一种公共场合客流管理方法、装置及系统的制作方法

一种公共场合客流管理方法、装置及系统的制作方法
【专利摘要】本发明实施例公开了一种公共场合客流管理方法，用于对场所内和出入口的客流同时管理。本发明实施例方法包括：第一管理设备获取各个子区域内的监控视频数据，分析各个子区域内的监控视频数据，获得预置时间段内各个子区域的客流密度数据，综合分析各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示信息，并将该指示信息显示在目标子区域的显示终端上。本发明实施例还提供了一种公共场合客流管理装置及系统，可快速调度场所内各子区域的乘客前往空闲子区域，以及调度出入口的乘客前往空闲子区域对应的出入口进出场所，提高管理客流的效率。
【专利说明】一种公共场合客流管理方法、装置及系统

【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信【技术领域】，尤其涉及一种公共场合客流管理方法、装置及系统。

【背景技术】
[0002] 随着经济的发展，现代城市当中人口密度在不断地增加，各类公共场所都涉及大 客流的管理疏导。特别是在大型的展会、卖场、主题公园等人流密集的公共场所中，爆炸式 的客流常常呈现分布不均的现象，某些区域内的客流非常密集，某些区域内的客流又相对 稀疏；或者是某些出入口的客流量大，通行较慢，某些出入口的客流量较小，通行较快。这些 都造成了上述场所中人们活动的各种不便，造成了效率低下的现象，使得公共场所客流的 管理疏导成为一个日渐显著的问题。
[0003] 目前来说，每个大型展厅、主题公园或者卖场中，不论是在出入口还是在内部区 域，都安装有监控摄像头，能够实时监控出入口或者内部的客流情况，但是这些监控视频主 要用于判断是否出现突发事件，最多用于辅助了解各个区域客流情况，而且需要人工辅助 与干预，并不能够智能化判断客流状况，对于管理和控制客流无实质性的帮助。


【发明内容】

[0004] 本发明实施例提供了一种公共场合客流管理方法、装置及系统，用以对当前场合 的子区域和出入口的客流同时管理，提高管理客流的效率。
[0005] 本发明实施例提供的公共场合客流管理方法，包括：
[0006] 第一管理设备获取场所内部各个子区域内的监控视频数据；分析所述各个子区域 内的监控视频数据，获得预置时间段内各个子区域的客流密度数据；综合分析所述各个子 区域的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示信息，并将所述指示信息显示 在目标子区域的显示终端上。
[0007] 本发明实施例提供的公共场合客流管理方法，包括：
[0008] 第二管理设备获取各个出入口的监控视频数据；分析所述各个出入口的监控视频 数据，获得预置时间段内各个出入口的出入口客流密度数据；获取第一管理设备获得的各 个子区域的客流密度数据；综合分析所述出入口客流密度数据和所述子区域的客流密度数 据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息，并将各所述提示信息分别传输到对应的 信息提示设备进行显示。
[0009] 本发明实施例提供的公共场合客流管理装置，包括：
[0010] 获取单元，用于获取场所内部各个子区域内的监控视频数据；分析单元，用于分析 所述获取单元获取的所述各个子区域内的监控视频数据，获得预置时间段内各个子区域的 客流密度数据；所述分析单元，还用于综合分析所述各个子区域的客流密度数据；生成单 元，用于生成用于指示空闲子区域信息的指示信息；显示单元，用于将所述指示信息显示在 目标子区域的显示终端上。
[0011] 本发明实施例提供的公共场合客流管理装置，包括：
[0012] 获取单元，用于获取各个出入口的监控视频数据；分析单元，用于分析所述各个出 入口的监控视频数据，获得预置时间段内各个出入口的出入口客流密度数据；所述获取单 元，还用于获取第一管理设备获得的各个子区域的客流密度数据；所述分析单元，还用于综 合分析所述出入口客流密度数据和所述子区域的客流密度数据；生成单元，用于生成用于 提示本出入口通行指数的提示信息；显示单元，用于将各所述提示信息分别传输到对应的 信息提示设备进行显示。
[0013] 本发明实施例提供的公共场合客流管理系统，包括：
[0014] 第一管理设备及第二管理设备；其中，所述第一管理设备，用于获取场所内部各个 子区域内的监控视频数据，分析所述各个子区域内的监控视频数据，获得预置时间段内各 个子区域的客流密度数据，综合分析所述各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空闲 子区域信息的指示信息，并将所述指示信息显示在目标子区域的显示终端上；所述第二管 理设备，用于获取各个出入口的监控视频数据，分析所述各个出入口的监控视频数据，获得 预置时间段内各个出入口的出入口客流密度数据，获取第一管理设备获得的各个子区域的 客流密度数据，综合分析所述出入口客流密度数据和所述子区域的客流密度数据，生成用 于提示本出入口通行指数的提示信息，并将各所述提示信息分别传输到对应的信息提示设 备进行显示。
[0015] 从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：第一管理设备通过分析 各个子区域内的监控视频数据，获得当前各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空闲 子区域信息的指示信息，并将该指示信息显示在目标子区域的显示终端上，以对该子区域 内的客流进行管理，快速调度该目标子区域内的客流前往空闲子区域，使得该目标子区域 内客流密度均衡，提高管理客流的效率。
