基于视频图像的人数统计方法和装置与流程

本发明涉及视频图像处理技术领域，尤其涉及一种基于视频图像的人数统计方法和装置。

背景技术：

随着视频图像处理技术的不断发展，可以通过视频监控对超市、银行、地铁等场所进行实时的人数统计，从而获取客流分布、拥挤程度等统计信息，给公共区域管理、资源调度等工作提供有效的参考资料。

现有技术中，通过在摄像装置拍摄的图像中提取行人的特征，来进行人数统计，例如可以提取头肩形状特征、人脸特征、行人方向梯度直方图(histogramoforientedgradient，简称hog)特征等特征。具体地，可以通过机器学习方法来实现特征的提取以及行人定位，比如可以使用卷积神经网络训练行人像检测器，而后将摄像装置采集的图像输入到训练好的行人像检测器中，即可得到行人所在的位置，从而可以统计人数。

但是，在不同拍摄场景下，通过机器学习方法所选的特征差异较大，可能导致无法识别人像，比如，基于人脸特征的检测算法，当行人戴上口罩，或者衣帽遮住脸部的关键特征时，就可能发生漏检的情况。因此，当拍摄场景变化时，需要重新提取样本、重新训练行人像检测器，从而使得系统能够在新的拍摄场景下正常工作，进而导致工作量较大。此外，特征检测的计算复杂度较大，需要提取感兴趣区域(regionofinterest，简称roi)、运行特征提取算法和分类算法，对计算资源的需求大，从而难以达到实时性要求。

技术实现要素：

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种基于视频图像的人数统计方法，以实现在不同的拍摄场景下，只需知道摄像装置的安装高度，安装倾斜角以及摄像装置的视场角，就能计算得到新的成像权重矩阵，从而适应于新的场景，进而避免了重新取样以及重新训练检测器等额外工作，在降低工作量的同时，还可以有效提升该方法的适用性。进一步地，通过对当前拍摄场景的图像掩模加权求和，获取拍摄场景的当前加权像素值，而后将通过将当前加权像素值，查询预先建立的预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数，操作简单，避免特征检测所导致的运算复杂度，降低系统资源需求，从而提升系统的实时性。

本发明的第二个目的在于提出一种基于视频图像的人数统计装置。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于视频图像的人数统计方法，包括：

获取摄像装置在拍摄场景中的设置参数；其中所述设置参数包括：所述摄像装置的安装高度、安装倾斜角和所述摄像装置的视场角；

根据所述设置参数，获取人体在所述拍摄场景中成像时的成像权重矩阵；其中，所述成像权重矩阵中的元素与所成图像中的像素点一一对应，所述元素的取值为所述像素点的成像权重；

获取所述拍摄场景的图像掩模的像素矩阵；其中，所述第一像素矩阵中元素与所述图像中像素点一一对应，所述元素的取值为所述像素点的像素值；

根据所述图像掩模的像素矩阵与所述成像权重矩阵，获取所述拍摄场景的当前加权像素值；

根据所述当前加权像素值和预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取所述拍摄场景的统计人数。

本发明实施例的基于视频图像的人数统计方法，通过获取摄像装置在拍摄场景中的设置参数；根据设置参数，获取人体在拍摄场景中成像时的成像权重矩阵；获取拍摄场景的图像掩模的像素矩阵；根据图像掩模的像素矩阵与成像权重矩阵，获取拍摄场景的当前加权像素值；根据当前加权像素值和预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数。本实施例中，在不同的拍摄场景下，只需知道摄像装置的安装高度，安装倾斜角以及摄像装置的视场角，就能计算得到新的成像权重矩阵，从而适应于新的场景，进而避免了重新取样以及重新训练检测器等额外工作，在降低工作量的同时，还可以有效提升该方法的适用性。进一步地，通过对当前拍摄场景的图像掩模加权求和，获取拍摄场景的当前加权像素值，而后将通过将当前加权像素值，查询预先建立的预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数，操作简单，避免特征检测所导致的运算复杂度，降低系统资源需求，从而提升系统的实时性。

