人员出入轨迹追踪方法、系统、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及出入口人数统计技术领域，特别是涉及一种人员出入轨迹追踪方法、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术：

在许多公共环境下存在着客流精准统计分析的需求，例如，在针对公共交通工具或者电梯，需要通过每个站点或者楼层的上、下人数、某个乘客的乘车站数等数据进行大数据分析以获取精确的客流数据。公共交通工具的出入口具有的特点是：通过人员没有身份标识；通过人员的数量比较大，存在拥挤的情况；一票制上车，刷卡、投币或电子支付一次，无法知道人员在哪一站下车，也就无法进行客流的精准统计分析。在相关技术中，在通过摄像机采集人员图像进行客流统计分析的过程中，有很多场景是无法捕捉到人员完整的面部图像的，例如，安装在公共交通工具内部的摄像机因人员拥挤或者人员面朝外部，无法采集到人员人脸图像，有些公共交通工具的停车点没有固定的位置，也无法通过停车站点的摄像机采集到人员人脸图像，另外，在商场或者办公楼的出入口，人员流动量大的时候，摄像头无法精确采集到每个出入人员存在客流统计数据不准确的问题。

针对相关技术中，客流统计数据不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种人员出入轨迹追踪方法、系统、计算机设备和存储介质。

为达到上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种人员出入轨迹追踪方法，所述方法包括：

获取第一鞋印以及采集到所述第一鞋印的第一时间，获取在所述第一时间的第一人员图像；

通过所述第一鞋印获取第一属性，根据所述第一人员图像获取第二属性，根据所述第一属性和所述第二属性，将所述第一人员图像与所述第一鞋印进行关联；

所述关联成功后，得到在所述第一时间，第一人员执行的第一事件，其中，所述第一人员与所述第一人员图像对应。

在其中一个实施例中，所述通过所述第一鞋印获取第一属性，根据所述第一人员图像获取第二属性，根据所述第一属性和所述第二属性，将所述第一人员图像与所述第一鞋印进行关联包括：

通过所述第一鞋印获取第一属性，通过所述第一人员图像获取第二属性；

所述第一属性包括：第一空间分布特征、第一性别和第一估算身高；

所述第二属性包括：第二空间分布特征、第二性别和第二估算身高；

在所述第一空间分布特征和所述第二空间分布特征相符，所述第一性别和所述第二性别相符且所述第一估算身高和所述第二估算身高相符的情况下，将所述第一鞋印和所述第一人员图像关联，关联至第一人员。

在其中一个实施例中，所述关联成功后，得到在所述第一时间，第一人员执行的第一事件包括：

获取所述第一人员图像中所述第一人员的第一人脸方向，以及获取所述第一鞋印的第一鞋印方向；

在所述第一人脸方向和所述第一鞋印方向均朝向第一方向的情况下，判断在所述第一时间，所述第一人员执行第一事件。

在其中一个实施例中，所述关联成功后，得到在所述第一时间，第一人员执行的第一事件之后，所述方法包括：

获取第二鞋印以及采集到所述第二鞋印的第二时间，在所述第二鞋印与所述第一鞋印一致的情况下，获取在所述第二时间的所述第一人员的第二人员图像；

获取所述第二人员图像中所述第一人员的第二人脸方向和所述第二鞋印的第二鞋印方向；

在所述第二人脸方向和所述第二鞋印方向均朝向第二方向的情况下，判断在所述第二时间，所述第一人员执行第二事件。

在其中一个实施例中，所述关联成功后，得到在所述第一时间，第一人员执行的第一事件之后，所述方法包括：

获取第二鞋印以及采集到所述第二鞋印的第二时间，在所述第二鞋印与所述第一鞋印一致的情况下，记录第二时间为末次采集时间，在所述第二时间之后预设的时间阈值内未再采集到与所述第一鞋印一致的鞋印，所述第一人员在所述第二时间执行第二事件。

根据本发明的另一个方面，提供了一种人员出入轨迹追踪方法，所述方法包括：

采集交通工具出入口处的第一鞋印以及采集到所述第一鞋印的第一时间，获取在所述第一时间的第一人员图像；

通过所述第一鞋印获取第一属性，根据所述第一人员图像获取第二属性，根据所述第一属性和所述第二属性，将所述第一人员图像与所述第一鞋印进行关联；

所述关联成功后，根据所述第一时间获取第一站点，得到在所述第一时间，第一人员在所述第一站点执行第一事件，其中，所述第一人员与所述第一人员图像对应。

在其中一个实施例中，所述通过所述第一鞋印获取第一属性，根据所述第一人员图像获取第二属性，根据所述第一属性和所述第二属性，将所述第一人员图像与所述第一鞋印进行关联包括：

通过所述鞋印获取第一属性，通过所述人员图像获取第二属性；

所述第一属性包括：第一空间分布特征、第一性别和第一估算身高；

所述第二属性包括：第二空间分布特征、第二性别和第二估算身高；

在所述第一空间分布特征和所述第二空间分布特征相符，所述第一性别和所述第二性别相符且所述第一估算身高和所述第二估算身高相符的情况下，将所述鞋印和所述人员图像关联至同一人员。