[0016] 为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例， 并配合所附图式，作详细说明如下。

【专利附图】

【附图说明】
[0017] 图1为本发明第一实施例提供的公共场合客流管理系统的示意图；
[0018] 图2为本发明实施例提供的公共场合客流管理系统的架构示意图；
[0019] 图3为本发明第二实施例提供的公共场合客流管理方法的示意图；
[0020] 图4为本发明第三实施例提供的公共场合客流管理方法的示意图；
[0021] 图5为本发明第四实施例提供的公共场合客流管理方法的示意图；
[0022] 图6为本发明第五实施例提供的公共场合客流管理方法的部分步骤示意图；
[0023] 图7为本发明第六实施例提供的公共场合客流管理方法的示意图；
[0024] 图8为本发明第七实施例提供的公共场合客流管理方法的示意图；
[0025] 图9为本发明第八实施例提供的公共场合客流管理方法的示意图；
[0026] 图10为本发明第九实施例提供的公共场合客流管理方法的部分步骤示意图；
[0027] 图11为本发明第十实施例提供的公共场合客流管理装置的示意图；
[0028] 图12为本发明第十一实施例提供的公共场合客流管理装置的示意图；
[0029] 图13为图12的公共场合客流管理装置的局部放大示意图；
[0030] 图14为本发明第十二实施例提供的公共场合客流管理装置的示意图；
[0031] 图15为本发明第十三实施例提供的公共场合客流管理装置的示意图；
[0032] 图16为图15的公共场合客流管理装置的局部放大示意图。

【具体实施方式】
[0033] 本发明实施例提供了一种公共场合客流管理方法、装置及系统，可应用于大型展 厅、大型卖场、主题公园以及地铁等大客流量场景，将以上场合划分为各个子区域以及各个 出入口两部分区域，一个子区域对应一个出入口。地铁场景下子区域对应为车厢内和出入 口对应为站台，对该两部分区域的客流同时管理，可通过提示信息分别快速调度各子区域 或各车厢内的客流前往空闲子区域或空闲车厢，以及调度各出入口的乘客前往空闲子区域 对应的出入口，提高管理客流的效率。
[0034] 请参阅图1，图1为本发明实施例中的公共场合客流管理系统构架示意图。公共场 合客流管理系统包括：第一管理设备10以及第二管理设备20。
[0035] 其中，第一管理设备10,用于管理当前场合中场所内部各子区域内的客流，在大型 卖场场景下，各子区域为各子卖场，在地铁运行场景下，各子区域为各车厢。具体地，获取场 所内部各个子区域内的监控视频数据，分析各个子区域内的监控视频数据，获得预置时间 段内各个子区域的客流密度数据，综合分析各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空 闲子区域信息的指示信息，并将该指示信息显示在目标子区域的显示终端上。
[0036] 第二管理设备20,用于管理当前场合内各出入口的客流，在地铁运行场景下，各出 入口为各候车站台。具体地，获取当前场合内各个出入口的监控视频数据，分析各个出入口 的监控视频数据，获得预置时间段内各个出入口的出入口客流密度数据，获取第一管理设 备获得的各个子区域的客流密度数据，综合分析该出入口客流密度数据和该子区域的客流 密度数据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息，并将各提示信息分别传输到对应 的信息提示设备进行显示。
[0037] 请参阅图2,图2为本发明实施例提供的公共场合客流管理系统的硬件架构示意 图。其中，第一管理设备10包括：第一客流密度统计模块101，第一控制模块102以及显不 终端103。第一客流密度统计模块101进一步包括第一网络摄像机单元1011和第一人数统 计单元1012,第一控制模块102进一步包括第一数据分析单元1021和第一发送接收单元 1022,显示终端103为设置在每个子区域内的广告媒体终端。
[0038] 第二管理设备20包括第二客流密度统计模块201，第二控制模块202以及提示设 备203。第二客流密度统计模块201进一步包括第二网络摄像机单元2011和第二人数统 计单元2012,第二控制模块202进一步包括第二数据分析单元2021和第二发送接收单元 2022,提示设备203是设置于出入口的指示灯，例如，可以设置于出入口的门的上部，或墙 壁的上部。
[0039] 其中，当检测到当前场合为场所内部，或者，列车驶入隧道达到平稳行驶状态后， 第一控制模块102通过第一发送接收单元1022启动每个子区域内的第一客流密度统计模 块101。每个子区域内的第一客流密度统计模块101通过第一网络摄像机单元1011持续采 集每个子区域内的监控视频数据，通过视频分析和图像处理技术对每个子区域内的客流密 度进行计算。第一人数统计单元1012间隔式地选取固定时间段的视频图像，并在所选取的 视频图像中取出每一帧视频图像进行图像格式转换、亮度调整和对比度调整等预处理，采 用线性支持向量机（linear-Support Vector Machine, linear-SVM)离线训练人体头肩部 位特征参数得到分类检测器，通过该分类检测器检测每一帧视频图像中的人体目标数目， 将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为该子区域内在该预置时间段的客 流密度数据。第一网络摄像机单元1011将各子区域内在该预置时间段的客流密度数据传 输给第一控制模块102,第一控制模块102中的第一数据分析单元1021对每个子区域的客 流密度数据进行分析，找出客流密度最大的Μ个子区域和客流密度最小的N个子区域，生 成指示信息通过第一发送接收单元1022发送至客流密度最大的Μ个子区域的广告媒体终 端上，或者发送至所有子区域的广告媒体终端上，提示子区域内人员去到客流密度较小的Ν 个子区域。车厢控制模块102还将每个子区域的客流密度数据通过网络传输给第二控制模 块202。每隔预置时间，或者，在地铁运行场景下，待列车出站之后，第一控制模块102清除 所有子区域内的客流密度统计模块101的统计数据，为下一流程做准备。
