[发明专利]一种用于开放式区域的行人计数方法及系统

说明书

一种用于开放式区域的行人计数方法及系统，方法包括：获取实时的监控视频；在监控视频中设置用于人数统计的基线，通过先验检测模型提取监控视频的先验检测区域；对先验检测区域处进行人体头肩检测，得到检测结果；根据检测结果判断当前帧的监控视频中是否存在人体头肩；设定用于记录检测到的人体头肩的头肩框和用于存放头肩框的跟踪列表，为每一个头肩框设置一个ID，对跟踪列表中的每一个头肩框进行移动轨迹的跟踪，得到每一个头肩框的跟踪框，跟踪框设置与对应的头肩框相同的ID；记录监控视频的基线中存在的跟踪框的数量，即行人数量，其中，每个跟踪框ID只记录一次；判断当行人数量大于预先设定的人数阈值时，进行报警，并预报行人数量。

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种用于开放式区域的行人计数方法及系统。

背景技术

如果能够准确地估计出公园、景区内部实时人数，就可以帮助相关人员进行突发事件事前预警，进而使人们的生命和财产安全得到保障，但在现有技术中，人数统计主要用于统计一段时间中通过监控区域的人数，其技术手段为在所要监控区域的出入口设置监测点，用来记录出入口的人流量，作为通过监控区域的人数，但对于开放式区域或者空间较大的区域，如果想确定某个局部区域的人数时，因为其局部区域并没有规定的出入口，通过现有技术并不能实现如何统计某个局部区域的人数。

目前已有的基于深度学习的行人计数方法主要分为两种：1)基于网络结构特性的方法；2)网络训练过程不同。基于深度学习方法的行人计数方法均存在一定的局限性。方法1)多使用多列卷积神经网络，需要大量的样本，复杂度高；方法2)占用过多资源，同时训练及测试时间都过长，达不到实时视频帧率，造成漏帧或者跳帧现象，从而引起计数不准确等问题。

发明内容

为实现上述目的，本发明实施例提供一种用于开放式区域的行人计数方法及系统，通过本发明能够实时的了解公园、景区内部实时人数，并在当行人数量大于预先设定的人数阈值时，进行报警，并预报行人数量，进而保证人们的生命和财产安全。

一方面，本发明实施例提供一种用于开放式区域的行人计数方法，所述方法包括：

S101，获取实时的监控视频；

S102，在所述监控视频中设置用于人数统计的基线，通过先验检测模型提取所述监控视频的先验检测区域；

S103，对所述先验检测区域处进行人体头肩检测，得到检测结果；

S104，根据所述检测结果判断当前帧的监控视频中是否存在人体头肩，如果存在，则继续，如果不存在，则再次执行S103；

S105，设定用于记录检测到的人体头肩的头肩框和用于存放所述头肩框的跟踪列表，为每一个头肩框设置一个ID，对所述跟踪列表中的每一个头肩框进行移动轨迹的跟踪，得到每一个头肩框的跟踪框，所述跟踪框设置与对应的头肩框相同的ID；

S106，记录所述监控视频的基线中存在的所述跟踪框的数量，即行人数量，其中，所述每个跟踪框ID只记录一次；

S107，判断当所述行人数量大于预先设定的人数阈值时，进行报警，并预报行人数量。

优选地，所述通过先验检测模型提取所述监控视频的先验检测区域，具体包括：

通过先验检测模型标注所述监控视频的每一帧图像中的人头获得所述监控视频的每一帧图像的点标记图；

对所述点标记图进行高斯核卷积处理，得到行人密度图；

根据预先设置的行人密度图分割阈值对行人密度图进行阈值分割，确定行人密度图中像素值大于所述分割阈值的前景区域和像素值小于所述分割阈值的背景区域，将前景区域和背景区域的像素值设置为不同的数值，得到行人密度图的前景分割图，即先验检测区域。