为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种基于视频图像的人数统计装置，包括：

参数获取模块，用于获取摄像装置在拍摄场景中的设置参数；其中所述设置参数包括：所述摄像装置的安装高度、安装倾斜角和所述摄像装置的视场角；

权重矩阵获取模块，用于根据所述设置参数，获取人体在所述拍摄场景中成像时的成像权重矩阵；其中，所述成像权重矩阵中的元素与所成图像中的像素点一一对应，所述元素的取值为所述像素点的成像权重；

像素矩阵获取模块，用于获取所述拍摄场景的图像掩模的像素矩阵；

像素值获取模块，用于根据所述图像掩模的像素矩阵与所述成像权重矩阵，获取所述拍摄场景的当前加权像素值；

人数获取模块，用于根据所述当前加权像素值和预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取所述拍摄场景的统计人数。

本发明实施例的基于视频图像的人数统计装置，通过获取摄像装置在拍摄场景中的设置参数；根据设置参数，获取人体在拍摄场景中成像时的成像权重矩阵；获取拍摄场景的图像掩模的像素矩阵；根据图像掩模的像素矩阵与成像权重矩阵，获取拍摄场景的当前加权像素值；根据当前加权像素值和预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数。本实施例中，在不同的拍摄场景下，只需知道摄像装置的安装高度，安装倾斜角以及摄像装置的视场角，就能计算得到新的成像权重矩阵，从而适应于新的场景，进而避免了重新取样以及重新训练检测器等额外工作，在降低工作量的同时，还可以有效提升该方法的适用性。进一步地，通过对当前拍摄场景的图像掩模加权求和，获取拍摄场景的当前加权像素值，而后将通过将当前加权像素值，查询预先建立的预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数，操作简单，避免特征检测所导致的运算复杂度，降低系统资源需求，从而提升系统的实时性。

为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：处理器和存储器；

其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如本发明第一方面实施例所述的基于视频图像的人数统计方法。

为了实现上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面实施例所述的基于视频图像的人数统计方法。

为了实现上述目的，本发明第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时实现如本发明第一方面实施例所述的基于视频图像的人数统计方法。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例所提供的一种基于视频图像的人数统计方法的流程示意图；

图2为透视理论的原理示意图；

图3为本发明实施例中立体成像示意图；

图4为本发明实施例中成像效果示意图；

图5为本发明实施例所提供的另一种基于视频图像的人数统计方法的流程示意图；

图6为本发明实施例提供的一种基于视频图像的人数统计装置的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的另一种基于视频图像的人数统计装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的基于视频图像的人数统计方法和装置。

图1为本发明实施例所提供的一种基于视频图像的人数统计方法的流程示意图。

本发明实施例的基于视频图像的人数统计方法，可以对摄像装置预先录制的视频进行处理，进行线下分析，统计视频图像中的人数，或者，也可以对在线实时播放的视频进行处理，统计视频图像中的人数，对此不作限制。

如图1所示，该基于视频图像的人数统计方法包括以下步骤：

步骤101，获取摄像装置在拍摄场景中的设置参数；其中设置参数包括：摄像装置的安装高度、安装倾斜角和摄像装置的视场角。

需要说明的是，为了避免个人遮挡成像画面中的大幅区域，本发明实施例中，摄像装置的安装高度应高于人体高度。进一步地，摄像装置安装的场景不同时，安装高度也不同，例如，当摄像装置安装于室内时，安装高度可以为2.5m，而当摄像装置安装于室外时，安装高度可以为3.5m。

具体地，对于摄像装置的安装高度，可以通过测量的方式获取，例如可以利用长度测量传感器，获取摄像装置的安装高度，或者可以通过刻度尺直接测量摄像装置的安装高度，对此不作限制。

对于摄像装置的安装倾斜角，通过可以直接测量的方式获取，例如可以通过量角器测量摄像装置的安装倾斜角。或者，可以通过计算的方式间接获取摄像装置的安装倾斜角，具体地，可以确定摄像装置所采集的图像的中心点，而后获取中心点对应的地面点与摄像装置安装位置之间的距离，从而根据距离和安装高度，间接计算安装倾斜角。

需要说明的是，由于摄像装置的感光元件的尺寸随着摄像装置的不同而不同，因此同样焦距的镜头在不同尺寸感光元件的摄像装置上，成像的视角也不同。从而以镜头的真实焦距，无法比较不同摄像装置的拍摄范围。因此，本发明实施例中，可以根据摄像装置的等效焦距，计算得到摄像装置的视场角。

