一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及客流分析方法，尤其设及一种基于视频图像进行自动客流统计分析方 法。
【背景技术】
[0002] 客流分析是一项重要的市场研究手段，国外几乎所有购物中屯、、商场、大型连锁营 业厅和连锁商业网点在企业的各项营运决策之前都必须进行的环节。随着竞争的加剧，商 业模式逐步由传统坐商向极具主动性的行商转变。因此，商家对日常客流的统计及其变化 规律的分析掌控就显得尤为重要。目前国内很多商家的经营决策者已经意识到了客流信息 对于企业的管理和营运决策分析的重要性。一般会在节假日采用人工的方式进行客流量数 据的统计和分析。客流量数据需要长期不间断地统计分析，才能发现其中变化规律，同时结 合内部已有数据W及必要的问卷调查等各项数据信息交叉对比分析才能充分地发挥它的 应用价值，为决策提供强有力的依据。
[0003] 如图1所示，现有基于人流量统计分析方法流程如下：
[0004] 1)解码单元，对前端摄像机传送过来的码流进行解码处理；
[0005] 2)前景检测单元，检测出运动前景；
[0006] 3)图像匹配和识别单元，获取人流方向人流量等信息。
[0007] 基于视频图像进行自动客流统计分析，可W大大减少数据收集费用，避免人工计 数带来的信息不完整。该项技术在欧美等发达国家已经非常的普遍，近年来新加坡、日本、 香港等发达地区的也逐步大量采用客分析系统。但由于在大型商场里，由于需要对分布在 各个位置的多路视频进行解码和视频分析不间断工作，需要部署专口机房，采购多台视频 服务器，建设和后期的持续维护成本高。
【发明内容】
[000引本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于视频图像进行自动客流统计 分析方法。
[0009] 基于视频图像进行自动客流统计分析方法的步骤如下：
[0010] 1)视频码流解析
[0011] 首先对于接收到摄像机发送的视频码流，调用解码器的码流解析单元进行码流 信息提取，得到当前一副视频采集画面中每一个编码子块的运动矢量（MV)，根据相邻位置 的子块运动方向一致性原理，对解析出的每个子块的运动矢量和与其相邻的子块的运动 矢量施加中值滤波器，消除编码过程中有可能产生的运动估计矢量错误，滤波器模板尺寸 为3-5像素，同时从码流中读取每个子块运动误差的残差信息；
[0012] 2)像素点MV求解
[0013] 对运动矢量使用基于像素点修正运动矢量的方式，获取图像中每一个像素点的运 动矢量mvpixel (X，y)，其X，y分别是像素点在图像中的水平和垂直坐标位置；
[0014] 扣前景目标获取
[0015] 统计具有坐标位置相邻，且具有相同运动矢量的像素点，组成集合，定义为一个 前景区域，对当前图像中所有的像素点做同样的判断，得到所有的前景目标。
[0016] 4)人流方向获取
[0017] 判断图像中每一个像素点的运动矢量mvpixel(x，y)，把坐标位置相邻，且运动矢 量方向相同的像素点记做一个前景区域，得到当前图像中所有的前景区域ActiveArea(n， t)，其中n为前景区域的编号，t为帖号；
[0018] 把属于同一个前景区域内n的所有像素点的运动矢量求均值，作为当前前景区域 的运动矢量;MVActiveArea(n，t)，其中n为前景区域的编号，t为帖号；对于当前图像中每 一个前景区域n，通过运动矢量和前景区域大小的比较，得到在不同图像中属于同一个前 景区域的物体，根据相连两帖或多帖之间属于相同前景的目标位置坐标点的变化，得到人 流运动方向和速度信息。
[0019] 所述的步骤2)为；具体过程如下：
[0020] (1)判断当前子块的运动矢量和邻域子块MV(x-l，厂1)、MV(x-l，y)、MV(x，厂1)、 MV (X，y+1)、MV (x+1，y)、MV (x+1，y+1)、MV (x-1，y+1)、MV (x+1，厂 1)八个子块运动矢量差值 的绝对值之和DiffMv(x，y),其中X，y表示当前子块是水平和垂直方向的序号；
[002U 似如果DiffMv(x，y)的值小于于预先设定的阀值T1，其中T1 < 8,则直接把当 前子块的运动矢量当作当前子块所有像素点的运动矢量；否则，根据每一个像素点和周边 子块的坐标点位置进行加权插值，得到每一个象素点所对应的运动矢量；
[0022] (3)求解当前子块每个像素点的运动矢量MV值，计算公式如下：
[0023]
【主权项】