在其中一个实施例中，所述关联成功后，根据所述第一时间获取第一站点，得到所述第一时间第一人员在所述第一站点执行的第一事件包括：

获取所述第一人员图像中所述第一人员的第一人脸方向，以及获取所述第一鞋印的第一鞋印方向；

在所述第一人脸方向和所述第一鞋印方向均朝向所述公共交通工具车厢内部的情况下，判断在所述第一时间，所述第一人员在第一站点上车。

在其中一个实施例中，所述根据所述第一时间获取第一站点，得到所述第一时间第一人员在所述第一站点执行的第一事件之后，所述方法包括：

获取第二鞋印以及采集到所述第二鞋印的第二时间，在所述第二鞋印与所述第一鞋印一致的情况下，获取在所述第二时间的所述第一人员的第二人员图像；

获取所述第二人员图像中所述第一人员的第二人脸方向和所述第二鞋印的第二鞋印方向；

在所述第二人脸方向和所述第二鞋印方向均朝向所述公共交通工具车厢外部的情况下，根据所述第二时间获取第二站点，判断在所述第二时间，所述第一人员在所述第二站点下车。

在其中一个实施例中，所述根据所述第一时间获取第一站点，得到所述第一时间第一人员在所述第一站点执行的第一事件之后，所述方法包括：

获取第二鞋印以及采集到所述第二鞋印的第二时间，在所述第二鞋印与所述第一鞋印一致的情况下，记录第二时间为末次采集时间，在所述第二时间之后预设的时间阈值内未再采集到与所述第一鞋印一致的鞋印，根据所述第二时间获取第二站点，得到在所述第二时间，所述第一人员在所述第二站点执行第二事件。

在其中一个实施例中，所述采集交通工具出入口处的第一鞋印以及获取第二鞋印包括：

在所述交通工具的车门打开状态下，采集所述交通工具出入口处的所述第一鞋印或者获取所述第二鞋印；

在所述交通工具的车门关闭状态下，不采集所述交通工具出入口处的所述第一鞋印并且不获取所述第二鞋印。

在其中一个实施例中，所述采集交通工具出入口处的第一鞋印包括：

在所述交通工具的车门打开状态下，采集所述交通工具出入口处的所述第一鞋印；

在所述交通工具的车门关闭状态下，不采集所述交通工具出入口处的所述第一鞋印。

根据本发明的另一个方面，提供了一种人员出入轨迹追踪系统，所述系统包括：鞋印采集设备、图像采集设备和分析处理器：

所述鞋印采集设备获取第一鞋印以及采集到所述第一鞋印的第一时间，将所述第一鞋印发送给所述分析处理器；

所述图像采集设备获取在所述第一时间的第一人员图像，将所述第一人员图像发送给所述分析处理器；

所述分析处理器通过所述第一鞋印获取第一属性，根据所述第一人员图像获取第二属性，根据所述第一属性和所述第二属性，将所述第一人员图像与所述第一鞋印进行关联；所述关联成功后，所述分析处理器获取在所述第一时间的第一位置，得到所述第一人员在所述第一位置执行第一事件，其中，所述第一人员与所述第一人员图像对应。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种人员出入轨迹追踪方法的步骤。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种人员出入轨迹追踪方法的步骤。

上述人员出入轨迹追踪方法、系统、计算机设备和存储介质，通过将采集到的同一时间和空间中的鞋印信息和人员图像信息，根据将由鞋印信息获取到的人员属性和由人员图像获取到的人员属性，将同一人员的人员图像与鞋印相关联，更加精确地判断人员在出入口执行的事件，从而获取更加精确的人员出入轨迹，以达到精准的客流统计分析。

附图说明

图1为根据本发明一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的应用场景图；

图2为根据本发明一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的流程图；

图3为根据本发明另一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的应用场景图；

图4为根据本发明另一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的流程图一；

图5为根据本发明另一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的流程图二；

图6为根据本发明另一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的流程图三；

图7为根据本发明另一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的流程图四；

图8为根据本发明又一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的流程图一；

图9为根据本发明又一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法所采集到的鞋印的示意图；

图10为根据本发明又一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的流程图二；

图11为根据本发明一个实施例中人员出入轨迹追踪系统的示意图；

图12为根据本发明另一个实施例中人员出入轨迹追踪系统的示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的一种人员出入轨迹的追踪方法，图1为根据本发明一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的应用场景图，如图1所示，其中，鞋印采集设备12、图像采集设备14可以通过网络连接到分析处理器。鞋印采集设备12位于出入口a可以采集到出入口a的进出人员鞋印，图像采集设备14位于出入口a附近并且可以采集到出入口a的进出人员图像。

在一个实施例中，图2是根据本发明一个实施例中一种人员出入轨迹的追踪方法的流程图，如图2所示，提供了一种人员出入轨迹的追踪方法，以该方法应用于图1中的鞋印采集设备12和图像采集设备14为例进行说明，包括以下步骤：

步骤s210，获取第一鞋印以及采集到第一鞋印的第一时间，获取在第一时间的第一人员图像；

在步骤s210中，鞋印采集设备12采集到第一鞋印并记录该时间戳，根据该时间戳获取采集到该鞋印的第一时间，获取在第一时间图像采集设备14所捕捉到的第一人员图像，通过本步骤s210，获取到同一时间在同一空间中，鞋印采集设备12所采集到的鞋印信息和图像采集设备14采集到的人员图像信息。