可选地，摄像装置的生产厂商提供了摄像装置的等效焦距，因此，本发明实施例中，可以直接读取该摄像装置的等效焦距，而后可以根据等效焦距，计算得到视场角，例如可以通过下述公式计算视场角：

其中，θ表示视场角，h表示像高，l标表示等效焦距。

步骤102，根据设置参数，获取人体在拍摄场景中成像时的成像权重矩阵；其中，成像权重矩阵中的元素与所成图像中的像素点一一对应，元素的取值为像素点的成像权重。

需要说明的是，当人与摄像装置的距离或者方位不同时，人在成像图像中的大小位置由于透视效果而产生不同。

具体地，在平面成像中，可以根据透视理论，得到实物与成像图像中的物体的大小的关系。例如，参见图2，图2为透视理论的原理示意图。根据相似三角形aob和aob，可以得到实物ab在成像图像中对应的ab大小为：

在立体成像中，成像图像中的物体与实物的映射关系称为透视关系。实物与成像图像中的物体不仅具有大小关系，还具有角度关系，例如，参见图3，图3为本发明实施例中立体成像示意图。其中，在区域31和32中的栏杆，在现实中是一样高的，且垂直于路面，但是，通过摄像装置拍摄得到成像图片后，区域31和32中的栏杆的高度明显不同，且不垂直于路面。

或者，参见图4，图4为本发明实施例中成像效果示意图。其中，行人1离摄像装置较远，因此，行人1在成像图像中所占的区域较小，而行人2离摄像装置较近，因此，行人2在成像图像中所占的区域较大。

因此，本发明实施例中，为了使得拍摄场景对应的成像图像中的人的大小一致，可以利用透视理论，得到每个成像点在所成图像中对应的像素点的成像权重。从而可以将成像点与该成像点对应的成像权重相乘，使得拍摄场景对应的成像图像中的人的大小一致。

具体地，可以基于拍摄场景下所有成像点在同一水平面的假设关系，利用透视理论，计算每个成像点与摄像装置的距离，而后，可以根据每个成像点对应的距离，分别计算该成像点在所成图像中对应像素点的水平方向和垂直方向上的数值，而后将水平方向和垂直方向上的数值相乘得到乘积，将乘积作为像素点的权重，进而可以利用每个像素点的权重，形成成像权重矩阵。

通过引入透视理论，得到成像权重后，根据近大远小的成像特征，可以将成像点与该成像点对应的成像权重相乘，从而可以使得拍摄场景对应的成像图像中的人的大小一致。例如，参见图4，其中，weigh表示成像权重，成像权重的曲线图表示：行人越大，权重越小，行人越小，权重越大。由于行人1较小，而行人2较大，因此，行人1的成像权重大于行人2的成像权重，经过加权处理后，可以使得图4中的行人1和行人2的大小一致。

步骤103，获取拍摄场景的图像掩模的像素矩阵。

作为一种可能的实现方式，可以利用预设的前景提取算法，确定拍摄场景的图像掩模。其中，预设的前景提取算法可以为帧间差分算法、静态差分算法等前景提取算法。本实施例中，拍摄场景的图像掩模用于对后续采集到的图像中不感兴趣区域进行遮挡，例如不感兴趣区可以为图像中的背景部分，由于对图像中的不感兴趣区域进行遮挡，能够降低从图像中提取到感兴趣区域或者前景的运算量，其中，前景可以为图像中的人物。

以预设的前景提取算法为静态差分算法示例，可以通过将拍摄装置对当前拍摄场景拍摄得到的图像，与背景图像做帧间差分，并进行二值化处理，可以得到当前拍摄场景拍摄得到的图像中的运动人体的边缘掩模，本发明实施例中记为第一掩模的第一像素矩阵，从而可以将第一掩模的第一像素矩阵作为图像掩模的像素矩阵。

