[发明专利]一种快速俯视行人的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种快速俯视行人的检测方法，用于大型展览馆、体育场、图书馆、机场、地铁站、大巴车、商场等人流高度密集场所，对客流的统计。 

背景技术

我国是个人口众多的国家，特别在城市，公共交通以及公共资源的合理调配一直是相关职能部门高度关注的课题。在大型展览馆、体育场、图书馆、机场、地铁站、大巴车、商场等人流高度密集场所，对客流的统计显得尤为重要，只有依靠准确的客流数据，才能发挥智能调度系统作用，让公共资源得到更充分的利用，让大众出行更加便捷和安全。 

目前根据数据采集原理，客流计数系统可以分为红外光电传感器式、多摄像头立体视觉式和单摄像头式三大类系统。 

1、红外光电传感器式客流计数系统是采用红外对射遮挡与压力传感器技术，这种系统能有效区分客流中的成人和幼儿以及行李物品的干扰，但无法处理拥挤的人群，不适用普通公交客流检测，只能用在单一且出入口狭窄的长途客运汽车作超载检测。 

2、多摄像头的立体视觉的客流计数系统。使用至少两个事先标定好的摄像头，通过立体深度算法，将场景的深度图计算出来。在深度图中可以分割出每一个经过摄像头前的行人。多摄像头立体视觉式系统的主要问题是由于使用多个摄像头，并需要准确标定，体积较大，系统成本也较高。 

Terada等人提出利用双目立体视觉获取行人的深度信息，并根据深度信息检测目标；（A Method of Counting the Passing People by Using the Stereo Images,In Proc.Intl.Conf.of Image Processing,Vol.2,pp.338-342,Oct,1999）于海滨等人提出基于行人头部特征并利用头部区域的视差实现运动行人计数；（浙江大学学报(工学版)2009.14(3).）朱秋煜等人提出了一种基于立体视觉的公交车客流计数方法（中国图象图形学报,2009.14(11):第2391-2395页）；但上述基于立体视觉的方法存在计算量过大、运动跟踪的可靠性不高等问题。 

3、单目摄像头的客流计数系统。此前单目摄像头的计数方法，主要是检测人头或者头肩部，根据形状、面积或颜色识别乘客来计数。例如，于海滨、刘济林在论文：应用于公交客流统计的机器视觉方法，（中国图象图形学报,2008.13(4):第716-722页）中提出的hough 变换检测圆或类圆；论文：K-means Based Segmentation for Real-Time Zenithal People Counting,（in IEEE International Conference on Image Processing.2008.）的方法是先进行背景去除，分离前景的目标块，通过实验将目标块划分成标准的8x8,12x12,16x16三种规格，并设定块与块的最小距离，再运用k-means对前景目标块分割获得行人的数量；论文[6]是基于区域的策略，即通过计算区域像素的大小估算行人数量。这些方法有的是没有检测目标的具体特征，有的是过度依靠目标的细节特征，如边缘检测、颜色信息等，这些放在在复杂的实际工作条件下的运行效果，还有待检验。 

发明内容

本发明公开了一种快速俯视行人的检测方法，利用俯视行人的头部或头肩部的几何对称或不对称的特点，结合头部颜色稳定均匀的特点，对图像矩形区域的灰度累加值进行比较，以达到快速检测行人的目的。本发明方法可以有效克服现有技术中，红外光电传感器无法检测拥挤的人流；多摄像头立体视觉法体积较大，系统成本高，计算量大，而运动跟踪的可靠性不高；单目摄像头法由于运行工况复杂，效果尚无法检验等弊端。 

本发明快速俯视行人的检测方法是这样实现的： 

一种快速俯视行人的检测方法，通过头顶上方的单目摄像头拍摄俯视行人的图像或视频，利用行人头部的几何特点，结合头部颜色均匀的特征，设定多级级联的分类器结构；将框定头部的矩形框区域设置为分类器的输出目标；利用“积分图”计算各分类器矩形子块的灰度累加值，根据对应的特征，计算各分类器矩形框内部矩形子块累加值的偏差，进行判断、筛选；用设定了大小的矩形窗口遍历整张图像，对整张图像各个框定区域依次、循环计算各分类器要求的矩形子块灰度累加值和偏差，在检区域一旦不符合分类器某级要求就立刻被抛弃，继续重新处理后续待检区域，从而快速捕捉俯视行人的头像信息。 

所述的多级级联的分类器结构的设定以及具体实施步骤如下：