[0040] 判断当前场合为出入口，或，在地铁运行场景下，列车即将进站时，第二模块202 通过第二发送接收单元启动每个出入口内的第二客流密度统计模块201，第二客流密度统 计模块201通过第二网络摄像机单元1011持续采集每个出入口上的监控视频数据，通过 视频分析和图像处理技术对每个出入口上的出入口客流密度进行计算。为了减少计算量， 提高统计效率，能够在较短时间给予出入口人员提示，第二人数统计单元2012间隔式地选 取固定时间段的视频图像，并在所选取的视频图像中取出每一帧视频图像进行图像格式转 换、亮度调整和对比度调整等预处理，采用自适应增强级联分类器（Adaptive Boosting, AdaBoost)离线训练人体头部特征参数得到分类检测器，通过该分类检测器检测每一帧视 频图像中的人体目标数目，将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为该子 区域内在该预置时间段的出入口客流密度数据。第二网络摄像机单元2011将各个出入口 在该预置时间段的客流密度数据传输给第二控制模块202,第二控制模块202的第二数据 分析单元2021综合子区域内的客流密度和出入口的出入口客流密度进行分析生成提示信 息，第二控制模块202的第二发送接收单元2022将该提示信息传输到提示设备203,即，传 输到出入口的指示灯。若是地铁场景下，传输到站台屏蔽门上的指示灯。指示灯显示的不 同颜色代表提示信息的不同内容，通过显示不同颜色提示人员去到合适的出入口。每隔预 置时间，或者，在地铁运行场景下，待列车出站之后，第二控制模块202清除所有出入口的 第二客流密度统计模块201的统计数据，为下一流程做准备。
[0041] 以上公共场合客流管理系统中未尽描述内容，请参阅下面各实施例的对应描述内 容。
[0042] 请参阅图3,本发明第二实施例中的公共场合客流管理方法包括：
[0043] 301、第一管理设备获取场所内部各个子区域内的监控视频数据；
[0044] 第一管理设备10通过设置在当前场合场所内部各个子区域内网络摄像机获取各 个子区域内的监控视频数据。各子区域包括展厅内部的各分展厅，卖场的各个子区域，主题 公园的各个子版块等。
[0045] 网络摄像机是一种结合传统摄像机与网络技术所产生的新一代摄像机，它可以将 拍摄的影像通过网络传至远端，且远端的浏览者不需用任何专业软件，只要标准的网络浏 览器即可监视其影像。
[0046] 该监控视频数据是指网络摄像机获取的影像数据。通过网络摄像机获取监控视频 数据，避免了传输延迟和错误，实时性好且效率高。通过网络摄像机获取监控视频数据，避 免了传输延迟和错误，实时性好且效率高。监控视频数据包含的图像信息是实时和动态的， 且信息最为真实和丰富，同时视频数据的分析成本较低。
[0047] 302、分析各个子区域内的监控视频数据，获得预置时间段内各个子区域的客流密 度数据；
[0048] 第一管理设备10分析获取的各个子区域内的监控视频数据，获得各个子区域的 客流密度数据。客流密度是指在一定时间内一定范围的子区域内的人员的数量。例如，各 个子区域的客流密度是指在该预置时间段内每个子区域的人员的数量。
[0049] 303、综合分析各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示 信息，并将该指示信息显示在目标子区域的显示终端上。
[0050] 综合分析各个子区域的客流密度数据，生成指示信息，该指示信息用于指示空闲 子区域信息，即，该指示信息用于指示人员去向客流密度较小的相对客流密度较大的更为 空闲的子区域。一般地，选取一个客流密度最小的子区域作为指示人员去往的空闲子区域， 或者，按照客流密度从小到大的顺序，顺序选取多个客流密度较小的车厢作为指示人员去 往的空闲子区域。
[0051] 进一步地，将该指示信息显示在目标子区域的显示终端上，该目标子区域可以是 所有子区域，使得各个子区域的乘客都能看的到该指示信息。也可以只显示在客流密度较 大的子区域的显示终端上，使得比较拥挤的子区域内的人员看到该指示信息。一般地，该显 示终端为广告媒体终端。具体地，在该广告媒体终端上可以显示如下字样：本子区域（子区 域号）较为拥挤，请大家尽量前往宽松的第八子区域。
[0052] 本发明实施例中，第一管理设备通过分析各个子区域内的监控视频数据，获得当 前各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示信息，并将该指示信 息显示在目标子区域的显示终端上，以对该目标子区域内的客流进行管理，快速调度该目 标子区域内的人员前往空闲子区域，使得该目标子区域内客流密度均衡，提高管理客流的 效率。
[0053] 请参阅图4,本发明第三实施例中的公共场合客流管理方法与第二实施例相似，不 同之处在于，步骤301第一管理设备获取各个子区域内的监控视频数据之前还包括：