步骤s220，通过第一鞋印获取第一属性，根据第一人员图像获取第二属性，根据第一属性和第二属性，将第一人员图像与第一鞋印进行关联；

在步骤s220中，通过第一鞋印获取第一鞋印对应的人员的第一属性，同时，通过第一人员图像获取人员图像对应的人员的第二属性，上述第一属性和第二属性的获取主要依靠于基于经验的预设的判断规则，例如，通过第一鞋印的大小和形状可以判断出第一鞋印对应人员的性别，若能够采集到第一鞋印所产生的压力，甚至可以判断出第一鞋印对应人员的体重；而通过第一人员图像则可以采集到第一人员图像对应的人员面部以及身形特征，当第一属性中的人员属性与第二属性中的人员属性均一致，则可以判断第一鞋印和第一人员图像属于同一人员，则将第一人员图像与第一鞋印相互关联，对应于同一人员。在本步骤s220中，根据鞋印采集设备12和图像采集设备14在同一时间对同一空间所采集到的第一鞋印和第一人员图像，得到对应于同一人员的鞋印信息和人员图像信息，克服了仅有鞋印采集设备时无法辨认出入人员身份而仅有人员图像采集设备时拥挤情况下无法精确统计人流也无法判断出入人员具体动作的问题。

步骤s230，关联成功后，得到在第一时间，第一人员执行的第一事件，其中，第一人员与第一人员图像对应；

在本步骤s230中，在将第一人员图像与第一鞋印相互关联后，可以通过第一鞋印以及第一人员图像中第一人员所呈现的面部以及肢体动作判断在第一时间时第一人员在出入口a所执行的第一事件，上述执行的第一事件，可以是对第一人员动作的描述或者根据第一人员动作对其运动轨迹的判断，例如，第一人员在出入口a处接听电话，或者第一人员从出入口a处离开建筑物。再结合第一时间以及对第一人员图像的身份识别，可以得到更为具体的信息，例如，在某日上午9：20，根据第一鞋印判断第一人员进入出入口a，而通过第一人员图像判断第一人员的身份为工作人员王某，就可以精确统计到在上午9:20工作人员王某进入出入口a。

上述人员出入轨迹的追踪方法，鞋印采集设备12采集鞋印，图像采集设备14采集人员图像，通过将采集到的同一时间同一空间中的鞋印和人员图像，由鞋印信息获取到的人员属性和由人员图像获取到的人员属性对比，将人员属性一致的人员图像与鞋印相关联，更加精确地判断人员在出入口执行的事件，一方面获取到了更加精确的人员出入轨迹，以达到精准的客流统计分析，另一方面，将鞋印与人员图像相关联，只要鞋印采集设备12或者分析处理器将这些关联的鞋印与人员图像记录至数据库中，即可实现后续对采集到的鞋印进行比对分析。

上述实施例中的第一时间可以通过跟其他的系统联动，例如用于移动的应用场景时，可以根据第一时间获取该移动场景所在的位置，从而进一步确定第一时间执行的位置。

在一个实施例中，通过第一鞋印获取第一属性，根据第一人员图像获取第二属性，根据第一属性和第二属性，将第一人员图像与第一鞋印进行关联包括：

通过第一鞋印获取第一属性，通过第一人员图像获取第二属性；

第一属性包括：第一空间分布特征、第一性别和第一估算身高；

第二属性包括：第二空间分布特征、第二性别和第二估算身高；

在第一空间分布特征和第二空间分布特征相符，第一性别和第二性别相符且第一估算身高和第二估算身高相符的情况下，将第一鞋印和第一人员图像关联至同一人员。

在本实施例中，鞋印采集设备12在同一时间点可采集到多个鞋印，不同鞋印在鞋印图像中的分布不同，可以判断出人员的第一空间分布特性，例如位于鞋印采集区域的西南角；通过鞋印的长度，又可以进一步判断出人员的第一性别和第一估算身高。图像采集设备14在同一时间点采集到多个人员图像，不同人员在图像中的空间位置分布也不同，例如，画面中同时捕捉到四个人员图像，那么，可以根据四个人员在图像中的分布，得到第二空间分布特性，上述第二分布特性同样可以选择鞋印采集设备12为参照物，根据第一人员在图像中的位置判断出第一人员在鞋印图像上的分布，将第二空间分布特性与第一空间分布特性进行对比，可以得到空间分布特征一致的鞋印和图像对应同一人员；此外，通过人脸、发型等可以进一步判断出人员的第二性别，同时，可以通过人员图像识别出不同人员之间的高度差异，计算出人员的第二估算身高。结合第一鞋印的第一空间分布特性、第一人员在第一人员图像中空间位置的第二空间分布特性，第一性别、第二性别、第一估算身高和第二估算身高，可以准确判断不同鞋印与不同人员之间的关联关系，通过本实施例中的实施方式，可以实现通过人员属性中最具代表性的三个要素的对比将人员的鞋印和图像进行关联，从而得到鞋印与人员相对应的数据记录，以便进行精确的客流分析。