1. 一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法，其特征在于，它的步骤如下： 1) 视频码流解析 首先对于接收到摄像机发送的视频码流，调用解码器的码流解析单元进行码流信息提 取，得到当前一副视频采集画面中每一个编码子块的运动矢量（MV)，根据相邻位置的子块 运动方向一致性原理，对解析出的每个子块的运动矢量和与其相邻的子块的运动矢量施加 中值滤波器，消除编码过程中有可能产生的运动估计矢量错误，滤波器模板尺寸为3-5像 素，同时从码流中读取每个子块运动误差的残差信息； 2) 像素点MV求解 对运动矢量使用基于像素点修正运动矢量的方式，获取图像中每一个像素点的运动矢 量mvpixel (X，y)，其X，y分别是像素点在图像中的水平和垂直坐标位置； 3) 前景目标获取 统计具有坐标位置相邻，且具有相同运动矢量的像素点，组成集合，定义为一个前景区 域，对当前图像中所有的像素点做同样的判断，得到所有的前景目标。 4) 人流方向获取 判断图像中每一个像素点的运动矢量mvpixel (X，y)，把坐标位置相邻，且运动矢量方 向相同的像素点记做一个前景区域，得到当前图像中所有的前景区域ActiveArea(n，t)，其 中η为前景区域的编号，t为帧号； 把属于同一个前景区域内η的所有像素点的运动矢量求均值，作为当前前景区域的运 动矢量:MVActiveArea(n，t)，其中η为前景区域的编号，t为帧号；对于当前图像中每一个 前景区域n，通过运动矢量和前景区域大小的比较，得到在不同图像中属于同一个前景区域 的物体，根据相连两帧或多帧之间属于相同前景的目标位置坐标点的变化，得到人流运动 方向和速度信息。
2. 如权利要求1所述的一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法，其特征在于， 所述的步骤2)为：具体过程如下： ⑴判断当前子块的运动矢量和邻域子块MV(x-l，y-l)、MV(X-l，y)、MV(X，y-l)、MV(x， y+1)、MV (x+1，y)、MV (x+1，y+1)、MV (x-1，y+1)、MV (x+1，y-1)八个子块运动矢量差值的绝对 值之和DiffMv (X，y)，其中X，y表示当前子块是水平和垂直方向的序号； (2) 如果DiffMv(x，y)的值小于于预先设定的阀值T1，其中Tl < 8,则直接把当前子 块的运动矢量当作当前子块所有像素点的运动矢量；否则，根据每一个像素点和周边子块 的坐标点位置进行加权插值，得到每一个象素点所对应的运动矢量； (3) 求解当前子块每个像素点的运动矢量MV值，计算公式如下：
其中，blocksize是子块的大小，d(n)是当前像素点到各个子块中心像素点的距离； mvblock(x，y)表示上述八个邻域子块的运动矢量，diff(n)表示上述八个邻域子块的残 差值，由于残差值越小，表明当前编码子块和运动矢量所对应的参考帧子块匹配度越高，把 残差值作为运动矢量的可靠度，帧内运动子块往往是由于编码器在进行子块编码时，运动 估计的误差较大，不再进行帧间估计，因此对于帧内编码子块，把残差值修改为无穷大的正 数；
3.如权利要求1所述的一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法，其特征在于， 基于每个象素点的运动矢量方向确定前景目标，把属于邻域象素点，并且具有相同运动矢 量的像素点集合定义为一个前景区域，通过对图像中所有像素点的运动矢量进行扫描判 断，得到当前帧图像所有的前景目标，检测第t和第t+Ι帧中的属于同一前景的目标，记录 满足下面条件的前景目标对： ABS (PixnumActiveArea (n, t)-PixnumActiveArea (m, t+1)) < T3 其中符号PixnumActiveArea表示计算当前前景子块的象素点个数，η为第t帧的前景 目标，m为第t+Ι帧的前景个数，ABS为求绝对值，T3为阀值，取10 ; 从满足上述公式的匹配前景对中，选择子块运动矢量差异最小的子块作为同一个运动 前景物体，根据前景区域的面积和数量得到人流密度信息，对不同帧之间连续施加所描述 的前景匹配方法，得到不同视频帧中前景物体的坐标位置，从而得到运动轨迹、人流方向信 息。
【专利摘要】本发明公开了一种基于视频图像进行自动客流统计分析方法。它的步骤如下：1) 视频码流解析；2)像素点MV求解；3)前景目标获取；4)人流方向获取。本发明可以大大减少数据收集费用，避免人工计数带来的信息不完整。这项技术在欧美等发达国家已经非常的普遍，近年来新加坡、日本、香港等发达地区的也逐步大量采用客分析系统。但由于在大型商场里，由于需要对分布在各个位置的多路视频进行解码和视频分析不间断工作，需要部署专门机房，采购多台视频服务器，建设和后期的持续维护成本高。
【IPC分类】G06T7-20, G07C9-00
【公开号】CN104537685
【申请号】CN201410766829
【发明人】曾慧
【申请人】浙江工商大学
【公开日】2015年4月22日
【申请日】2014年12月12日