其中，背景图像可以是拍摄装置前一刻拍摄的图像，或者，背景图像可以是指定的无人的拍摄场景所对应的图像，或者，背景图像可以为摄像装置在初始时刻采集到的图像，或者，背景图像可以为对拍摄装置前一刻拍摄的图像进行去噪处理后的图像，例如可以对拍摄装置前一刻拍摄的图像进行高斯滤波处理，得到去噪处理后的图像，本发明实施例对此不作限制。

本实施例中，第一掩模可以用于对后续采集到的图像进行遮挡，当后续图像中的人物发生变化时，可以通第一掩模将人物提取出来。

步骤104，根据图像掩模的像素矩阵与成像权重矩阵，获取拍摄场景的当前加权像素值。

本发明实施例中，可以将图像掩模的像素矩阵与成像权重矩阵相乘并求和，得到拍摄场景的当前加权像素值。

本发明实施例中，当前加权像素值和统计人数之间具有对应的映射关系，从而在获取拍摄场景的当前加权像素值后，可以查询对应的映射关系，得到拍摄场景的统计人数，操作简单且易于实现。

步骤105，根据当前加权像素值和预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数。

本发明实施例中，预设的加权像素值与人数之间的映射关系为预先建立的。

可选地，加权像素值与人数之间具有对应的曲线关系，可以预先利用样本图像，对曲线进行拟合，例如，可以利用样本图像，进行多项式拟合。从而可以得到加权像素值与人数之间的曲线关系，即得到加权像素值与人数之间的映射关系。因此，在得到当前加权像素值后，可以通过查询对应的映射关系，获取与该当前加权像素值对应的人数，作为拍摄场景的统计人数，操作简单且易于实现。

需要说明的是，当拍摄场景中人群密度较大时，相互之间遮挡较为严重，因此，上述拟合得到的曲线为非线性的。

本实施例的基于视频图像的人数统计方法，通过获取摄像装置在拍摄场景中的设置参数；根据设置参数，获取人体在拍摄场景中成像时的成像权重矩阵；获取拍摄场景的图像掩模的像素矩阵；根据图像掩模的像素矩阵与成像权重矩阵，获取拍摄场景的当前加权像素值；根据当前加权像素值和预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数。

本实施例中，在不同的拍摄场景下，只需知道摄像装置的安装高度，安装倾斜角以及摄像装置的视场角，就能计算得到新的成像权重矩阵，从而适应于新的场景，进而避免了重新取样以及重新训练检测器等额外工作，在降低工作量的同时，还可以有效提升该方法的适用性。进一步地，通过对当前拍摄场景的图像掩模加权求和，获取拍摄场景的当前加权像素值，而后将通过将当前加权像素值，查询预先建立的预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数，操作简单，避免特征检测所导致的运算复杂度，降低系统资源需求，从而提升系统的实时性。

为了清楚说明上一实施例，本实施例提供了另一种基于视频图像的人数统计方法，图5为本发明实施例所提供的另一种基于视频图像的人数统计方法的流程示意图。

如图5所示，在图1所示实施例的基础上，步骤103具体包括以下子步骤：

步骤201，获取摄像装置在拍摄场景中的设置参数。

其中，设置参数包括：摄像装置的安装高度、安装倾斜角和摄像装置的视场角。

步骤202，根据设置参数，获取人体在拍摄场景中成像时的成像权重矩阵。

其中，成像权重矩阵中的元素与所成图像中的像素点一一对应，元素的取值为像素点的成像权重。

步骤201～202的执行过程可以参见上述实施例中步骤101～102的执行过程，在此不做赘述。

步骤203，在初始时刻，将摄像装置采集到的图像作为背景图像。

可选地，可以将摄像装置在初始时刻采集到的图像作为背景图像，例如，标记该背景图像为image0。

步骤204，获取摄像装置对拍摄场景的两帧连续的图像。

其中，两帧连续的图像包括第一帧图像和第二帧图像，第二帧图像的采集时间要晚于第一帧图像的采集时间。

可选地，可以获取摄像装置对拍摄场景的两帧连续的图像，分别为第一帧图像和第二帧图像，例如标记为第一帧图像为image1，标记第二帧图像为image2，其中，image2的采集时间要晚于image1的采集时间。