在一个实施例中，关联成功后，得到在第一时间，第一人员执行的第一事件包括：

获取第一人员图像中第一人员的第一人脸方向，以及获取第一鞋印的第一鞋印方向；在第一人脸方向和第一鞋印方向均朝向第一方向的情况下，判断在第一时间，第一人员执行第一事件。

在本实施例中，在第一人员图像和第一鞋印均属于第一人员的情况下，获取第一人员图像中第一人员的第一人脸方向，例如，在第一人员地第一人脸方向和第一鞋印方向均朝向出入口a所在建筑物的内部时，可以判定第一人员进入该出入口a。同样地，在第一人员的第一人脸方向和第一鞋印方向均朝向出入口a所在建筑物的外部时，可以判定第一人员离开该出入口a。上述的人脸和脚印方向一致并不要求第一人脸方向和第一鞋印方向的角度完全一致，而是在一定范围内的方向一致，从而可以涵盖第一人员一边行走一边扭头跟身边的人说话或者看向其他方向的可能性。通过本实施例，可以通过第一人员的第一人脸图像和第一鞋印估计出第一人员在第一时间所执行的具体事件，进一步增加了客流分析时的精确度。

在一个实施例中，关联成功后，得到在第一时间，第一人员执行的第一事件之后，获取第二鞋印以及采集到第二鞋印的第二时间，在第二鞋印与第一鞋印一致的情况下，获取在第二时间的第一人员的第二人员图像；

获取第二人员图像中第一人员的第二人脸方向和第二鞋印的第二鞋印方向；在第二人脸方向和第二鞋印方向均朝向第二方向的情况下，判断在第二时间，第一人员执行第二事件。

在本实施例中，鞋印采集设备12采集到了第二鞋印，经比对后发现第二鞋印与第一鞋印一致，即第二鞋印也属于第一人员，则获取第二鞋印采集第二时间，并且获取图像采集设备14在第二时间捕获到的第二人员图像，获取第二人员图像中第一人员的第二人脸方向，获取第二鞋印中第一人员的脚的第二鞋印方向，当第二人脸方向和第二鞋印方向一致时，例如，第二人脸方向和第二鞋印方向均朝向出入口a所在建筑物的外部，则判断第一人员离开出入口a。在本实施例中，鞋印采集设备12会记录采集到的鞋印，并将之后采集到的鞋印与之前采集到的鞋印进行对比，其中，记录和对比可以根据应用场景设置有效时间，例如，有效时间为24小时，则鞋印采集设备12每24小时会将储存鞋印的数据库清空一次，之后重新采集鞋印并存入数据库中；鞋印采集设备12也可以将鞋印采集后发给其他分析设备由该分析设备进行比对。通过本实施例，可以将无法拍摄到人脸的行为与之前关联过的第一人员相对应，例如，在第一人员进入建筑物时，通过拍摄到的人脸进行身份验证后，将第一人员的图像与鞋印进行了关联，那么当第一人员离开建筑物时，图像采集设备14在无法捕捉到第一人员的脸部特征的情况下，在鞋印采集设备12采集到第一人员的第二鞋印时，可以通过鞋印比对判断为第一人员，依旧可以通过第二人脸方向与第二鞋印方向均朝向建筑物外侧来判定第一人员在第二时间离开了出入口a。通过本实施例中的实施方式，可以在无法捕捉到人员人脸特征的情况下利用已关联的人员图像和鞋印判断该人员图像对应的人员所执行的事件，提高了客流统计分析的精确性。

在一个实施例中，关联成功后，得到在第一时间，第一人员执行的第一事件之后，该方法包括：

获取第二鞋印以及采集到第二鞋印的第二时间，在第二鞋印与第一鞋印一致的情况下，获取第二鞋印以及采集到所述第二鞋印的第二时间，在所述第二鞋印与所述第一鞋印一致的情况下，记录第二时间为末次采集时间，在所述第二时间之后预设的时间阈值内未再采集到与所述第一鞋印一致的鞋印，根据所述第二时间获取第二站点，得到在所述第二时间，所述第一人员在所述第二站点执行第二事件。

在本实施例中，判断鞋印的最后采集时间为第一人员的离开时间，在第二时间之后的一段预设的时间阈值中，若再次采集到与第一鞋印一致的鞋印，就更新对应于第一鞋印的末次采集时间，上述预设的时间阈值可以根据具体应用场景来设置，例如，当该方案应用于电梯时，可能出现第一人员走向电梯门附近但并未马上离开电梯的情况，在这种情况下，可以设置预设的时间阈值为电梯门从开到关的时间，在第二时间采集到第一人员的鞋印，但是在采集到鞋印之后，电梯门从开到关的时间内，未采集到与第一鞋印一致的鞋印，才判定第一人员离开电梯。如果又采集到了属于第一人员的鞋印，则可以判断第一人员是在出入口处逗留。通过本实施例中的实施方式，可以克服人员在出入口逗留时出现的误判，同时，也可以克服如以后退姿势离开出入口这样的特殊情况，例如设置时间阈值为电梯一趟的运行时间，即使第一人员的人脸方向与鞋印方向均朝向电梯内部，由于第二时间之后再未采集到第一人员的鞋印，依旧可以判断第一人员在第二时间离开了电梯，进一步提高了客流统计分析数据的准确性。

