一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法和装置，其中，所述方法包括：获取当前监控场景下的视频图像；将获取的视频图像与背景图像进行比较，当判定所述视频图像为前景图像时，对前景图像中的各团块进行分割以及组合，得到代表单个行人的目标团块；根据检测区内各目标团块的质心坐标，进行跟踪、计数，得到当前监控场景下的行人数量，本发明能够提高计数结果的准确率。
【专利说明】一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法和装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及智能视频监控技术，尤其涉及一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法和装置。
【背景技术】
[0002]目前，智能视频监控在多个领域得到了广泛应用，其中，近正向俯视监控视频行人跟踪计数是智能视频监控的一个典型应用。
[0003]但是，现有的近正向俯视监控视频行人跟踪计数技术，只能对行人分离的情况进行准确计数，不能对多个行人粘连的情况进行准确计数。由于地铁、商场等场所人流密集，多个行人粘连的情况时常出现，采用现有的近正向俯视监控视频行人跟踪计数技术获得的计数结果准确率很低，无法起到应有的作用。
【发明内容】
[0004]有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法和装置，能够提高计数结果的准确率。
[0005]为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的:
[0006]本发明提供了一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法，所述方法包括:
[0007]获取当前监控场景下的视频图像；
[0008]将获取的视频图 像与背景图像进行比较，当判定所述视频图像为前景图像时，对前景图像中的各团块进行分割以及组合，得到代表单个行人的目标团块；
[0009]根据检测区内各目标团块的质心坐标，进行跟踪、计数，得到当前监控场景下的行人数量。
[0010]较佳地，所述对前景图像中的各团块进行分割，为，
[0011 ] 对团块外接矩形宽度超过单人宽度阈值Tw两倍的团块，根据Tw进行等宽分割；
[0012]对团块外接矩形高度超过单人高度阈值Th两倍的团块，根据Th进行等高分割；
[0013]删除分割后得到的面积小于设定阈值的团块。
[0014]较佳地，所述对前景图像中的各团块进行组合，为，
[0015]将质心横向距离不超过Tw、纵向距离不超过Th的两个团块进行组合；
[0016]分别将组合得到的各团块外接矩形的宽度除以！?取整得到Nw，将外接矩形的高度除以Th取整得到Nh;
[0017]分别判断各组合团块的Nw和Nh是否均小于2，当大于2时，拆分所述组合团块；当小于2时，保留所述组合团块；
[0018]重复上述三个步骤，直到各团块全部组合完成。
[0019]较佳地，所述判定所述视频图像为前景图像之后，所述方法还包括:
[0020]根据当前帧图像，以不同的更新速率系数更新背景图像和背景振幅。
[0021 ] 较佳地，所述进行跟踪，为，[0022]采用最近邻匹配算法对检测区内各目标团块进行跟踪，所述最近邻匹配算法采用的代价函数为欧氏距离。
[0023]本发明提供了一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数装置，所述装置包括:
[0024]视频图像获取单元，用于获取当前监控场景下的视频图像；
[0025]目标团块获取单元，用于将获取的视频图像与背景图像进行比较，当判定所述视频图像为前景图像时，对前景图像中的各团块进行分割以及组合，得到代表单个行人的目标团块；
[0026]行人数量计算单元，用于根据检测区内各目标团块的质心坐标，进行跟踪、计数，得到当前监控场景下的行人数量。
[0027]较佳地，所述目标团块获取单元，具体用于对团块外接矩形宽度超过单人宽度阈值Tw两倍的团块，根据Tw进行等宽分割；
[0028]对团块外接矩形高度超过单人高度阈值Th两倍的团块，根据Th进行等高分割；
[0029]删除分割后得到的面积小于设定阈值的团块。
