本发明涉及图像分析领域，尤其涉及一种全景环境图像分析系统。
背景技术：
用图像分析一般利用数学模型并结合，图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。
模式识别和人工智能方法对物景进行分析、描述、分类和解释的技术，又称景物分析或图像理解。20世纪60年代以来，在图像分析方面已有许多研究成果，从针对具体问题和应用的图像分析技术逐渐向建立一般理论的方向发展。图像分析同图像处理、计算机图形学等研究内容密切相关，而且相互交叉重叠。但图像处理主要研究图像传输、存储、增强和复原；计算机图形学主要研究点、线、面和体的表示方法以及视觉信息的显示方法；图像分析则着重于构造图像的描述方法，更多地是用符号表示各种图像，而不是对图像本身进行运算,并利用各种有关知识进行推理。图像分析与关于人的视觉的研究也有密切关系，对人的视觉机制中的某些可辨认模块的研究可促进计算机视觉能力的提高(见机器视觉)。
技术实现要素：
本发明提供了一种全景环境图像分析系统，一方面，采用定制的图像检测机制对周围各个区域的人流进行检测，并基于检测结果进行广告策略的自适应切换，从而避免了广告模式的盲目性。
根据本发明的一方面，提供了一种全景环境图像分析系统，所述系统包括：
支撑杆体，设置在广告牌的顶部，其一端固定在广告牌的顶部中央，另一端在广告牌的顶部之上，距离广告牌的顶部的距离可伸缩控制；
全景摄像头，被固定在所述支撑杆体上，用于对广告牌所在环境进行全景拍摄，以获得全景环境图像，并输出所述全景环境图像；
列特征分析设备，与所述全景摄像头连接，用于接收所述全景环境图像，获取所述全景环境图像中各个像素点的青色通道数值、品红色通道数值、黄色通道数值和黑色通道数值，并按照每一个像素点的归属列对像素点进行以列为索引的分类，输出每一列的各个像素点的青色通道数值、品红色通道数值、黄色通道数值和黑色通道数值；
成分分析设备，与所述列特征分析设备连接，用于对每一列的各个像素点执行以下处理：计算所述列中每一个像素点的青色通道数值、品红色通道数值、黄色通道数值和黑色通道数值的乘积以获得每一个像素点的成分特征值，将所述列中的所有像素点的成分特征值相加并除以所述全景环境图像的垂直分辨率，将获得的数值作为所述列的列特征值输出；
可疑列检测设备，与所述成分分析设备连接，将列特征值偏离上方最近列特征值与下方最近列特征值的平均值达到预设偏离阈值的列作为可疑列输出。
因此，本发明至少具有以下两个重要发明点：
(1)通过逐列特征分析的精细化图像处理，保证了后续图像识别的准确度和效率；
(2)通过对全景图像中的各个区域的人流进行检测，在发现流量相对于其他区域特别大的区域时，只保持对该区域的广告牌旋转，立即停止对其他区域的广告牌旋转，从而提高了广告牌的广告效果。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的全景环境图像分析系统所在的广告牌的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的全景环境图像分析系统的实施方案进行详细说明。
广告牌可以泛指一切传递广告信息的户外媒体。媒体大小按实际环境而定。店招，门头，外立面的画面可以手工绘制、电脑制作或在纸上印刷的方式制作。广告牌的材料一般都是用：方管，角钢，等焊接而成。可有三维板，灯布，吸塑，汽车烤漆，扣板，铝塑板等。
当前，广告牌的广告模式过于固化，例如，下设有旋转机构带领广告牌均速转动，以实现对周围环境内的人流或车流的相同效果的广告模式。这种广告模式下，没有考虑到周围环境的具体情况，而对各个视角所耗费的电能以及广告效能都是均等的，在大多数视角不存在人流或车流的情况下，这种广告模式的广告效果较差，广告耗能较多。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种全景环境图像分析系统，克服了广告牌广告的盲目性。
图1为根据本发明实施方案示出的全景环境图像分析系统所在的广告牌的结构示意图。
根据本发明实施方案示出的全景环境图像分析系统包括：
广告牌1、底座2、以及连接广告牌1、底座2的连接件3；
支撑杆体，设置在广告牌的顶部，其一端固定在广告牌的顶部中央，另一端在广告牌的顶部之上，距离广告牌的顶部的距离可伸缩控制；
