[发明专利]一种人流量统计系统及方法

说明书

本发明涉及一种人流量统计系统及方法，包括图像采集模块通过鱼眼摄像头采集封闭区域内人流量的视频数据，将视频数据进行抽帧获得图像集；模型训练模块导入图像集，在图像的外圈区域内标记出人体的五官及头部，获得人体标记数据对第一人头检测模型进行训练，获得第一目标检测模型；在图像的内圈区域内标记出人体的头部，获得人体标记数据对第二人头检测模型进行训练，获得第二目标检测模型；人流量统计模块导入待识别的图像集，将图像导入第一目标检测模型和第二目标检测模型，对图像进行推理，获得当前图像中的人员数据；将图像集的人员数量进行滑动平均值向上取整得到封闭区域内的人流量数据。相对现有技术，本发明能提升人数统计效率及精准度。

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，具体而言，特别涉及一种人流量统计系统及方法。

背景技术

当前人数作为封闭空间如地铁车厢，电梯，公交车等设备正常运行的一个重要基础数据，是轨道交通配置、市场决策和安全防范等领域不可或缺的重要指标。基于鱼眼成像的视频图像分析技术的总人数统计方法具有统计精度高、实施便利等优势，因此得到广泛应用。

传统的轨道交通人数统计方法有，1，通过人眼辨别视频中具体人数；2，通过进出车门统计当前车厢人次；3，通过车厢负重估算当前车厢人数。

现有技术中，在车厢人数较少，人形重叠率低时，采用传统筒式摄像头能够效为精准的标识目标；但是早晚高峰，车厢人数拥挤，人形重叠率高，在筒式摄像头成像时并会出现边界无规律，人物完全被遮挡的情况，导致传统视频识别方法失效。所以有必要对这些问题进行解决。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种能提升人数统计效率及精准度的人流量统计系统及方法。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种人流量统计系统，包括：

图像采集模块，所述图像采集模块用于通过鱼眼摄像头采集封闭区域内人流量的视频数据，将所述视频数据进行抽帧，获得图像集；

模型训练模块，所述模型训练模块用于导入图像集，将图像集中的图像划分外圈区域和内圈区域；在图像的外圈区域内标记出人体的五官及头部，获得第一人体标记数据；利用第一人体标记数据对第一人头检测模型进行训练，获得第一目标检测模型；在图像的内圈区域内标记出人体的头部，获得第二人体标记数据；利用第二人体标记数据对第二人头检测模型进行训练，获得第二目标检测模型；

人流量统计模块，所述人流量统计模块用于导入待识别的图像集，将待识别图像集中的图像划分外圈区域和内圈区域；将图像导入第一目标检测模型，利用第一目标检测模型对图像进行推理，统计外圈区域内的人员数量，获得外圈区域人员数量；将图像导入第二目标检测模型，利用第二目标检测模型对图像进行推理，统计内圈区域内的人员数量，获得内圈区域人员数量；修正外圈区域人员数量和内圈区域人员数量之间的重叠人数，获得当前图像中的人员数据；将图像集的人员数量进行滑动平均值向上取整得到封闭区域内的人流量数据。

本发明的有益效果是：通过抽帧处理降低数据运算量，节省资源开销；通过深度学习神经网络人头检测模型以及多帧关联分析合并有效降低复杂环境下特征提取的难度，提升了人头检测的准确率和召回率，解决了视频人头检测突然消失而导致的检测人头阶跃的问题；还利用第一目标检测模型和第二目标检测模型进行人头识别及检测，进而统计封闭区域的人数，避免传统人形检测失效；能精确的统计出当前区域具体人数。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述图像采集模块获得视频数据后，将视频的帧率降低至5fps；抽取视频流中I帧以及I帧前后两张P帧，将I帧和两张P帧合成全景图像，获得人物清晰的图像集。

采用上述进一步方案的有益效果是：通过抽帧检测减少计算量，缩短处理时间，使用前置帧的检测结果影响当前帧的结果，增强关联性。