[0030]较佳地，所述目标团块获取单元，还具体用于将质心横向距离不超过Tw、纵向距离不超过Th的两个团块进行组合；
[0031]分别将组合得到的各团块的外接矩形的宽度除以！?取整得到Nw，将外接矩形的高度除以Th取整得到Nh;
[0032]分别判断各组合团块的Nw和Nh是否均小于2，当大于2时，拆分所述组合团块；当小于2时，保留所述组合团块；`
[0033]重复上述三个步骤，直到各团块全部组合完成。
[0034]较佳地,所述装置还包括:
[0035]更新单元，用于根据当前帧图像，以不同的更新速率系数更新背景图像和背景振幅。
[0036]较佳地，所述行人数量计算单元，具体用于采用最近邻匹配算法对检测区内各目标团块进行跟踪，所述最近邻匹配算法采用的代价函数为欧氏距离。
[0037]由上可知，本发明的技术方案包括:获取当前监控场景下的视频图像；将获取的视频图像与背景图像进行比较，当判定所述视频图像为前景图像时，对前景图像中的各团块进行分割以及组合，得到代表单个行人的目标团块；根据检测区内各目标团块的质心坐标，进行跟踪、计数，得到当前监控场景下的行人数量；由此，根据对代表单个行人的目标团块的跟踪、计数，能够提高计数结果的准确率。
【专利附图】
【附图说明】
[0038]图1为本发明提供的一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法的第一实施例的实现流程图；
[0039]图2为本发明提供的一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数装置的实施例的结构示意图；
[0040]图3为本发明提供的一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法的第二实施例的实现流程图；
[0041]图4为检测区示意图；[0042]图5为检测区示意图。
【具体实施方式】
[0043]本发明提供的一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法的第一实施例，如图1所示，所述方法包括:
[0044]步骤101、获取当前监控场景下的视频图像；
[0045]步骤102、将获取的视频图像与背景图像进行比较，当判定所述视频图像为前景图像时，对前景图像中的各团块进行分割以及组合，得到代表单个行人的目标团块；
[0046]步骤103、根据检测区内各目标团块的质心坐标，进行跟踪、计数，得到当前监控场景下的行人数量。
[0047]优选地，所述对前景图像中的各团块进行分割，为，
[0048]对团块外接矩形宽度超过单人宽度阈值Tw两倍的团块，根据Tw进行等宽分割；
[0049]对团块外接矩形高度超过单人高度阈值Th两倍的团块，根据Th进行等高分割；
[0050]删除分割后得到的面积小于设定阈值的团块。
[0051]优选地，所述对前景图像中的各团块进行组合，为，
[0052]将质心横向距离不超过Tw、纵向距离不超过Th的两个团块进行组合；
[0053]分别将组合得到的各团块的外接矩形的宽度除以！?取整得到Nw，将外接矩形的高度除以Th取整得到Nh;
[0054]分别判断各组合团块的Nw和Nh是否均小于2，当大于2时，拆分所述组合团块；当小于2时，保留所述组合团块；
[0055]重复上述三个步骤，直到各团块全部组合完成。
[0056]优选地，所述判定所述视频图像是前景图像之后，所述方法还包括:
[0057]根据当前帧图像，以不同的更新速率系数更新背景图像和背景振幅。
[0058]优选地，所述进行跟踪，为，
[0059]采用最近邻匹配算法对检测区内各目标团块进行跟踪，所述最近邻匹配算法采用的代价函数为欧氏距离。
[0060]本发明提供的一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数装置，如图2所示，所述装置包括:
[0061]视频图像获取单元，用于获取当前监控场景下的视频图像；
[0062]目标团块获取单元，用于将获取的视频图像与背景图像进行比较，当判定所述视频图像为前景图像时，对前景图像中的各团块进行分割以及组合，得到代表单个行人的目标团块；
[0063]行人数量计算单元，用于根据检测区内各目标团块的质心坐标，进行跟踪、计数，得到当前监控场景下的行人数量。
[0064]优选地，目标团块获取单元，具体用于对团块外接矩形宽度超过单人宽度阈值Tw两倍的团块，根据Tw进行等宽分割；