图3为根据本发明另一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的应用场景图，如图3所示，人员出入轨迹的追踪方法应用于交通工具时，出入口a处设有鞋印采集设备12，图像采集设备14朝向出入口a，出入口b设有鞋印采集设备16，图像采集设备18朝向出入口b。类似地，在交通工具仅有一个出入口时则只设置一组采集设备，在交通工具还有更多出入口时，还可以设置更多组采集设备。鞋印采集设备12、鞋印采集设备16、图像采集设备14和图像采集设备18均可以通过网络连接，也可以通过网络连接到同一分析处理器进行数据交互。

在一个实施例中，图4是根据本发明另一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的流程图一，如图4所示，提供了一种人员出入轨迹的追踪方法，以该方法应用于图3中的鞋印采集设备12和图像采集设备14，或者，鞋印采集设备16和图像采集设备18为例进行说明，包括以下步骤：

步骤s410：采集交通工具出入口处的第一鞋印以及采集到第一鞋印的第一时间，获取在第一时间的第一人员图像；

在步骤s410中，公共交通工具上的鞋印采集设备12或者鞋印采集设备16采集到第一鞋印并记录时间戳，根据该时间戳获取鞋印采集设备12或者鞋印采集设备16采集到该鞋印的第一时间，获取在第一时间与鞋印采集设备属于同一出入口的图像采集设备14或者图像采集设备18所捕捉到的第一人员图像，通过本步骤s410，获取到同一时间同一空间中，鞋印采集设备12或者鞋印采集设备16以及图像采集设备14或者图像采集设备18所采集到的鞋印信息和人员图像信息。

步骤s420：通过第一鞋印获取第一属性，根据第一人员图像获取第二属性，根据第一属性和第二属性，将第一人员图像与第一鞋印进行关联；

在本步骤s420中，通过鞋印获取鞋印对应的人员的第一属性，同时，通过第一人员图像获取人员图像对应的人员的第二属性，上述第一属性和第二属性的获取主要依靠于基于经验的预设的判断规则，例如，通过第一鞋印的大小和形状可以判断出第一鞋印对应人员的性别，若能够采集到第一鞋印所产生的压力，甚至可以判断出第一鞋印对应人员的体重；而通过第一人员图像则可以采集到第一人员图像对应的人员面部以及身形特征，当第一属性中的人员属性与第二属性中的人员属性均一致，则可以判断第一鞋印和第一人员图像属于同一人员，则将第一人员图像与第一鞋印相互关联，对应于同一人员。在本步骤s420中，根据同一出入口的一组鞋印采集设备和图像采集设备在同一时间对同一空间所采集到的第一鞋印和第一人员图像，得到对应于同一人员的鞋印信息和人员图像信息，克服了仅有鞋印采集设备时无法辨认出入人员身份而仅有人员图像采集设备时拥挤情况下无法精确统计人流也无法判断出入人员具体动作的问题，提高了客流统计分析的精确性。

步骤s430：关联成功后，根据第一时间获取第一站点，得到在第一时间，第一人员在第一站点执行第一事件，其中，第一人员与第一人员图像对应。

在本步骤s430中，在将第一人员图像与第一鞋印相互关联后，可以通过第一鞋印以及第一人员图像中第一人员所呈现的面部以及肢体动作判断在第一时间时第一人员在交通工具的出入口a所执行的事件，上述执行的时间主要是指上下车行为，例如，在某日上午9：20，根据第一鞋印判断第一人员进入交通工具，而通过第一人员图像判断第一人员的身份为王某，就可以精确统计到在某日上午9:20王某经过出入口a进入该交通工具，此外，借助交通工具上的定位模块或者借助该交通工具的管理系统中的数据，还可以得到在该时间时该交通工具的地理位置和第一站点信息，即可得出在某日上午9:20王某在第一站点经过出入口a进入该交通工具。

上述人员出入轨迹的追踪方法，鞋印采集设备12或者鞋印采集设备16采集鞋印，图像采集设备14或者图像采集设备18采集人员图像，通过将采集到的同一时间和空间中的鞋印和人员图像，由鞋印信息获取到的人员属性和由人员图像获取到的人员属性对比，将人员属性一致的人员图像与鞋印相关联，更加精确地判断人员在出入口执行的事件，同时，根据鞋印采集时间获取到交通工具所在的站点，一方面获取到了更加精确的人员上下车轨迹，以达到精准的客流统计分析，另一方面也创建了一个鞋印与人员图像相对应的记录，方便后续对该记录的调用。