[0054] 400、判断当前场合是否处于场所内部。
[0055] 判断当前场合是否处于场所内部，若是，则执行步骤401第一管理设备获取各个 子区域内的监控视频数据。
[0056] 若在地铁场景下，则判断列车是否处于平稳运行状态，S卩，不是刚刚驶出站台也不 是即将驶入站台。若列车处于平稳运行状态，则执行步骤401第一管理设备获取各个子区 域内的监控视频数据。
[0057] 每隔预置的时间，需要重新计算子区域内的客流密度，则清空处理过的所有数据， 数据包括：获取的各个子区域内的监控视频数据，获得的各个子区域的客流密度数据，指示 信息，为获得客流密度数据而进行计算的各个数据等。在地铁场景下，若判断该列车处于驶 离车站运行状态，即，列车将进行下一阶段的平稳运行，需要重新计算车厢内的客流密度， 则清空处理过的所有数据。判断列车处于何种运行状态，可以通过收集行车时间，行车速度 等参数来确定，例如，通过对比当前行车时间与系统中的行车时间表来判断列车行驶状态。
[0058] 本实施例中步骤401、402及403的内容分别与第二实施例中步骤301、302及303 的内容相同，此处不再赘述。
[0059] 本发明实施例中，第一管理设备通过分析各个子区域内的监控视频数据，获得当 前各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示信息，并将该指示信 息显示在目标子区域的显示终端上，以对该子区域内的客流进行管理，快速调度该子区域 内的人员前往空闲子区域，使得该目标子区域内客流密度均衡，提高管理客流的效率。
[0060] 请参阅图5,本发明第四实施例中的公共场合客流管理方法与第二实施例相似，不 同之处在于，第二实施例中的步骤302分析各个子区域内的监控视频数据，获得各个子区 域的客流密度数据包括：
[0061] 5021、间隔选取预置时间段内该监控视频数据中的视频图像；
[0062] 通过设置于各子区域的网络摄像机分别持续地采集各个子区域内的监控视频数 据。间隔式地选取预置时间段内该监控视频数据中的视频图像，该预置时间段可以为30 秒。
[0063] 5022、在所选取的视频图像中取出每一帧视频图像进行预处理；
[0064] 对每一帧视频图像进行图像格式转换、亮度调整和对比度调整等预处理操作，使 得预处理后的视频图像更适合确定人体目标。
[0065] 5023、采用线性支持向量机离线训练人体头肩部位特征参数得到分类检测器；
[0066] 线性支持向量机是一种可训练的机器学习方法，通过其训练人体头肩部特征参数 得到分类检测器，用来检测视频图像中的人体目标，训练得到分类检测器的可扩展标记语 言（Extensible Markup Language, xml)文件。
[0067] 其中，人体头肩部位特征参数可以是梯度方向直方图（Histograms of Oriented Gradients, HOG)特征参数和局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP)特征参数。
[0068] 5024、通过该分类检测器检测每一帧视频图像中的人体目标数目；
[0069] 应用各分类检测器检测每一帧视频图像，标识出该视频图像中的人体头肩区域， 一个人体头肩区域对应一个人体目标。
[0070] 5025、将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为该子区域内在该 预置时间段的客流密度数据。
[0071] 将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为所选取的视频图像对应 的该个子区域在该预置时间段内的客流密度数据。
[0072] 第一管理设备将各个子区域的客流密度数据发送给第二管理设备20,使得第二管 理设备20根据各个子区域的客流密度数据管理出入口人员的分布。
[0073] 本实施例中步骤501及503的内容分别与第二实施例中步骤301及303的内容相 同，此处不再赘述。
[0074] 本发明实施例中，第一管理设备通过分析各个子区域内的监控视频数据，获得当 前各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示信息，并将该指示信 息显示在目标子区域的显示终端上，以对子区域内的客流进行管理，快速调度该目标子区 域内的人员前往空闲子区域，使得各子区域内客流密度均衡，提高管理客流的效率。
[0075] 请参阅图6,图6为第五实施例中的公共场合客流管理方法的部分步骤示意图，其 余步骤与图5所示第四实施例相同。本发明第五实施例中的公共场合客流管理方法与第四 实施例相似，不同之处在于，第四实施例中的步骤5023采用线性支持向量机离线训练人体 头肩部位特征参数得到分类检测器包括：
[0076] 60231、从该选取的每一帧视频图像中截取人体头肩部位的正样本；
[0077] 首先从选取的每一帧视频图像中截取人体头肩部位（前、后、左、右四个方向）的 正样本，并将该正样本归一化尺寸，例如，归一化为64X64的尺寸。
[0078] 60232、收集场所内部的背景图片作为负样本；
[0079] 将该正样本处理后，收集包含各类场所内部的背景图片作为负样本，例如，地铁场 景的背景图片、卖场场景的背景图片等。
[0080] 60233、从该正样本与该负样本组成的样本图像中提取梯度方向直方图特征参数 和局部二值模式特征参数；
