[发明专利]基于摄像头的计人计车方法、装置及系统

说明书

本发明公开了基于摄像头的计人计车方法、装置及系统，事先将所有机动车、非机动车、人员模型建立到系统，根据所建立的模型，采用目标检测、特征提取、对象识别、深度学习等分析手段对摄像头采集到的视频数据进行分析，获取人、机动车、非机动车上下船的统计分析结果。本发明采用自动统计的方式取代人工统计，避免了人工统计时工作量大、工作效率低、容易疲劳、不够准确的问题，能够快速、准确地统计上下船的人车数量，在船舶离开码头后这些数据可以汇报给海事部门。优选的，可以基于船舶定位设备，计算出从船舶进入码头区域到离开码头区域的时间范围，统计该时间范围上下船的人数、车数。

技术领域

本发明涉及智能视频检测的技术领域，尤其涉及基于摄像头的计人计车方法、装置及系统。

背景技术

对于码头停靠的船舶，有统计进出人员、车辆的需求，传统的肉眼统计人车数量的方法，工作量大，工作效率低，单调乏味容易疲劳，并且当大批的人员车辆进出某个区域，很难精确统计出数量。

视频分析技术是在物体建模的基础上，实现对象识别，系统有深度学习的过程，将大量的物体模型保存到视频分析系统中，进行一定时间的学习，就能保证系统分析的精确度。随着现在视频图像分析技术的日新月异，将该技术应用到统计人车的场景中，可以实现对于人车的快速、准确的统计。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供基于摄像头的计人计车方法、装置及系统，旨在解决现有技术人工统计上下船的人车数量时工作量大、工作效率低、容易疲劳、不够准确的问题。

本发明的目的采用以下技术方案实现：

一种基于摄像头的计人计车方法，包括：

摄像步骤，通过安装在船舶上的摄像头获取视频数据；

分析步骤，根据计人计车模型，对视频数据进行分析，获取分析结果，所述分析结果包括上船人数、下船人数、上船车数、下船车数。

在上述实施例的基础上，优选的，所述摄像步骤前，还包括：

模型建立步骤，对于船舶人车的训练数据集，给定标签并进行神经网络训练，得到符合预期的计人计车模型。

在上述任意实施例的基础上，优选的，所述摄像步骤前，还包括进出判定步骤：

每隔预定时间，接收安装在船舶上的定位设备发送的船舶位置信息；

将船舶位置信息与预定码头区域的位置信息进行比对，判定船舶是否在码头区域内；

如果是，则根据船舶位置信息与码头位置信息计算船舶与码头之间的距离作为第一距离；继续接收定位设备发送的船舶位置信息，并根据新接收到的船舶位置信息与码头位置信息计算船舶与码头之间的距离作为第二距离；将第一距离和第二距离进行比对；

如果第一距离大于第二距离，船舶距离码头越来越近，则判定船舶进码头，并记录船舶进入码头区域的临界时间作为船舶进码头时间；

如果第一距离小于第二距离，船舶距离码头越来越远，则判定船舶出码头，并记录船舶离开码头区域的临界时间作为船舶出码头时间；

所述摄像步骤，具体为：

在船舶进码头时间和船舶出码头时间之间的时间段内，通过安装在船舶上的摄像头获取视频数据。

在上述任意实施例的基础上，优选的，所述分析步骤，具体为：

根据计人计车模型，对视频数据进行分析，获取每分钟内的上船人数、下船人数、上船车数、下船车数。

在上述任意实施例的基础上，优选的，所述分析结果还包括上船车的类型及其数量、下船车的类型及其数量。

一种基于摄像头的计人计车装置，包括：