[发明专利]一种基于头顶摄像头的监控行人计数的方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉与模式识别领域，具体地，涉及一种基于头顶摄像头的拥挤场景的行人监控计数新方法。

背景技术

在计算机视觉领域，视频监控计数的应用场合不断增加。特别是在智能交通领域，需要统计一定时间内通过某一区域的具体人数，以便合理安排公共交通。公共区域的行人数量一般都很大，人工计数成本很高，而且在人流量大的时候不能保证计数的精度，所以需要使用视频监控技术来实现行人的统计分析。

目前已经有很多种监控计数的系统，使用各种方法，但是多数是使用跟踪等方法，对少量行人进行计数。对每个行人同时进行跟踪计算量很大，实时性不好。对于拥挤场景下的行人计数，一般以一群人为计数单位，而非精确区分每一个行人。近年来论文中的方法主要有：

Borislav Antic等人在2009年用聚类的方法得到前景中的每个人，聚类是针对当前帧进行，得到当前帧图像中的人数；Shizuka Fujisawa等人在2013年提出计算当前帧的光流，通过对光流聚类，得到当前帧内的行人数量；SenemVelipasalar等人在2006年提出根据前景区域的大小估计其中包含的人数；Jun-Wei Hsieh等人在2007年使用场景中不同位置不同的行人模板，通过与得到的前景进行匹配来估计人数；于海滨等在2007年通过提取头部特征以计算场景中行人的数量。顾德军等人在2009年提出用人头的椭圆特征与视频的前景进行匹配来寻找行人从而实现监控计数。

专利方面，申请号为CN201210274839.5的中国发明专利申请通过发色特征获取头部分割，得到人头区域并计数；申请号为CN201110089154.9的中国发明专利使用光流法获得稠密光流场，分类后进行计数；申请号为CN201210064543.0的中国发明专利提出了通过提取图像的加速稳健特征，聚类后跟踪计数的方法。申请号为201110201983.1的中国发明专利建立相邻图像帧的群组距离矩阵，利用群组上下文掩模统计场景中的人数；申请号为201210317785.6的中国发明专利使用双目摄像机获取深度信息，利用聚类信息检测和分割人体来计数；申请号为201110288334.X的中国发明专利申请通过对行人的前景进行团块分析以计算行人数量。

在已有的监控计数方法中，通常是基于跟踪每个行人，而在拥挤场景下，跟踪单个目标将会变得非常困难。也有基于当前帧的聚类的方法，但是若每一帧都要进行聚类运算，系统将会耗费大量时间，影响实时性。本发明放弃了对目标进行跟踪的想法，而是估计周期内行人的数量，这样既避免了由跟踪带来的大量计算，又不会影响计数的准确性。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的是提供一种基于头顶摄像头的适用于拥挤场景的监控行人计数的方法，统计监控视频中行人的数量。本发明使用一种宏观的方法，而非精确定位每一个行人，以实现拥挤场景中大量行人的计数。

为实现上述目的，本发明所述的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，包括如下步骤：

第一步，安装摄像头。

本发明基于头顶摄像头，因此摄像头应安装在走廊或者过道的顶部，方向竖直向下。竖直向下安装的摄像头，拍摄到的行人之间的遮挡较少，这样就可以避免因为行人间遮挡而造成的计数错误。

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。

本发明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。另外，本发明使用的减首帧法，首先把当前帧判别直线上每点的像素值转换为灰度值（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（本发明将阈值定位20），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（20），也判断该点为前景点，否则就标记为背景点。

本步骤中，无需对画面上每一个点进行分析是否是前景，而只需计算两条直线上的点，极大地减小了计算量并提高了系统运行的效率。

第三步，记录时间-空间矩阵。

本发明通过借助使用时间-空间矩阵来估计预设的时间区间内场景中通过的行人的数量。在每一个时刻，由第二步可以得到两条判别直线对应的两个行向量，其长度为视频的宽，其元素的值为0或255，分别表示当时该点为背景或前景。在预设的计数周期T内，按照每一帧的次序组合这些行向量，可以得到时间-空间矩阵z1和z2。