全景摄像头，被固定在所述支撑杆体上，用于对广告牌所在环境进行全景拍摄，以获得全景环境图像，并输出所述全景环境图像。
接着，继续对本发明的全景环境图像分析系统的具体结构进行进一步的说明。
在所述全景环境图像分析系统中，还包括：
列特征分析设备，与所述全景摄像头连接，用于接收所述全景环境图像，获取所述全景环境图像中各个像素点的青色通道数值、品红色通道数值、黄色通道数值和黑色通道数值，并按照每一个像素点的归属列对像素点进行以列为索引的分类，输出每一列的各个像素点的青色通道数值、品红色通道数值、黄色通道数值和黑色通道数值。
在所述全景环境图像分析系统中，还包括：
成分分析设备，与所述列特征分析设备连接，用于对每一列的各个像素点执行以下处理：计算所述列中每一个像素点的青色通道数值、品红色通道数值、黄色通道数值和黑色通道数值的乘积以获得每一个像素点的成分特征值，将所述列中的所有像素点的成分特征值相加并除以所述全景环境图像的垂直分辨率，将获得的数值作为所述列的列特征值输出。
在所述全景环境图像分析系统中，还包括：
可疑列检测设备，与所述成分分析设备连接，将列特征值偏离上方最近列特征值与下方最近列特征值的平均值达到预设偏离阈值的列作为可疑列输出；
灰度值匹配设备，分别所述全景摄像头和所述可疑列检测设备连接，用于将所有可疑列组合以获得可疑子图像，将所述可疑子图像中灰度值在人体灰度值上限和人体灰度值下限之间的像素点作为匹配像素点，将所有匹配像素点组合以获得各个匹配区域，对全景环境图像平均拆分成四个相等视角的分区域图像，对每一个分区域图像中的匹配区域数量进行统计，以获取相应的分区域人数，输出每一个分区域图像对应的分区域人数；
时间检测设备，设置在广告牌下方的仪表箱内，用于获取当前时刻；
旋转决策设备，与所述灰度值匹配设备连接，设置在广告牌下方的仪表箱内，用于接收每一个分区域图像对应的分区域人数，确定四个分区域图像分别对应的四个分区域人数的平均值以作为人流平均值，当存在分区域人数超过所述人流平均值的百分之五十的分区域图像时，输出定向旋转信号以及分区域人数超过所述人流平均值的百分之五十的分区域图像所对应的视角，并不存在分区域人数超过所述人流平均值的百分之五十的分区域图像时，输出全向旋转信号；
旋转机构，设置在广告牌的下方，用于带动广告牌进行旋转，还用于与所述旋转决策设备连接，用于在接收到所述全向旋转信号时，进行匀速的全向旋转操作，以及在接收到所述定向旋转信号以及所述旋转决策设备输出的视角时，只进行所述旋转决策设备输出的视角内的匀速旋转操作；
其中，所述旋转机构还与所述时间检测设备连接，用于接收所述当前时刻，并在所述当前时刻落在禁止选择时间段时，停止带动广告牌进行旋转。
在所述全景环境图像分析系统中：
所述旋转机构还用于在所述当前时刻落在禁止选择时间段之外时，带动广告牌进行旋转。
在所述全景环境图像分析系统中，还包括：
实时显示设备，设置在广告牌的下方，与所述全景摄像头连接，用于接收并实时显示所述全景环境图像。
在所述全景环境图像分析系统中：
所述实时显示设备还与所述旋转机构连接，以被所述旋转机构带动旋转。
另外，所述全景环境图像分析系统还包括wifi通信接口，用于与所述旋转决策设备连接，用于无线发送定向旋转信号以及分区域人数超过所述人流平均值的百分之五十的分区域图像所对应的视角，还用于无线发送全向旋转信号。
其中，wifi是一种允许电子设备连接到一个无线局域网(wlan)的技术，通常使用2.4guhf或5gshfism射频频段。连接到无线局域网通常是有密码保护的；但也可是开放的，这样就允许任何在wlan范围内的设备可以连接上。wifi是一个无线网络通信技术的品牌，由wifi联盟所持有。目的是改善基于ieee802.11标准的无线网路产品之间的互通性。
采用本发明的全景环境图像分析系统，针对现有技术中广告模式具有盲目性的技术问题，通过对全景图像中的各个区域的人流进行检测，在发现流量相对于其他区域特别大的区域时，只保持对该区域的广告牌旋转，立即停止对其他区域的广告牌旋转，从而提高了广告牌的广告效果，尤为重要的是，还通过逐列特征分析的精细化图像处理，保证了人流图像识别的精度。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。