[发明专利]一种监控视频中的人数统计方法

摘要

本发明涉及一种监控视频中的人数统计方法，包括：建立行人样本库；对于每一帧视频图像，使用混合高斯背景建模的方法，结合形态学滤波，获得前景图像；通过计算前景图像中前景像素的数量，得到前景面积及归一化场景面积；以图像前景为模板，提取Harris角点信息和SURF特征点信息，并通过单位面积中的有效特征点数量来表征场景中人群之间的遮挡程度；以归一化场景面积S2、人群遮挡因子D1、D2为输入向量，以场景中的统计人数为输出向量，训练BP网络完成回归模型T1的构建；提取行人样本库的HOG特征，采用Adaboost级联分类器T2训练相应的行人检测器；构造组合分类器，实现分类器融合时权重的自适应计算。

主权项

一种监控视频中的人数统计方法，包括下列步骤：1)建立行人样本库，对目标监控场景进行前期采样，采集包括行人各种姿态的监控场景，作为训练数据集，也就是行人样本库。2)输入视频帧，对于每一帧视频图像，使用混合高斯背景建模的方法，结合形态学滤波，获得前景图像；3)通过计算前景图像中前景像素的数量，得到前景面积S1，并做归一化处理，得到归一化场景面积S2；4)对每一帧视频图像，以图像前景为模板，提取Harris角点信息和SURF特征点信息，分别计算每帧图像中这两种特征点的数量N1、N2，并通过单位面积中的有效特征点数量来表征场景中人群之间的遮挡程度，提取人群遮挡因子D1、D2；5)构建第一个BP网络模型，以归一化场景面积S2、人群遮挡因子D1、D2为输入向量，以场景中的统计人数为输出向量，训练BP网络完成回归模型T1的构建；6)提取行人样本库的HOG特征，采用Adaboost级联分类器训练相应的行人检测器T2；7)将待检测图片序列输入回归模型T1，初步得到人群数量的估计r1；利用行人检测器T2检测出每个视频帧里的行人数目r2；8)构造第二个BP神经网络T3作为组合分类器，将前两个基分类器的结果r1和r2作为组合分类器T2输入向量的一部分，并结合上述归一化前景面积和遮挡因子的特征，实现分类器融合时权重的自适应计算；9)组合分类器的输出即为场景中的最终检测人数。