步骤205，对两帧连续的图像作帧间差分，进行二值化处理，得到第一掩模的第一像素矩阵。

可选地，将两帧连续的图像作帧间差分，进行二值化处理，可以得到第二帧图像中的运动人体的边缘掩模，本发明实施例中记为第一掩模的第一像素矩阵。

步骤206，将第一像素矩阵与成像权重矩阵相乘并求和，得到像素和值。

可选地，将第一像素矩阵与成像权重矩阵相乘并求和，得到像素和值，可以使得第二帧图像中的人的大小一致。

步骤207，判断像素和值是否大于预设的阈值，若是，执行步骤208-211，否则，执行步骤212。

本发明实施例中，预设的阈值为预先设置的，预设的阈值例如可以为人体成像的像素和值的10％。

可选地，当像素和值小于等于预设的阈值时，表明第一帧图像和第二帧图像中的人数一致，并无多出的人，此时，可以将背景图像image0更新为第二帧图像image2，从而可以维持背景的实时性。进一步地，可以设定第二帧图像中的人数为0，进入步骤213。而当像素和值大于预设的阈值时，此时，表明第一帧图像和第二帧图像中的人数不同，此时，可以触发步骤208，统计第二帧图像中的人数。

步骤208，将第二帧图像与当前的背景图像作帧间差分并进行二值化处理，得到第二掩模的第二像素矩阵。

可选地，可以将第二帧图像与当前的背景图像作帧间差分并进行二值化处理，可以得到第二帧图像中的前景掩模，本发明实施例中记为第二掩模的第二像素矩阵。

本发明实施例中，第二掩模用于对后续采集的图像的背景进行遮挡，从而可以提取出图像的前景，即人物。

步骤209，将第二掩模的第二像素矩阵作为图像掩模的像素矩阵。

进一步地，本发明实施例中，可以将第二像素矩阵与第一像素矩阵相或，得到第三像素矩阵，而后将第三像素矩阵作为图像掩模的像素矩阵，可以得到可信度更高的图像掩模的像素矩阵。

步骤210，根据图像掩模的像素矩阵与成像权重矩阵，获取拍摄场景的当前加权像素值。

步骤211，根据当前加权像素值和预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数。

步骤210～211的执行过程可以参见上述实施例中步骤104～105的执行过程，在此不做赘述。

步骤212，将背景图像更新为第二帧图像。

在拍摄场景中场景内的物体往往会实时发生变化。当通过步骤207识别出相邻的两个采样时刻的图像变化不大，说明当前场景的变化维持在一个恒定的状态，则可以利用第二帧图像对背景图像进行更新，从而可以保证随着时间的变化，能够实时更新拍摄场景的背景情况，从而能够使得图像识别更加准确。

步骤213，判断视频是否结束，若是，执行步骤214，若否，执行步骤204。

可选地，当视频未结束时，则返回步骤204进行下一次人数统计过程，而当视频结束时，此时，可以结束处理流程。

步骤214，结束。

本实施例中，在不同的拍摄场景下，只需知道摄像装置的安装高度，安装倾斜角以及摄像装置的视场角，就能计算得到新的成像权重矩阵，从而适应于新的场景，进而避免了重新取样以及重新训练检测器等额外工作，在降低工作量的同时，还可以有效提升该方法的适用性。

进一步地，通过对当前拍摄场景的图像掩模加权求和，获取拍摄场景的当前加权像素值，而后将通过将当前加权像素值，查询预先建立的预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数，操作简单，避免特征检测所导致的运算复杂度，降低系统资源需求，从而提升系统的实时性。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种基于视频图像的人数统计装置。

图6为本发明实施例提供的一种基于视频图像的人数统计装置的结构示意图。

如图6所示，该基于视频图像的人数统计装置100包括：参数获取模块110、权重矩阵获取模块120、像素矩阵获取模块130、像素值获取模块140，以及人数获取模块150。其中，

参数获取模块110，用于获取摄像装置在拍摄场景中的设置参数；其中设置参数包括：摄像装置的安装高度、安装倾斜角和摄像装置的视场角。

作为一种可能的实现方式，参数获取模块110，具体用于通过测量方式获取安装高度和安装倾斜角；读取摄像装置的等效焦距；根据等效焦距，计算得到视场角。

作为另一种可能的实现方式，参数获取模块110，具体用于通过测量方式获取安装高度；确定摄像装置所采集的图像的中心点；获取中心点对应的地面点与摄像装置安装位置之间的距离；根据距离和安装高度，确定安装倾斜角；根据等效焦距，计算得到视场角。