在一个实施例中，通过第一鞋印获取第一属性，根据第一人员图像获取第二属性，根据第一属性和第二属性，将第一人员图像与第一鞋印进行关联包括：

通过鞋印获取第一属性，通过人员图像获取第二属性；

第一属性包括：第一空间分布特征、第一性别和第一估算身高；

第二属性包括：第二空间分布特征、第二性别和第二估算身高；

在第一空间分布特征和第二空间分布特征相符，第一性别和第二性别相符且第一估算身高和第二估算身高相符的情况下，将鞋印和人员图像关联至同一人员。

在本实施例中，鞋印采集设备12或者鞋印采集设备16在同一时间点可采集到多个鞋印，不同鞋印在图像中的分布不同，可以判断出人员的第一空间分布特性，例如位于鞋印采集区域的西南角；通过鞋印的长度，又可以进一步判断出人员的第一性别和第一估算身高。图像采集设备14或者图像采集设备18在同一时间点采集到多个人员图像，不同人员在图像中的空间分布也不同，可以得到人员的第二分布特性；通过人脸、发型等可以进一步判断出人员的第二性别，同时，可以通过人员图像识别出不同人员之间的高度差异，计算出人员的第二估算身高。结合鞋印的第一空间分布特性、图像中的人员第二空间分布特性，第一性别、第二性别、第一估算身高和第二估算身高，可以准确判断不同鞋印与不同人员之间的关联关系，通过本实施例中的实施方式，可以实现通过人员属性中最具代表性的三个要素的对比将人员的鞋印和图像进行关联，从而得到鞋印与人脸相对应的数据记录，以便进行精确的客流分析。

在一个实施例中，图5为根据本发明另一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的流程图二，如图5所示，关联成功后，根据第一时间获取第一站点，得到第一时间第一人员在第一站点执行的第一事件包括：

步骤s510：获取第一人员图像中第一人员的第一人脸方向，以及获取第一鞋印的第一鞋印方向；

步骤s520：在第一人脸方向和第一鞋印方向均朝向公共交通工具车厢内部的情况下，判断在第一时间，第一人员在第一站点上车。

上述人员出入轨迹的追踪方法，在第一人员图像和第一鞋印均属于第一人员的情况下，获取第一人员图像中第一人员的第一人脸方向和第一鞋印中第一人员的脚的第一鞋印方向，当第一人员的第一人脸方向和第一鞋印方向均朝向交通工具的车厢内部，可以判定第一人员上车。同样地，在第一人员的第一人脸方向和第一鞋印方向均朝向交通工具的车厢外部时，可以判定第一人员下车。上述的方向一致并不要求第一人脸方向和第一鞋印方向的角度完全一致，而是在一定范围内的方向一致，从而可以涵盖第一人员一边上车一边扭头跟身边的人说话或者看向其他方向的可能性。通过本实施例中的实施方式，可以通过第一人员的第一人脸图像和第一鞋印，判断出在第一时间，第一人员在第一站点上车，进一步增加了客流分析时的精确度。

在一个实施例中，图6为根据本发明另一个实施例中人员出入轨迹的追踪方法的流程图三，如图6所示，根据第一时间获取第一站点，得到第一时间第一人员在第一站点执行的第一事件之后，该方法包括：

步骤s610：获取第二鞋印以及采集到第二鞋印的第二时间，在第二鞋印与第一鞋印一致的情况下，获取第二时间的第一人员的第二人员图像；

步骤s620：获取第二人员图像中第一人员的第二人脸方向和第二鞋印的第二鞋印方向；

步骤s630：在第二人脸方向和第二鞋印方向均朝向公共交通工具车厢外部的情况下，根据第二时间获取第二站点，判断在第二时间，第一人员在第二站点下车。

在本实施例中，鞋印采集设备16采集到了第二鞋印，经比对后发现第二鞋印与第一鞋印一致，即第二鞋印也属于第一人员，则获取第二鞋印采集的第二时间，并且获取图像采集设备18在第二时间捕获到的第二人员图像，获取第二人员图像中第一人员的第二人脸方向，获取第二鞋印中第一人员的脚的第二鞋印方向，当第一人员的第二人脸方向和第二鞋印方向均朝向交通工具的车厢外部时，判断第一人员从出入口b下车。在本实施例中，鞋印采集设备16记录采集到的鞋印，并将该记录与交通工具上的其他鞋印采集设备共享，该交通工具上的所有鞋印采集设备之后采集到鞋印会先与之前采集到的鞋印进行对比，记录和对比可以根据具体应用场景设置有效时间，通常可以设置为交通工具就从起点到终点的运行时间；交通工具上的所有采集设备也可以将鞋印采集后发给外接分析设备由该分析设备进行鞋印比对。通过本实施例，可以将无法拍摄到人脸的行为与之前关联过的第一人员相对应，例如，在第一人员上车时，通过拍摄到的人脸进行身份验证后，将第一人员的图像与鞋印进行了关联，那么当第一人员下车时，由于图像采集设备18无法捕捉到第一人员的脸部特征，但是在鞋印采集设备16采集到第一人员的第二鞋印时，可以通过鞋印比对判断鞋印属于第一人员，依旧可以通过第二人脸方向与第二鞋印方向均朝向车厢外侧来判定第一人员在第二时间离开了出入口b。通过本实施例中的方法，可以在无法捕捉到人员人脸特征的情况下利用已关联的人员图像和鞋印判断该人员图像对应的人员在某一站点所执行的事件，提高了客流统计分析的精确性。

在一个实施例中，图7为根据本发明另一个实施例中一种人员出入轨迹的追踪方法的流程图四，如图7所示，根据第一时间获取第一站点，得到第一时间第一人员在第一站点执行的第一事件之后，该方法包括：

