[发明专利]一种在垂直视角下基于深度学习的客流计数方法

摘要

本发明提供一种在垂直视角下基于深度学习的客流计数方法，该方法垂直视角下进行人流统计，相比于斜拍视角，这个视角更容易应对商场、超市、地铁等公共场所人流很密集的情况；提出利用深度学习检测头肩，利用深度学习强大的学习能力，不需要对视频进行背景建模和前景提取，也不需要对前景进行行人切割，能够更精确更鲁棒地检测到头肩信息；进行匹配跟踪利用的是深度卷积特征，相对于HOG、LBP等手动设计的特征，深度卷积特征有更好的表达能力，能够更好的应对各种场景；本发明是直接将某一层的深度卷积特征拿来做匹配，避免了特征的重复计算，使得更加省时。

主权项

一种在垂直视角下基于深度学习的客流计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在视频画面内绘制进出统计线；S2：利用深度学习方法在当前画面内进行行人头肩检测；S3：判断当前画面是否存在头肩，如果是则转到步骤S4；如果不是则转到步骤S2，对下一帧继续检测；S4：将当前帧检测到的头肩与跟踪列表里的头肩进行匹配更新；S5：判断跟踪目标起始点和终止点是否在进出线两侧，如果是则转到步骤S6；如果不是则转到步骤S2,对下一帧继续检测；S6：更新进出的人数信息，接着转到步骤S2,对下一帧继续检测。