一种基于激光检测线的视觉分析人流量统计方法及设备的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及出/入口的人流量统计领域，特别涉及一种基于激光检测线的视觉分 析人流量统计方法及设备。
【背景技术】
[0002] 人流量统计问题是近年来计算机视觉、智能安防监控领域中备受关注的前沿方 向。可广泛应用于商场、旅游景点、展览馆等公共场合，及时得到当前的进出人流量及区域 内的人流密度，为管理、安全预警、人流引导提供数据支持。
[0003] 现有人流量统计方法主要有基于红外及超声波技术的阻挡判断检测方法和基于 图像视频处理的人形特征检测方法。基于红外及超声波技术通过阻挡判断进行人流统计时 往往很难对真假人体目标进行判断；基于图像视频处理的人形特征检测方法，往往难以通 过对完整人体进行建模的方法获得人体的运动参数，并且一旦出现拥挤情况，则人体在图 像中呈现的状况将更加复杂，检测非常困难，准确率不高。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于激光检测线的视觉分析人 流量统计方法及设备，该方法改进了完整人体建模带来的出现拥挤时带来的检测困难、准 确率不高的缺点；该设备具有检测方便、准确率高、速度快、并且可以根据出/入口的大小 灵活进行扩充的优点。
[0005] 实现本发明目的的技术方案：
[0006] 一种基于激光检测线的视觉分析人流量统计方法，包括如下步骤：
[0007] 1)采集视频，利用两个一字线激光器从头顶在地面投射得左激光线与右激光线， 通过网络摄像头从头顶采集包括两条激光线在内的某一出入口的人出入视频；
[0008] 2)提取检测线，通过对采集的视频进行视频分析，提取出左右两条激光线作为左 右两条检测线；
[0009] 3)生成高度轮廓线，在人进出过程中检测线会发生断裂及形变，通过视频分析，从 开始出现检测线断裂到检测线断裂结束，即人的整个进出过程，在与中心线垂直方向，搜索 这段时间内离中心线最远的检测线像素，从而以此来构成高度轮廓线；
[0010] 4)头肩轮廓匹配，主要用于检测生成的高度轮廓线中是否为人的肩形轮廓及头形 轮廓，从而判断是否为人经过，头肩轮廓匹配包括肩形轮廓线匹配、头形轮廓匹配，肩形轮 廓匹配要求左右两边肩形轮廓数据的宽度、平均高度都相近，总的宽度要大于整个断口宽 度的二分之一、小于整个断口宽度的四分之三；头形轮廓匹配要求头形轮廓数据处于断口 的中间，其宽度为左右两边的肩形轮廓平均宽度的0.9至1.5倍，平均高度为肩形轮廓平均 高度的I. 1至1.4倍；
[0011] 5)人进出方向的判断，在匹配确定完成了一次人的进出后，通过判断两根检测线 的先后断裂顺序来判断人流进出的方向，当靠门外边的右检测线先断裂，靠门里边的左检 测线后断裂，则代表完成一次进入过程；当靠门里边的左检测线先断，靠门外边的右检测线 后断裂，则代表完成一次出的过程，就可以对进出的人流量统计；
[0012] 6)人流量的统计，当检测到完成了一次人的进入后，将进入人数计数器加1，并记 录当前时间；当检测到完成了一次人的出动作后，将出去人数计数器加1，同时记录当前时 间，从而可以统计出某段时间内某一出入口的进出人数，及通过两者之差得出场所内的已 有人数。
[0013] 步骤2中，通过亮度与色差的线性组合值作为判断对象，大于判断阈值则为检测 线上像素，否则不是，检测线的判断阈值根据取不同阈值时中心线上检测线总断口宽度变 化来进行自适应调整，当总断口宽度最小时，则为最优阈值；其中中心线定义为：当没有 行人进出时，没有发生断残裂的检测线中心单像素直线为中心线；总断口宽度为当有人经 过时中心线上的检测线发生断开，而所有断口宽度之和为总断口宽度，最优阈值的判断方 法：
[0014] t=a*I+b*C(1)
[0015] 其中，t为检测线的特征，a，b为线性系数，I为像素点的亮度值，C为像素点的色 差值，其中a+b= 1，a<b;
[0016] 检测线的判断阈值根据取不同阈值时中心线上检测线断口宽度变化来进行自适 应调整，当断口宽度最小时，则为最优阈值，自适应调整过程为：
[0017] T=Tn-JmAT(2)
[0018] 其中，T为当前帧的最优阈值，Tlri为前一帧图像的最优检测线判断阈值，AT为迭 代步长，m为迭代变量，m= 0, ±1，±2…，其取值从0开始进行迭代运算，当：
[0019] Kffl<Kffl^1 (3)
[0020] 其中，Km为第m+1次检测得的中心线上检测线总断口宽度值，kM为第m次检测得 的中心线上检测线断口宽度值，满足（3)式时，m反向取值，直到&为最小值极点时，停止迭 代。
[0021] 中心线上检测线断口宽度检测方法为：检测中心线坐标位置上的像素是否为检测 线上的像素，当t>T时，则为检测线像素，如果不是则为断口，连续断裂的像素点数则为断 口宽度，中心线上所有断口的宽度之和为中心线上检测线总断口宽度值。
[0022] 步骤3中，生成高度轮廓线的方法为：针对中心线上断口像素，向与中心线垂直且 远离图像中心的方向搜索检测线，如果找到则记录下检测线的位置，并判断检测线到中心 线的垂直距离是否比当前像素以前统计的最大高度值更大，如果是则更新中心线上对应点 的最大高度值，如果当前高度值比以前统计的高度值小，或者没有搜索到检测线，即：采集 的图像检测线有缺失，则中心线上对应点的最大高度值保持原高度值不变；在人进出的整 个过程中，记录中心线上出现过的所有断口像素坐标及对应的最大高度值，然后标记出以 最大高度值构成的高度轮廓线，在人已经进出完成，即：检测线无断裂现象后，根据检测到 的轮廓线各像素位置、高度信息进行头肩轮廓匹配。
[0023] 步骤4中，头肩轮廓匹配主要包括肩形轮廓线匹配、头形轮廓匹配，肩形轮廓线上 的点满足条件：
【主权项】
1. 一种基于激光检测线的视觉分析人流量统计方法，其特征在于，包括如下步骤： 1) 采集视频，利用两个一字线激光器从头顶在地面投射得左激光线与右激光线，通过 网络摄像头从头顶采集包括两条激光线在内的某一出入口的人出入视频； 2) 提取检测线，通过对采集的视频进行视频分析，提取出左右两条激光线作为左右两 条检测线； 3) 生成高度轮廓线，在人进出过程中检测线会发生断裂及形变，通过视频分析，从开始 出现检测线断裂到检测线断裂结束，即人的整个进出过程，在与中屯、线垂直方向，捜索该段 时间内离中屯、线最远的检测线像素，从而W此来构成高度轮廓线； 4) 头肩轮廓匹配，主要用于检测生成的高度轮廓线中是否为人的肩形轮廓及头形轮 廓，从而判断是否为人经过，头肩轮廓匹配包括肩形轮廓线匹配、头形轮廓匹配，肩形轮廓 匹配要求左右两边肩形轮廓数据的宽度、平均高度都相近，总的宽度要大于整个断口宽度 的二分之一、小于整个断口宽度的四分之S ;头形轮廓匹配要求头形轮廓数据处于断口的 中间，其宽度为左右两边的肩形轮廓平均宽度的0. 9至1. 5倍，平均高度为肩形轮廓平均高 度的1.1至1.