步骤s710：获取第二鞋印以及采集到第二鞋印的第二时间，在第二鞋印与第一鞋印一致的情况下，记录第二时间为末次采集时间；

步骤s720：在第二时间之后预设的时间阈值内未再采集到与第一鞋印一致的鞋印，根据第二时间获取第二站点，得到在第二时间，第一人员在第二站点执行第二事件。

在本实施例中，判断鞋印的最后采集时间为第一人员的执行第二事件的时间，在第二时间之后的一段预设的时间阈值中，若再次采集到与第一鞋印一致的鞋印，就更新对应于第一鞋印的末次采集时间，根据第二时间获取第二站点的可以是在公车到达终点后再根据末次采集时间获取在末次采集时间时公车所在的站点，也可以在第二时间时就记录第二站点信息作为备份，在一段预设的时间阈值后，若第二时间判断为下车时间，则备份的第二站点信息即为下车站点。上述预设的时间阈值可以根据具体应用场景来设置，例如设置预设的时间阈值为公车门在到站后从开到关的时间，或者是公车从第二时间到终点站的时间间隔，例如，在第二时间采集到第一人员的鞋印，但是在采集到鞋印之后，公车门从开到关的时间内，未采集到与第一鞋印一致的鞋印，才判定第一人员在第二时间下车。如果在该时间段内又采集到了属于第一人员的鞋印，则可以判断第一人员是在出入口处逗留。通过本实施例中的实施方式，可以克服人员在出入口逗留时出现的误判，同时，也可以克服如以后退姿势离开出入口这样的特殊情况，例如设置时间阈值为公交车一趟行程的运行时间，即使第一人员的人脸方向与鞋印方向均朝向公交车内部，由于第二时间之后未再采集到第一人员的鞋印，依旧可以判断第一人员在第二时间离开了公交车，进一步提高了客流统计分析数据的准确性。

在一个实施例中，采集交通工具出入口处的第一鞋印以及获取第二鞋印包括：

在交通工具的车门打开状态下，采集交通工具出入口处的第一鞋印或者获取第二鞋印；

在交通工具的车门关闭状态下，不采集所述交通工具出入口处的所述第一鞋印并且不获取所述第二鞋印。

在一个实施例中，采集交通工具出入口处的第一鞋印包括：

在交通工具的车门打开状态下，采集交通工具出入口处的第一鞋印；

在交通工具的车门关闭状态下，不采集交通工具出入口处的第一鞋印。

在本实施例中，考虑到交通工具仅仅在车门打开的状态下，人员会发生上下车的动作，通过本实施例中的可以节省采集设备的功耗和存储资源。

在一个具体的实施例中，图8为根据本发明又一个实施例中人员出入轨迹追踪的方法的流程图一，如图8所示，在公交车上应用人员出入轨迹追踪的方法包括以下步骤：

步骤s802：车门非关闭状态下，图像采集设备14采集第一人员图像；鞋印采集设备12采集第一鞋印；

步骤s804：通过第一鞋印，识别人员第一性别，第一身高和第一空间分布；通过第一人员图像识别第二性别、第二身高和第二空间分布；

步骤s806：通过预设原则，将第一鞋印与第一人员图像进行关联，第一鞋印与第一人员图像均关联至第一人员；

步骤s808：通过第一鞋印方向及第一人脸方向，判断第一人员的第一鞋印方向及第一人脸方向是否朝向公交车内部；

步骤s810：第一人员的第一鞋印方向及第一人脸方向朝向公交车内部，判断第一人员上车；

步骤s812：将关联的第一鞋印、第一人员图像、采集到第一鞋印的第一时间和根据第一时间获取到的第一站点登记入鞋印比对数据库；

步骤s814：第一人员的第一鞋印方向及第一人脸方向不是朝向公交车内部，判断第一人员下车；

步骤s816：将关联的第一鞋印、第一人员图像、采集到第一鞋印的第一时间和根据第一时间获取到的第一站点发送给分析系统并从鞋印比对数据库中删除。

上述方法在视频无法采集到人脸信息时，通过视频结合鞋印，判断人员出入轨迹，实现了公共交通工具上的人员出入轨迹追踪。

在一个具体的实施例中，图9为根据本发明又一个实施例中一种人员出入轨迹追踪的方法所采集到的鞋印的示意图，如图9所示，可以判断所示鞋印朝向北。

在一个具体的实施例中，图10为根据本发明又一个实施例中人员出入轨迹追踪的方法的流程图二，如图10所示，运用在公交车上的人员出入轨迹追踪方法包括：

步骤s1002：公交车在起点站发车；

在本步骤中，起点站、终点站等各站点信息，直接从公交车系统获取，或公交车自带定位单元；

步骤s1004：图像采集设备14采集第一人员图像；鞋印采集设备12采集第一鞋印；

步骤s1006：通过第一鞋印，识别人员第一性别，第一身高和第一空间分布；通过第一人员图像识别第二性别、第二身高和第二空间分布；

步骤s1008：通过预设原则，将第一鞋印与第一人员图像进行关联，第一鞋印与第一人员图像均关联至第一人员；

步骤s1010：对比鞋印比对数据库，判断第一鞋印是否为初次采集；

步骤s1012：第一鞋印为初次采集，将关联的第一鞋印、第一人员图像、采集到第一鞋印的第一时间和根据第一时间获取到的第一站点登记入鞋印比对数据库；

在步骤s1012中，根据数据库比对结果，判断人员、鞋印是否是初次进入，该鞋印记为鞋印a，采集时间记为t0，关联站点信息为p0。更优地，车门打开状态下采集人员图像、鞋印。

