专利名称：基于头部识别的人群计数方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理、视频监控，特别涉及人群计数方法及装置。
背景技术：
人群计数是智能监控的一个重要应用，在各种场景有着各种不同的重要应用。在 地铁、火车站等人群集中地点，及时的统计旅客的数量以及分布的数据，提高分配服务与管 理资源的效率，进而实现科学而有效的调度，为其提供有效的安全保障；在商场、超市等商 业地区，通过人群数量统计，可间接了解顾客行为，检测商场的服务设施，优化人力资源配 置，甚至对人群拥挤等安全隐患进行预警。该技术是以图像处理为基础，无需外界干预，有 操作简单、独立性强等优点。因此，人数统计有着广泛的应用范围和重要的应用价值。公开号为CN1687955A的中国专利申请公开了一种出入口人数计数的方法，该方 法通过传统的目标检测跟踪算法实现人群计数。公开号为CN101325690A的中国专利申请 公开了一种监控视频流中人流分析与人群聚集过程的检测方法和系统，该系统根据对多运 动目标的跟踪结果统计人群。公开号为US2007/0003141A1的美国专利申请公开了一种自 动人群计数的方法及系统，该系统基于脚-头的几何结构特征实现人群的计数。公开号为 CN101872414A的中国专利申请公开了一种基于人头检测的人流量统计方法及系统，通过分 类器检测人头、跟踪人头目标运动轨迹，并对人头目标运动轨迹进行平滑度分析以滤除虚 假目标，获取准确的人流量。综上所述，目前迫切需要提出一种准确地人群计数方法及装置。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于实现人群的准确计数。为达到上述目的，按照本发明的第一个方面，提供了一种基于头部识别的人群计 数方法，该方法包括
第一步骤，根据视频帧图像建立、更新背景图像； 第二步骤，从视频帧图像中提取头部检测区域； 第三步骤，跟踪头部检测区域，获取头部检测区域的运动轨迹； 第四步骤，优化头部检测区域的运动轨迹；及 第五步骤，根据优化的运动轨迹获取人数。所述第一步骤假设h
表示第k (k为整数)帧图像，Bk表示第k帧背景图像(其中背景图像的初始值为马=I0), 背景图像的更新公式如下
权利要求
1.基于头部识别的人群计数方法，其特征在于，该方法包括 第一步骤，根据视频帧图像建立、更新背景图像；第二步骤，从视频帧图像中提取头部检测区域； 第三步骤，跟踪头部检测区域，获取头部检测区域的运动轨迹； 第四步骤，优化头部检测区域的运动轨迹；及 第五步骤，根据优化的运动轨迹获取人数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一步骤假设 ^表示第k (k为整数)帧图像，Bk表示第k帧背景图像(其中背景图像的初始值为B0 = I0 )，背景图像的更新公式如下其中，X、y分别表示像素点的横坐标和纵坐标。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二步骤包括以下步骤 步骤1021，将当前帧图像与背景图像做差获取前景图像；步骤1022，对前景图像进行边缘检测获取边缘点；步骤1023，对每个边缘点进行hough投票获取投票矩阵；步骤1024，获取投票矩阵中大于第一阈值Tl的点，并生成该点的三元数；步骤1025，计算三元数的梯度内积和；步骤10 ,根据梯度内积和获取局部极大值点，该局部极大值点即为头部检测点； 步骤1027，根据头部检测点获取头部检测区域。
4.如权利要求3所述的方法，所述步骤1023对每个边缘点(Α,Λ)的周围进行hough 投票，公式如下
5.如权利要求3所述的方法，所述步骤IOM获取投票矩阵大于第一阈值Tl的点(HZi),并生成该点的三元数(XisJiA),其中
6.如权利要求3所述的方法，所述步骤1025首先以点
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第四步骤包括步骤1041，删除跟踪到非前景检测区域的运动轨迹即如果当前帧图像中跟踪的运动 轨迹点属于非前景检测区域，则删除该条运动轨迹；步骤1042，删除明显静止的运动轨迹即计算运动轨迹上当前帧图像与前N帧图像的 平均位移，如果该平均位移<第三阈值T3，则删除该条运动轨迹，其中，N和T3可根据实际 应用需求进行设置；步骤1043，删除不满足运动一致性的运动轨迹； 步骤1044，合并重合或相交的运动轨迹。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤1043操作如下计算运动轨迹的速度
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤1044计算两条运动轨迹的跟踪点 的欧式距离；如果欧式距离<第四阈值T4 (T4 e [5，15]且为整数)，则分别计算这两条运动誦漏·其、表示第一条轨迹在当前帧图像内头部检测区域的灰度值，4表示第二条轨迹在当前帧图像内头部检测区域的灰度值，』表示当前帧更新的头部检测区域特征
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第五步骤包括以下任何一个或者两个 步骤步骤1051，根据优化后的运动轨迹统计指定横截面的人数即当运动轨迹与指定的横 截面相交时，通过统计相交的运动轨迹的个数，该个数即为统计的人数；步骤1052，根据优化后的运动轨迹统计指定区域内的人 数即统计指定区域内轨迹长度 > 第五阈值Τ5的运动轨迹的个数
11.低密度人群的统计装置，其特征在于，该装置包括 背景建立更新单元，根据视频帧图像建立、更新背景图像； 头部检测区域提取单元，从视频帧图像中提取头部检测区域；运动轨迹获取单元，跟踪头部检测区域，获取头部检测区域的运动轨迹； 运动轨迹优化单元，优化头部检测区域的运动轨迹；及 人数统计单元，根据优化的运动轨迹获取人数。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述头部检测区域提取单元包括 前景图像获取模块，将当前帧图像与背景图像做差获取前景图像；边缘点获取模块，对前景图像进行边缘检测获取边缘点； 投票矩阵获取模块，对每个边缘点进行hough投票获取投票矩阵； 三元数获取模块，获取投票矩阵中大于第一阈值Tl的点，并生成该点的三元数； 梯度内积和计算模块，计算三元数的梯度内积和；头部检测点获取模块，根据梯度内积和获取局部极大值点，该局部极大值点即为头部 检测点；头部检测区域获取模块，根据头部检测点获取头部检测区域。
13.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述运动轨迹优化单元包括 非前景检测区域轨迹滤除模块，删除跟踪到非前景检测区域的运动轨迹； 明显静止轨迹滤除模块，删除明显静止的运动轨迹；非运动一致性轨迹滤除模块，删除不满足运动一致性的运动轨迹； 重合或相交轨迹合并模块，合并重合或相交的运动轨迹。
全文摘要
本发明提供了一种基于头部识别的人群计数方法及装置。首先根据视频帧图像建立、更新背景图像；从视频帧图像中提取头部检测区域；跟踪头部检测区域，获取头部检测区域的运动轨迹；优化头部检测区域的运动轨迹；最后根据优化的运动轨迹获取人数。本发明能准确地实现人群的计数。
文档编号G06T7/20GK102063613SQ20101060782
公开日2011年5月18日 申请日期2010年12月28日 优先权日2010年12月28日
发明者游磊 申请人:北京智安邦科技有限公司