权重矩阵获取模块120，用于根据设置参数，获取人体在拍摄场景中成像时的成像权重矩阵；其中，成像权重矩阵中的元素与所成图像中的像素点一一对应，元素的取值为像素点的成像权重。

作为一种可能的实现方式，权重矩阵获取模块120，具体用于获取拍摄场景下每个成像点与摄像装置的距离；根据距离，获取成像点在所成图像中对应像素点的水平方向和垂直方向上的数值；将水平方向和垂直方向上的数值相乘得到像素点的权重；利用每个像素点的权重，形成成像权重矩阵。

像素矩阵获取模块130，用于获取拍摄场景的图像掩模的像素矩阵。

作为一种可能的实现方式，像素矩阵获取模块130，具体用于获取摄像装置对拍摄场景的两帧连续的图像；对两帧连续的图像作帧间差分，进行二值化处理，得到第一掩模的第一像素矩阵；将第一掩模的第一像素矩阵作为图像掩模的像素矩阵。

作为另一种可能的实现方式，像素矩阵获取模块130，具体用于将第一像素矩阵与成像权重矩阵相乘并求和，得到像素和值；如果像素和值大于预设的阈值，则将第二帧图像与背景图像作帧间差分并进行二值化处理，得到第二掩模的第二像素矩阵；将第二掩模的第二像素矩阵作为图像掩模的像素矩阵。

可选地，像素矩阵获取模块130，还用于在像素和值小于或等于预设的阈值时，将背景图像更新为第二帧图像。

可选地，像素矩阵获取模块130，还用于在初始时刻，将摄像装置采集到的图像作为背景图像。

作为又一种可能的实现方式，像素矩阵获取模块130，具体用于对拍摄装置前一刻拍摄的图像进行高斯滤波处理，得到拍摄场景的背景图像；将当前时刻所采集的图像与背景图像作帧间差分并进行二值化处理，得到图像掩模的像素矩阵。

像素值获取模块140，用于根据图像掩模的像素矩阵与成像权重矩阵，获取拍摄场景的当前加权像素值。

人数获取模块150，用于根据当前加权像素值和预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数。

进一步地，在本发明实施例的一种可能的实现方式中，参见图7，在图6所示实施例的基础上，该基于视频图像的人数统计装置100还可以包括：更新模块160。

更新模块160，用于在将第二帧图像与当前的背景图像作帧间差分并进行二值化处理，得到第二掩模的第二像素矩阵之后，将第二像素矩阵与第一像素矩阵相或，得到图像掩模的像素矩阵。

需要说明的是，前述对基于视频图像的人数统计方法实施例的解释说明也适用于该实施例的基于视频图像的人数统计装置100，此处不再赘述。

本实施例的基于视频图像的人数统计装置，通过获取摄像装置在拍摄场景中的设置参数；根据设置参数，获取人体在拍摄场景中成像时的成像权重矩阵；获取拍摄场景的图像掩模的像素矩阵；根据图像掩模的像素矩阵与成像权重矩阵，获取拍摄场景的当前加权像素值；根据当前加权像素值和预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数。本实施例中，在不同的拍摄场景下，只需知道摄像装置的安装高度，安装倾斜角以及摄像装置的视场角，就能计算得到新的成像权重矩阵，从而适应于新的场景，进而避免了重新取样以及重新训练检测器等额外工作，在降低工作量的同时，还可以有效提升该方法的适用性。进一步地，通过对当前拍摄场景的图像掩模加权求和，获取拍摄场景的当前加权像素值，而后将通过将当前加权像素值，查询预先建立的预设的加权像素值与人数之间的映射关系，获取拍摄场景的统计人数，操作简单，避免特征检测所导致的运算复杂度，降低系统资源需求，从而提升系统的实时性。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机设备，包括：处理器和存储器；其中，处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如本发明前述实施例提出的基于视频图像的人数统计方法。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明前述实施例提出的基于视频图像的人数统计方法。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令由处理器执行时实现如本发明前述实施例提出的基于视频图像的人数统计方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。