步骤s1014：第一鞋印不是初次采集，设置时间阈值，在该时间阈值内，鞋印不再出现，判定第一人员下车；

在本步骤s1014中，当鞋印b的比对结果认为与鞋印a为同一鞋印时，将鞋印b的采集时间t1，关联站点信息p1，记录为鞋印a的末次采集时间和站点。设置阈值t，从鞋印b采集后的t时间范围内，再次采集到同一鞋印，刷新鞋印a的末次采集时间和站点。如果没有再采集到该鞋印，认为t1为该人员的下车时间，p1为该人员的下车站点。如果没有采集到任何鞋印与鞋印a相同，认为鞋印a为无效数据，可能存在人员上车后又倒退下车的情况。阈值t的取值可以是采集时间t1至该站点关门时间的间隔，也可以是采集时间t1至该趟车终点的行进时间。

步骤s1016：记录关联的第一鞋印、第一人员图像、下车时间和下车站点；

步骤s1018：公交车到达终点站，将记录数据发给分析系统，清空鞋印比对数据库。

上述方法克服了因人员上下车的不确定性，比如后退上下车的情况以及考虑了人员在其他人下车时，拥挤在出入口的情况。

在一个实施例中，提供了一种人员出入轨迹追踪系统，图11为根据本发明一个实施例中一种人员出入轨迹追踪系统的示意图，如图11所示，人员出入轨迹追踪系统包括：

鞋印采集设备12获取第一鞋印以及采集到第一鞋印的第一时间，将第一鞋印发送给分析处理器116；

图像采集设备14获取在第一时间的第一人员图像，将第一人员图像发送给分析处理器116；

分析处理器116通过鞋印采集设备12发送的第一鞋印获取第一属性，根据图像采集设备14发送的第一人员图像获取第二属性，根据第一属性和第二属性，将第一人员图像与第一鞋印进行关联；关联成功后，分析处理器116获取在第一时间的第一位置，得到第一人员在第一位置执行第一事件，其中，第一人员与第一人员图像对应，在某些实施例中，分析处理器和鞋印采集设备可以是同一设备。

上述人员出入轨迹追踪系统通过将采集到的同一时间和空间中的鞋印信息和人员图像信息，根据将由鞋印信息获取到的人员属性和由人员图像获取到的人员属性，将同一人员的人员图像与鞋印相关联，更加精确地判断人员在出入口执行的事件，从而获取更加精确的人员出入轨迹，以达到精准的客流统计分析。

在一个具体的实施例中，图12为根据本发明另一个实施例中一种人员出入轨迹追踪系统的示意图，如图12所示，公交车的人员出入轨迹追踪系统包括：

客流采集系统122包含了鞋印采集设备12和图像采集设备14，鞋印采集设备12采集交通工具出入口处的第一鞋印，获取采集第一鞋印的第一时间，获取图像采集设备14在所述第一时间捕获的第一人员图像，客流采集系统122可以仅采集鞋印和图像，在仅采集鞋印和图像的情况下，公交车到点后，客流采集系统122将带有时间戳的所有图像和鞋印信息，发送至客流分析系统124。客流采集系统122还可以包括鞋印比对子系统，鞋印采集设备12将获取到的第一鞋印存入鞋印数据库125，鞋印采集设备12获取到第二鞋印时，鞋印比对子系统123将第二鞋印与鞋印数据库125做对比，判断第二鞋印之前是否为初次出现。客流采集系统122还可以自带人员身份识别系统127用于通过第一鞋印获取第一属性，根据第一人员图像获取第二属性，根据第一属性和第二属性，将第一人员图像与第一鞋印进行关联；另外，客流采集系统122还可以自带定位单元128，通过gps对交通工具所在的位置进行定位，根据第一时间获取第一站点。

客流分析系统124将客流采集系统122发送的图像和鞋印信息与公交车系统记录的带有时间戳的车门开关信息、停靠站点信息进行数据分析，实现了上述分析处理器116的功能。

公交车系统126发送带有时间戳的车门开关信息、停靠站点信息给客流分析系统124，客流采集系统122自带人员身份识别、鞋印比对等分析子系统时将带有时间戳的车门开关信息、停靠站点信息发给客流采集系统122。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述人员出入轨迹追踪方法，采集到的同一时间和空间中的鞋印信息和人员图像信息，根据将由鞋印信息获取到的人员属性和由人员图像获取到的人员属性，将同一人员的人员图像与鞋印相关联，更加精确地判断人员在出入口执行的事件，从而获取更加精确的人员出入轨迹，以达到精准的客流统计分析。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述人员出入轨迹追踪方法。

上述计算机可读存储介质通过将采集到的同一时间和空间中的鞋印信息和人员图像信息，根据将由鞋印信息获取到的人员属性和由人员图像获取到的人员属性，将同一人员的人员图像与鞋印相关联，更加精确地判断人员在出入口执行的事件，从而获取更加精确的人员出入轨迹，以达到精准的客流统计。

应该理解的是，虽然流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。