[0081] 60234、根据提取的梯度方向直方图特征参数和局部二值模式特征参数，计算得到 该样本图像的梯度方向直方图特征向量和局部二值模式特征向量；
[0082] 提取的H0G特征参数为：每个cell (细胞单元）尺寸8X8,每个block(块）包含 4个cell，每个cell的特征直方图的bin数目为9个，最终得到整幅样本图像的H0G特征 向量为：4X9X7X7 = 1764 维。
[0083] LBP是一种用来描述图像局部纹理特征的算子，用于提取图像的局部的纹理特征。 LBP特征参数测处理过程为：将正样本及负样本组成的整幅样本图像进行3 X 3分割而得到 9个子块，每个子块中的像素点进行3 X 3邻域的LBP特征值计算，采用均匀模式获取59维 特征向量，整个子块进行特征融合，最终得到整幅样本图像的LBP特征向量为9乘以59 = 531 维。
[0084] 60235、将该样本图像的梯度方向直方图特征向量和局部二值模式特征向量进行 特征融合，并送入线性支持向量机进行训练，得到人体头肩部分类检测器。
[0085] 将各样本图像的H0G特征向量与LBP特征向量进行特征融合，最后送入线性支持 向量机进行训练，得到头肩分类检测器的xml文件。这样可以对各帧视频图像应用上述分 类检测器进行检测，标识出人体头肩区域，一个人体头肩区域对应一个人体目标。
[0086] 本实施例中步骤601、6021、6022、6024、6025及603的内容分别与第四实施例中步 骤501、5021、5022、5024、5025及503的内容相同，此处不再赘述。且为便于图示，这些步骤 都未在图6中示出。
[0087] 本发明实施例中，第一管理设备通过分析各个子区域内的监控视频数据，获得当 前各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示信息，并将该指示信 息显示在目标子区域的显示终端上，以对子区域内的客流进行管理，快速调度目标子区域 内的人员前往空闲子区域，使得各子区域内客流密度均衡，提高管理客流的效率。
[0088] 请参阅图7,本发明第六实施例中的公共场合客流管理方法包括：
[0089] 701、第二管理设备获取各个出入口的监控视频数据；
[0090] 第二管理设备10通过设置在各个出入口的网络摄像机获取各个出入口的监控视 频数据。一个出入口是指在站台上对应一个子区域的段位置。例如，第一个子区域对应的站 台为第一个出入口，第五个子区域对应的站台为第五个出入口。出入口即对应展厅、卖场、 主题公园的各个出入口，以及，列车的候车站台。
[0091] 通过网络摄像机获取监控视频数据，避免了传输延迟和错误，实时性好且效率高。 监控视频数据包含的图像信息是实时和动态的，且信息最为真实和丰富，同时视频数据的 分析成本较低。
[0092] 702、分析各个出入口的监控视频数据，获得预置时间段内各个出入口的出入口客 流密度数据；
[0093] 第二管理设备20分析获取的各个出入口的监控视频数据，获得各个出入口的出 入口客流密度数据。出入口客流密度是指在一定时间内出入该出入口的人员的数量。例如， 各个出入口的出入口客流密度是指在该预置时间段内每个出入口的承载人员的数量。
[0094] 703、获取第一管理设备获得的各个子区域的客流密度数据；
[0095] 接收第一管理设备10发送的各个子区域的客流密度数据，或者主动向第一管理 设备10请求各个子区域的客流密度数据。
[0096] 本步骤的执行不限于本实施例的步骤顺序，可以在任意步骤之前或之后执行。
[0097] 704、综合分析该出入口客流密度数据和该子区域的客流密度数据，生成用于提示 本出入口通行指数的提示信息，并将各提示信息分别传输到对应的信息提示设备进行显 /_J、1 〇
[0098] 综合分析该出入口客流密度数据和该子区域的客流密度数据，生成用于提示本出 入口通行指数的提示信息，并将各提示信息分别传输到对应的信息提示设备进行显示。该 通行指数是指对从出入口出入的人员来说，表示本出入口是否适宜出入，该通行指数不但 根据当前本出入口的出入口客流密度数据获得，还综合了当前场合场所内部各子区域内的 客流密度数据共同获得。例如，第一子区域内的客流密度为80,第一子区域对应的第一出入 口的出入口客流密度为20,第二子区域内的客流密度70,第二子区域对应的第二出入口的 出入口客流密度为25,则综合来看，第二出入口的通行指数更优，S卩，人员通过第一出入口 进入对应的第一子区域，人员通过第二出入口进入对应的第二子区域后，在第二子区域内 的客流密度小于在第一子区域内的客流密度。
[0099] 进一步地，将各提示信息分别传输到对应的出入口指示器，通过出入口指示器显 示不同颜色分别对应显示用于提示本出入口通行指数的提示信息。该信息提示设备可以是 设置在各出入口上的指示器。该提示信息则可以为指示器显示的颜色，例如，通行指数高的 出入口的指示器显示绿色，表示本出入口适宜通行，通行指数适中的出入口的指示器显示 黄色，表示本出入口较适宜通行，通行指数低的出入口的指示器显示红色，表示本出入口不 适宜通行。若是地铁场景下，设置在站台屏蔽门上的指示灯即为该指示器。
[0100] 这样，第一管理设备和第二管理设备分别控制子区域内客流密度和出入口的出入 口客流密度，共同调控各场所的各个子区域的负载，疏导。
[0101] 本发明实施例中，第二管理设备通过分析各出入口的监控视频数据，获得各出入 口的客流密度数据，综合分析各出入口的客流密度数据以及从第一管理设备获得的各个子 区域的客流密度数据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息，并将各指示信息传输 到信息提示设备进行，以提示出入口的人员前往人员较少的出入口，从而对实现对出入口 的客流进行管理，均衡人员通过出入口进入或离开各子区域后的客流密度，提高管理客流 的效率。
