当前处理帧的背景; 将当前处理帧减去所述背景获得前景图像。3.根据权利要求1所述的人群数量估计方法,其特征在于,在所述将视频流进行预处理得到前景图像的步骤之后还包括:· 将所述前景图像进行二值化,并利用数学形态方法对前景图像进行去噪声处理。4.根据权利要求1所述的人群数量估计方法,其特征在于,所述H选取的步骤包括: 取单个行人在场景中的η帧图像; 计算所有图像的图像势能,并求出所有图像的图像势能方差; 最小化训练图像的图像势能方差即可获得最优估计的参数H。5.根据权利要求1所述的人群数量估计方法,其特征在于,还包括根据重叠系数对人群数量进行修正的步骤:具体为将人群数量乘以重叠系数。6.一种局部人群聚集状态检测方法,包括以下步骤: 采用如权利要求1所述的人群数量估计方法估计图像中的人群...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴新宇,熊国刚,陈彦伦,梁国远,徐扬生,
申请(专利权)人:中国科学院深圳先进技术研究院,
类型:发明
国别省市:
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