[0065]对团块外接矩形高度超过单人高度阈值Th两倍的团块，根据Th进行等高分割；
[0066]删除分割后得到的面积小于设定阈值的团块。
[0067]优选地，目标团块获取单元，还具体用于将质心横向距离不超过Tw、纵向距离不超过Th的两个团块进行组合；
[0068]分别将组合得到的各团块的外接矩形的宽度除以！?取整得到Nw，将外接矩形的高度除以Th取整得到Nh;
[0069]分别判断各组合团块的Nw和Nh是否均小于2，当大于2时，拆分所述组合团块；当小于2时，保留所述组合团块；
[0070]重复上述三个步骤，直到各团块全部组合完成。
[0071 ] 优选地，所述装置还包括:
[0072]更新单元，用于根据当前帧图像，以不同的更新速率系数更新背景图像和背景振幅。
[0073]优选地，所述行人数量计算单元，具体用于采用最近邻匹配算法对检测区内各目标团块进行跟踪，所述最近邻匹配算法采用的代价函数为欧氏距离。
[0074]下面结合图3对本发明提供的一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法的第二实施例进行介绍。
[0075]步骤301、获取当前监控场景下的视频图像；
[0076]步骤302、对获取的视频图像进行中值滤波处理。
[0077]具体的，选取3X3矩形滑动滤波窗口，对窗口内的9个像素的信号幅值作大小排序，将该序列的中值输出作为窗口中心像素的信号幅值。
[0078]步骤303、判断是否存有背景图像和背景振幅，当不存有背景图像和背景振幅时，进入步骤304 ;当存有背景图像和背`景振幅时，进入步骤305。
[0079]步骤304、根据中值滤波处理后的视频图像进行背景建模，得到背景图像和背景振幅;
[0080]具体的，对最初的M帧视频图像求取平均值，获得平均图像作为背景图像；对N帧图像与初始背景求取标准差，以其力倍值作为背景振幅。
[0081]步骤305、根据背景图像和背景振幅，判决当前帧图像是背景图像还是前景图像；当判定所述视频图像为前景图像时，进入步骤306 ;当判定所述视频图像为背景图像时，返回步骤301 ；
[0082]具体的，将输入的视频图像与初始的背景图像和初始的背景振幅进行比较，若输入的视频图像中像素的三通道信号幅值均在背景图像对应像素信号幅值的振幅范围内，则判定所述视频图像为背景图像，若输入的视频图像中像素的三通道信号幅值不均在背景图像对应像素信号幅值的振幅范围内，则判定所述视频图像为如景图像。
[0083]步骤306、根据当前帧图像，更新背景图像和背景振幅；
[0084]具体的，计算当前帧图像与背景图像的标准差，求取当前帧图像的信号振幅；根据当前帧图像的前景和背景部分，以不同的更新速率系数更新背景图像和背景振幅，更新采用滑动平均的方法，背景部分以较快速率更新，背景振幅以较慢速率更新；背景部分以较快速率更新是为了保持获取正确的背景，适应缓慢的背景变化；背景振幅以较慢速率更新是为了适应新增背景物体等引起的背景突变。
[0085]步骤307、消除当前帧前景图像中的阴影；
[0086]具体的，将当前帧图像和背景图像从RGB空间转换到HSV空间，将色相和饱和度归一化到0-1范围，明度归一化到0-255范围。在HSV空间对当前帧图像的前景像素和背景图像中的对应像素进行比较，如果像素的色相和饱和度差异小于预设的色相和饱和度阈值，且明度比小于预设的明度比阈值，则判定所述像素是阴影，将所述像素从前景图像中剔除，得到修正的前景图像。
[0087]步骤308、对修正的前景图像中的各团块进行分割以及组合，得到代表单个行人的目标团块；
[0088]具体包括:步骤3081、根据公式(1)，对团块外接矩形宽度超过单人宽度阈值Tw两倍的团块进行等宽分割；
[0089]Nff = floor (ff/Tw)(1)
[0090]步骤3082、根据公式(2)，对团块外接矩形高度超过单人高度阈值Th两倍的团块进行等高分割；
[0091]Nh = floor (H/Th)(2)
[0092]上述公式中，W、H分别为团块外接矩形的宽度和高度，floor为取整运算；
[0093]步骤3083、删除分割后得到的面积小于设定阈值的团块；
[0094]步骤3084、将质心横向距离不超过Tw、纵向距离不超过Th的两个团块进行组合；
[0095]步骤3085、分别将组合得到的各团块的外接矩形的宽度带入公式(I)得到Nw，将外接矩形的高度带入公式(2)得到Nh ；
[0096]步骤3086、分别判断各组合团块的Nw和Nh是否均小于2，当大于2时，拆分所述组合团块；当小于2时，保留所述组合团块。
