[发明专利]一种基于人头检测的计数方法

权利要求书

1.一种基于人头检测的计数方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)，通过摄像机采集实时图像F，并设定帧计数器C记录视频的帧数；

步骤(2)，如果C＝1，则对图像F进行初始化；否则，通过金字塔放缩算法使得每一帧图像F的高度和宽度减半，得到缩放后的每一帧图像S_F；

步骤(3)，对缩放后的每一帧图像S_F进行图像灰度转换；

所述步骤(3)具体包括以下步骤：

(31)，采用颜色空间转换函数CvtColor(.)将缩放过后的图像S_F分别转换为前景灰度图像F_r与背景灰度图像B_k；

(32)，采用灰度矩阵转换函数CvConvert(.)将前景灰度图像F_r转换为前景灰度矩阵F_M，背景灰度图像B_k转换为背景灰度矩阵B_M；

(33)，采用阈值函数CvThreshod(.)将前景灰度图像F_r转换为二值前景灰度矩阵F_MB；

步骤(4)，对经步骤(3)操作后的每一帧图像S_F，根据人头的颜色特性与类似椭圆特性，采用三帧差分法进行人头检测；

所述步骤(4)中三帧差分法的阈值D_T确定方法为：D_T＝h*w*p；其中h，w，p分别为图像S_F的高度、宽度以及百分比；定义s_t表示选取连续三帧图像的顺序标志，s_t＝0表示选取第一帧图像，s_t＝1表示选取第二帧图像，s_t＝2表示选取第三帧图像；三帧差分法每一帧的选取方式包括以下具体步骤：

(41)，如果二值前景灰度矩阵F_MB的非零像素个数大于三帧差分法的阈值D_T，同时s_t＝0，表示第一帧的异物大于阈值，则需要将当前帧S_F存储为第一帧F₁，继续采集第二帧；

(42)，如果二值前景灰度矩阵F_MB的非零像素个数小于三帧差分法的阈值D_T，同时s_t＝1，表示第一帧的异物大于阈值，而第二帧没有；

(43)，否则，如果二值前景灰度矩阵F_MB的非零像素个数大于三帧差分法的阈值D_T，同时s_t＝1，表示第一帧和第二帧的异物都大于阈值，且第一帧和第二帧连续，则继续采集第3帧；

(44)，如果前景灰度二值矩阵F_MB的非零像素个数小于三帧差分法的阈值D_T，同时s_t＝2，表示第一帧和第二帧的异物都大于阈值，而第三帧没有；

(45)，否则，如果前景灰度二值矩阵F_MB的非零像素个数大于三帧差分法的阈值D_T，同时s_t＝2，且第二帧和第三帧连续，则三帧差分法选取成功；

步骤(5)，对人头检测后的每一帧图像S_F依次进行膨胀、腐蚀操作，初步提取出对应的头部轮廓；

步骤(6)，采用混合高斯背景建模进行像素匹配，如果匹配成功，则被判断为背景像素，否则被判断为前景像素，即头部轮廓；像素匹配的过程中同时进行背景更新；

步骤(7)，对每一帧图像S_F中检测到的头部轮廓进行相应的面积筛选，对于大于给定最小轮廓面积S的头部轮廓绘制最小外接矩形；

步骤(8)，定义每一帧图像S_F的最小外接矩形内部轮廓的状态：o表示到当前为止图像S_F中原有目标轮廓的状态，n表示目标轮廓新进入S_F中的状态，g表示目标轮廓离开S_F的状态，m表示目标轮廓之间的合并，s表示目标轮廓之间的分离；

步骤(9)，设定行人进、出方向标志f以及进、出人数计数器I与O，以所有最小外接矩形内的人头数目之和为计数标准，实现行人的进、出统计。