[0102] 请参阅图8,本发明第七实施例中的公共场合客流管理方法与第六实施例相似，不 同之处在于，步骤701第二管理设备获取站台的监控视频数据之前还包括：
[0103] 800、判断当前场合是否处于出入口；
[0104] 若是，则执行步骤801第二管理设备获取站台的监控视频数据。
[0105] 在地铁场景下，判断列车是否处于即将驶进站台的运行状态。判断列车处于何种 运行状态，可以通过收集行车时间，行车速度等参数来确定，例如，通过对比当前行车时间 与系统中的行车时间表来判断列车行驶状态。若列车处于即将驶进站台的运行状态，则执 行步骤801第二管理设备获取站台的监控视频数据。
[0106] 进一步地，每隔预置的时间，需要重新计算出入口的客流密度，则清空处理过的所 有数据，数据包括：获取的各个出入口上的监控视频数据，获得的各个出入口上的出入口客 流密度数据，获得的各个子区域的客流密度数据、提示信息，以及为获得站台上出入口客流 密度数据而进行计算的各个数据等。
[0107] 在地铁场景下，若判断该列车处于驶离车站运行状态，S卩，列车已离开站台，需要 重新计算站台的客流密度，则清空处理过的所有数据，判断列车处于何种运行状态，可以通 过收集行车时间，行车速度等参数来确定，例如，通过对比当前行车时间与系统中的行车时 间表来判断列车行驶状态。
[0108] 本实施例中步骤801、802、803及804的内容分别与第七实施例中步骤701、702、 703及704的内容相同，此处不再赘述。
[0109] 本发明实施例中，第二管理设备通过分析各出入口的监控视频数据，获得各出入 口的客流密度数据，综合分析各出入口的客流密度数据以及从第一管理设备获得的各个子 区域的客流密度数据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息，并将各指示信息传输 到信息提示设备进行，以提示出入口的人员前往人员较少的出入口，从而对实现对出入口 进出的客流进行管理，均衡人员通过出入口进入或离开各子区域后的客流密度，提高管理 客流的效率。
[0110] 请参阅图9,本发明第八实施例中的公共场合客流管理方法与第六实施例相似，不 同之处在于，第六实施例中的步骤702分析各个出入口的监控视频数据，获得预置时间段 内各个出入口的出入口客流密度数据包括：
[0111] 9021、间隔选取该预置时间段内该监控视频数据中的视频图像；
[0112] 通过设置于各个出入口的网络摄像机分别持续地采集各个出入口上的监控视频 数据。为了减少计算量，提高统计效率，能够在较短时间给予候车乘客提示，间隔式地选取 预置时间段内该监控视频数据中的视频图像，该预置时间段可以为10秒。
[0113] 9022、在所选取的视频图像中取出每一帧视频图像进行预处理；
[0114] 对每一帧视频图像进行图像格式转换、亮度调整和对比度调整等预处理操作，使 得预处理后的视频图像更适合确定人体目标。
[0115] 9023、采用自适应增强级联分类器离线训练人体头部特征参数得到分类检测器；
[0116] AdaBoost级联分类器是一种可训练的机器学习方法。基于站台内网络摄像机安 装高度高，客流运动频繁的特性，通过AdaBoost级联分类器训练人体头部Haar特征参数得 到分类检测器，用来检测视频图像中的人体目标，训练得到分类检测器的可扩展标记语言 (Extensible Markup Language, xml)文件。
[0117] 9024、通过该分类检测器检测每一帧视频图像中的人体目标数目；
[0118] 应用各分类检测器检测每一帧视频图像，标识出该视频图像中的人体头部区域， 一个人体头部区域对应一个人体目标。
[0119] 9025、将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为所选取的视频图 像对应的该出入口在该预置时间段的出入口客流密度数据。
[0120] 将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为选取的视频图像对应的 该个出入口在该预置时间段内的客流密度数据。
[0121] 本实施例中步骤901、903及904的内容分别与第六实施例中步骤701、703及704 的内容相同，此处不再赘述。
[0122] 本发明实施例中，第二管理设备通过分析各出入口的监控视频数据，获得各出入 口的客流密度数据，综合分析各出入口的客流密度数据以及从第一管理设备获得的各个子 区域的客流密度数据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息，并将各指示信息传输 到信息提示设备进行，以提示出入口的人员前往人员较少的出入口，从而对实现对出入口 进出的客流进行管理，均衡人员通过出入口进入或离开各子区域后的客流密度，提高管理 客流的效率。
[0123] 请参阅图10,图10为第九实施例中的公共场合客流管理方法的部分步骤示意图， 其余步骤与图9所示第八实施例相同。本发明第九实施例中的公共场合客流管理方法与第 八实施例相似，不同之处在于，第八实施例中的步骤9023采用自适应增强级联分类器离线 训练人体头部特征参数得到分类检测器包括：
[0124] 100231、从所选取的每一帧视频图像中截取人体头部的正样本；