[0097]重复步骤3084至3086，直到各团块全部组合完成。
[0098]步骤309、根据检测区内各目标团块的质心坐标，进行跟踪计数，得到当前监控场景下的行人数量；
[0099]具体的，采用最近邻匹配算法对检测区内各目标团块进行跟踪，所述最近邻匹配算法采用的代价函数为欧氏距离:
[0100]
【权利要求】
1.一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数方法，其特征在于，所述方法包括: 获取当前监控场景下的视频图像； 将获取的视频图像与背景图像进行比较，当判定所述视频图像为前景图像时，对前景图像中的各团块进行分割以及组合，得到代表单个行人的目标团块； 根据检测区内各目标团块的质心坐标，进行跟踪、计数，得到当前监控场景下的行人数量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对前景图像中的各团块进行分割，为， 对团块外接矩形宽度超过单人宽度阈值Tw两倍的团块，根据Tw进行等宽分割； 对团块外接矩形高度超过单人高度阈值Th两倍的团块，根据Th进行等高分割； 删除分割后得到的面积小于设定阈值的团块。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对前景图像中的各团块进行组合，为， 将质心横向距离不超过Tw、纵向距离不超过Th的两个团块进行组合； 分别将组合得到的各团块外接矩形的宽度除以Tw取整得到Nw，将外接矩形的高度除以Th取整得到Nh ；· 分别判断各组合团块的Nw和Nh是否均小于2，当大于2时，拆分所述组合团块；当小于2时，保留所述组合团块； 重复上述三个步骤，直到各团块全部组合完成。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判定所述视频图像为前景图像之后，所述方法还包括: 根据当前帧图像，以不同的更新速率系数更新背景图像和背景振幅。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行跟踪，为， 采用最近邻匹配算法对检测区内各目标团块进行跟踪，所述最近邻匹配算法采用的代价函数为欧氏距离。
6.一种近正向俯视监控视频行人跟踪计数装置，其特征在于，所述装置包括: 视频图像获取单元，用于获取当前监控场景下的视频图像； 目标团块获取单元，用于将获取的视频图像与背景图像进行比较，当判定所述视频图像为前景图像时，对前景图像中的各团块进行分割以及组合，得到代表单个行人的目标团块； 行人数量计算单元，用于根据检测区内各目标团块的质心坐标，进行跟踪、计数，得到当前监控场景下的行人数量。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标团块获取单元，具体用于对团块外接矩形宽度超过单人宽度阈值Tw两倍的团块，根据Tw进行等宽分割； 对团块外接矩形高度超过单人高度阈值Th两倍的团块，根据Th进行等高分割； 删除分割后得到的面积小于设定阈值的团块。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标团块获取单元，还具体用于将质心横向距离不超过Tw、纵向距离不超过Th的两个团块进行组合； 分别将组合得到的各团块的外接矩形的宽度除以Tw取整得到Nw，将外接矩形的高度除以Th取整得到Nh ； 分别判断各组合团块的Nw和Nh是否均小于2，当大于2时，拆分所述组合团块；当小于2时，保留所述组合团块； 重复上述三个步骤，直到各团块全部组合完成。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 更新单元，用于根据当前帧图像，以不同的更新速率系数更新背景图像和背景振幅。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述行人数量计算单元，具体用于采用最近邻匹配算法对检测区内各目标团块进行跟踪，所述最近邻匹配算法采用的代价函数为欧氏距离。·
【文档编号】G06M11/00GK103854273SQ201210495491
【公开日】2014年6月11日 申请日期:2012年11月28日 优先权日:2012年11月28日
【发明者】陆平, 卢建, 曾刚 申请人:中兴通讯股份有限公司