[发明专利]一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法

说明书

技术领域

本发明属于视频监控及模式识别技术领域，更具体地，涉及一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法。

背景技术

在二十世纪七十年代，视频监控系统就已开始出现。随着科学技术的发展，现在视频监控系统已经对社会产生了非常重要的影响，监控摄像机几乎遍布大街小巷。但是实际上，目前监控系统承担的许多监控任务还是需要人工干预。随着人工智能技术的发展，现在兴起了一种智能监控系统。通过计算机视觉技术与模式识别技术对采集到的视频信息进行分析，提取出视频中有用的信息并进行相关操作，使现有的视频监控系统可以在没有人工干预的情况下，自动完成一些视频监控任务。

基于视频的人流量统计技术是智能视频监控系统中的一个重要应用。人流量一直都是商场、超市、体育馆以及机场车站等等公共场所进行管理和决策不可缺少的重要数据。对于一些行业来说，人流量可以直接反应出其经营业绩。近年来，随着智能视频监控系统的兴起，基于视频的人流量统计技术成为一个非常具有科学意义与商业应用价值的研究热点。人流量统计数据有着非常重要的意义，例如机场车站等场所可以利用人流量统计数据预估客流信息调整运行班次，也可以对某个出入口进行人流量统计进而判断该出入口的设置是否合理；商场超市可以利用人流量统计数据分析消费者的购买习惯，优化店面布局以及评估所实施的营销和促销的投资回报；而安防人员可以利用人流量统计数据防止异常事件的发生。

在现有的基于视频的人流量统计方法中，一种应用较为广泛并且统计精度较高的方法是基于统计学习理论的人流量统计方法，该方法需要先提取场景中的目标正负样本，然后选取一种特征描述算子来描述目标，利用机器学习算法对所采集的正负样本进行特征学习分类，从而得到用于人流量统计中目标检测的分类器。在人流量统计中，利用上述学习得到的分类器检测视频场景中的行人目标并对其进行跟踪，根据行人目标的运动轨迹，统计相应方向的人数。

但是人流量统计应用的场景由于不同的成像需要，所安装的监控摄像机的成像角度通常是不一样的。在应用上述方法时，为了能够在不同的视频成像角度下都取得较高的统计精度，需要训练各个不同成像角度的分类器，然后在人流量统计算法应用前选择相应角度的分类器进行人流量统计。虽然采用分类器的方法提高了不同成像角度下的统计精度，但是在人流量统计系统运行前，需要人工的选择相应分类器，降低了系统的自适应性，并且由于使用者可能没有正确判断应该使用的分类器，造成统计精度下降。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法，在人流量统计系统运行之前，本发明通过在线学习的方法，选择出最优的分类器；其目的在于避免基于统计学习理论的人流量统计算法存在的手动设置分类器的不准确性和不方便性的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法，包括以下步骤：

(1)获取视频源；

(2)读取所述视频源中的一帧图像作为当前图像帧；

(3)将人流量统计系统中的所有分类器都标记为未选择的状态，各分类器对应不同成像角度；

(4)从所有标记为未选择状态的分类器中选择一个分类器，并将其标记为已选择状态；

(5)利用所述步骤(4)已选择的分类器对所述当前图像帧中的行人进行目标检测；

(6)判断当前选择分类器的跟踪目标队列是否为空，如果为空则转向步骤(9)，否则转向步骤(7)，其中，所述跟踪目标队列是存放所述视频源中检测到的行人目标的运动轨迹的队列；

(7)判断所述已选择的分类器的检测目标队列中是否存在与所述跟踪目标队列中的跟踪目标相匹配的检测目标，如果有，则将所述检测目标与对应的跟踪目标都标记为匹配状态，并用所述检测目标更新所述对应的跟踪目标的位置信息，将所述对应的跟踪目标出现的帧次数加1；否则对跟踪目标不进行任何操作，其中，所述检测目标队列为存放所述当前图像帧中检测到的所述行人目标的队列；

(8)判断所述已选择的分类器的所述跟踪目标队列中的每一个跟踪目标是否为未匹配的状态，是则使用目标跟踪算法求得未匹配的跟踪目标在所述当前图像帧的位置，并用所述求得的位置更新所述未匹配的跟踪目标的位置信息；否则对跟踪目标不进行任何操作；

(9)将标记为匹配状态的检测目标从所述检测目标队列中删除，如果检测目标与所述已选择的分类器的所述跟踪目标队列中任何跟踪目标都不匹配，则将所述检测目标加入到所述跟踪目标队列中去，并将其出现的帧次数加1；否则对检测目标不进行任何操作；