[0125] 首先从选取的每一帧视频图像中截取人体头位（前、后、左、右四个方向）的正样 本，并将该正样本归一化尺寸，例如，归一化为24X24的尺寸。
[0126] 100232、收集出入口的背景图片作为负样本；
[0127] 将该正样本处理后，收集包含各类出入口的背景图片作为负样本，例如，地铁场景 的背景图片。
[0128] 100233、将该正样本与该负样本组成的样本图像送入自适应增强级联分类器进行 训练，得到人体头部分类检测器。
[0129] 将各样本图像送入Adaboost级联分类器进行训练，得到人体头部分类检测器的 xml文件。本实施例中，进行训练的训练级数为20级，每级最大弱分类器为100个，弱分类 器为LBP特征组成的二叉树。这样可以对各帧视频图像应用上述分类检测器进行检测，标 识出人体头部区域，一个人体头部区域对应一个人体目标。
[0130] 本实施例中步骤1001、10021、10023、10024、10025、1003及1004的内容分别与第 九实施例中步骤901、9021、9022、9024、9025、903及904的内容相同，此处不再赘述。且为 便于图示，这些步骤都未在图10中示出。
[0131] 本发明实施例中，第二管理设备通过分析各出入口的监控视频数据，获得各出入 口的客流密度数据，综合分析各出入口的客流密度数据以及从第一管理设备获得的各个子 区域的客流密度数据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息，并将各指示信息传输 到信息提示设备进行，以提示出入口的人员前往人员较少的出入口，从而对实现对出入口 进出的客流进行管理，均衡人员通过出入口进入或离开各子区域后的客流密度，提高管理 客流的效率。
[0132] 请参阅图11，本发明第十实施例提供了一种公共场合客流管理装置，该装置包 括：
[0133] 获取单元51，用于获取场所内部各个子区域内的监控视频数据；
[0134] 分析单元52，用于分析获取单元51获取的各个子区域内的监控视频数据，获得预 置时间段内各个子区域的客流密度数据；
[0135] 分析单元52,还用于综合分析各个子区域的客流密度数据；
[0136] 生成单元53,用于根据分析单元52分析的各个子区域的客流密度数据，生成用于 指示空闲子区域信息的指示信息；
[0137] 显示单元54,用于将生成单元53生成的指示信息显示在目标子区域的显示终端 上。
[0138] 本发明实施例中的公共场合客流管理装置中以上各功能单元实现各自功能的过 程，请参见前述图1至图3的实施例中所描述的相关内容，此处不再赘述。
[0139] 本发明实施例中，通过分析各个子区域内的监控视频数据，获得当前各个子区域 的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示信息，并将该指示信息显示在目标 子区域的显示终端上，以对子区域内的客流进行管理，快速调度目标子区域内的人员前往 空闲子区域，使得各子区域内客流密度均衡，提高管理客流的效率。
[0140] 请参阅图12,本发明第十一实施例提供了一种公共场合客流管理装置，该装置包 括：
[0141] 获取单元51，用于获取各个子区域内的监控视频数据；
[0142] 分析单元52，用于分析获取单元51获取的各个子区域内的监控视频数据，获得预 置时间段内各个子区域的客流密度数据；
[0143] 分析单元52,还用于综合分析各个子区域的客流密度数据；
[0144] 生成单元53,用于根据分析单元52分析的各个子区域的客流密度数据，生成用于 指示空闲子区域信息的指示信息；
[0145] 显示单元54,用于将生成单元53生成的指示信息显示在目标子区域的显示终端 上。
[0146] 进一步地，本实施例中的公共场合客流管理装置还可以包括：
[0147] 判断单元55,用于判断当前场合是否处于场所内部，若是，则获取单元51获取各 个子区域内的监控视频数据。
[0148] 进一步地，分析单元52可包括：
[0149] 选取单元521，用于间隔选取该预置时间段内该监控视频数据中的视频图像；
[0150] 预处理单元522,用于在所选取的视频图像中取出每一帧视频图像进行预处理；
[0151] 训练分类检测器单元523,用于采用线性支持向量机离线训练人体头肩部位特征 参数得到分类检测器；
[0152] 检测单元524,用于通过该分类检测器检测每一帧视频图像中的人体目标数目；
[0153] 处理单元525,用于将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为子区 域内在该预置时间段的客流密度数据。
[0154] 更进一步地，请参阅图13,训练分类检测器单元523包括：
[0155] 第一样本生成单元5231，用于从该选取的每一帧视频图像中截取人体头肩部位的 正样本；
[0156] 第二样本生成单元5232,用于收集该场所内部的背景图片作为负样本；
[0157] 提取单元5233,用于从该正样本与该负样本组成的样本图像中提取梯度方向直方 图特征参数和局部二值模式特征参数；
[0158] 计算单元5234,用于根据提取的梯度方向直方图特征参数和局部二值模式特征参 数，计算得到该样本图像的梯度方向直方图特征向量和局部二值模式特征向量；
[0159] 训练单元5235,用于将该样本图像的梯度方向直方图特征向量和局部二值模式特 征向量进行特征融合，并送入线性支持向量机进行训练，得到人体头肩部分类检测器。
[0160] 更进一步地，本实施例中的公共场合客流管理装置还可以包括：
[0161] 发送单元56,用于将各个子区域的客流密度数据发送给第二管理设备。
