[发明专利]一种基于头顶摄像头的监控行人计数的方法

权利要求书

1.一种基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，其特征在于，所述方法利用视频场景中某一判定直线上，时间累积的前景矩阵来估计场景中的人数，具体包括如下步骤：

第一步，安装摄像头，摄像头方向竖直向下；

第二步，设定两条判别直线，获得两直线上每一帧的前景坐标，采用减首帧法，即先记录没有行人的情况下的第一帧，以后的每一帧与第一帧做比较，判断是否是前景；

第三步，分别记录下设定的时间区间T内，两直线上每一帧背景与前景的数据，背景记为0，前景记为255，分别存储在两个矩阵z1，z2中，即两个时间-空间矩阵z1，z2；

第四步，分别遍历两个矩阵z1，z2，用两个二维矩阵zz1，zz2记录下z1，z2中前景点的坐标；

第五步，对二维矩阵zz1中元素进行聚类，得到类别数n和类别中心的坐标；

第六步，在二维矩阵zz2中，计算每个坐标与二维矩阵zz1聚类得到的每个中心的距离，与每个中心距离最小的所有坐标认为是一类，同时计算每一类的中心的坐标；

第七步，计算由聚类得到的每一对聚类中心在时间轴上的差，以此判断聚类中心，也即行人的移动方向；

第八步，人数统计及输出：根据每一段计数周期T内聚类中心的数目和移动方向，计算进入和走出该区域的人数，并输出显示。

2.根据权利要求1所述的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，其特征在于，所述第二步，具体为：采用减首帧法来得到前景，即先记录没有行人的情况下的第一帧，以后的每一帧与第一帧做比较，判断是否是前景，而首帧，以及以后的每一帧的数据，都只需在两条预先设定好的判别直线上计算；所述减首帧法，首先把当前帧判别直线上每点的像素值转换为灰度值，灰度值大小为0到255），比较其与第一帧中该位置点灰度值的大小，若值大于阈值，则判断为前景点；若值小于预设的阈值，则比较当前帧与首帧图像彩色图像中红绿蓝三个通道，只要有一个通道的像素值的差小于阈值，也判断该点为前景点，否则就标记为背景点。

3.根据权利要求2所述的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，其特征在于，所述第二步，两条判别直线之间的距离取10到20像素。

4.根据权利要求1所述的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，其特征在于，所述第三步中，生成了两个时间-空间矩阵z1和z2，该矩阵的行所在的方向表示视频中判别直线所在的行，该矩阵的列所在方向表示时间，该矩阵认为是判别直线上的各点的值对时间的积分，该矩阵元素的值为0或255，值为0表示该点在当时时刻为背景，值为255表示为前景。

5.根据权利要求1所述的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，其特征在于，所述第四步中，具体为：从时间-空间矩阵的第一个元素开始判别，若值为255，则记录其坐标于相应二维矩阵zz1或zz2中。

6.根据权利要求1所述的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，其特征在于，所述第五步中，使用均值漂移聚类方法对zz1进行聚类，均值漂移算法中的阈值bandwidth根据场景中行人的大小改变，也即根据摄像头安装的高度和摄像机的焦距改变。

7.根据权利要求1所述的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，其特征在于，所述第六步中，采用二维矩阵zz2中数据点与二维矩阵zz1的所有聚类中心的欧式距离为判别依据，与某一中心距离最小的点聚为一类，若视频的采样频率有变，则在聚类中心坐标的横纵坐标值上附加上权值，修正由采样频率变化带来的z1与z2矩阵的变形。

8.根据权利要求1-7任一项所述的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，其特征在于，所述第七步中，比较对应两个聚类中心点在时间坐标上的大小，据此判断行人过两条判定直线的先后，从而得出行人的行走方向。

9.根据权利要求1-7任一项所述的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，其特征在于，所述第八步中，行人数量的显示以T为周期，刷新显示。