[0162] 本发明实施例中的公共场合客流管理装置中以上各功能单元实现各自功能的过 程，请参见前述图1至图6的实施例中所描述的相关内容，此处不再赘述。
[0163] 本发明实施例中，通过分析各个子区域内的监控视频数据，获得当前各个子区域 的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示信息，并将该指示信息显示在目标 子区域的显示终端上，以对子区域内的客流进行管理，快速调度该目标子区域内的人员前 往空闲子区域，使得子区域内客流密度均衡，提高管理客流的效率。
[0164] 请参阅图14,本发明第十二实施例提供了一种公共场合客流管理装置，该装置包 括：
[0165] 获取单元71，用于获取各个出入口的监控视频数据；
[0166] 分析单元72，用于分析获取单元71获取的该各个出入口的监控视频数据，获得预 置时间段内各个出入口的出入口客流密度数据；
[0167] 获取单元71，还用于获取第一管理设备获得的各个子区域的客流密度数据；
[0168] 分析单元72,还用于综合分析该出入口客流密度数据和该客流密度数据；
[0169] 生成单元73,用于根据分析单元72综合分析该出入口客流密度数据和该子区域 的客流密度数据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息；
[0170] 显示单元74,用于将生成单元73生成的各该提示信息分别传输到对应的信息提 示设备进行显示。
[0171] 本发明实施例中的公共场合客流管理装置中以上各功能单元实现各自功能的过 程，请参见前述图7的实施例中所描述的相关内容，此处不再赘述。
[0172] 本实施例中，通过分析各出入口的监控视频数据，获得各出入口的客流密度数据， 综合分析各出入口的客流密度数据以及从第一管理设备获得的各个子区域的客流密度数 据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息，并将各指示信息传输到信息提示设备进 行，以提示出入口的人员前往人员较少的出入口，从而对实现对出入口的客流进行管理，均 衡人员通过出入口进入或离开各子区域后的客流密度，提高管理客流的效率。
[0173] 请参阅图15,本发明第十三实施例提供了一种公共场合客流管理装置，该装置包 括：
[0174] 获取单元71，用于获取各个出入口的监控视频数据；
[0175] 分析单元72，用于分析获取单元71获取的该各个出入口的监控视频数据，获得预 置时间段内各个出入口的出入口客流密度数据；
[0176] 获取单元71，还用于获取第一管理设备获得的各个子区域的客流密度数据；
[0177] 分析单元72,还用于综合分析该出入口客流密度数据和该子区域的客流密度数 据；
[0178] 生成单元73,用于根据分析单元72综合分析该出入口客流密度数据和该子区域 的客流密度数据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息；
[0179] 显示单元74,用于将生成单元73生成的各该提示信息分别传输到对应的信息提 示设备进行显示。
[0180] 进一步地，显示单元74还可以包括：
[0181] 传输单元741，用于将各该提示信息分别传输到对应的出入口指示器；
[0182] 显示信息单元742,用于通过该出入口指示器显示不同颜色分别对应显示用于提 示本出入口通行指数的提示信息。
[0183] 进一步地，本发明实施例中的公共场合客流管理装置还可以包括：
[0184] 判断单元75,用于判断该当前场合是否处于出入口。若是，则获取单元71获取第 一管理设备获得的各个子区域的客流密度数据。
[0185] 进一步地，分析单元72包括：
[0186] 选取单元721，用于间隔选取该预置时间段内该监控视频数据中的视频图像；
[0187] 预处理单元722,用于在所选取的视频图像中取出每一帧视频图像进行预处理；
[0188] 训练分类检测器单元723,用于采用自适应增强级联分类器离线训练人体头部特 征参数得到分类检测器；
[0189] 检测单元724,用于通过该分类检测器检测每一帧视频图像中的人体目标数目；
[0190] 处理单元725,用于将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为出入 口在该预置时间段的出入口客流密度数据。
[0191] 更进一步地，请参阅图16,训练分类检测器单元723包括：
[0192] 第一样本生成单元7231，用于从该选取的每一帧视频图像中截取人体头部的正样 本；
[0193] 第二样本生成单元7232,用于收集出入口的背景图片作为负样本；
[0194] 训练单元7233,用于将该正样本与该负样本组成的样本图像送入自适应增强级联 分类器进行训练，得到人体头部分类检测器。
[0195] 本发明实施例中的公共场合客流管理装置中以上各功能单元实现各自功能的过 程，请参见前述图8至图10的实施例中所描述的相关内容，此处不再赘述。
[0196] 本实施例中，通过分析各出入口的监控视频数据，获得各出入口的客流密度数据， 综合分析各出入口的客流密度数据以及从第一管理设备获得的各个子区域的客流密度数 据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息，并将各指示信息传输到信息提示设备进 行，以提示出入口的人员前往人员较少的出入口，从而对实现对出入口进出的客流进行管 理，均衡人员通过出入口进入或离开各子区域后的客流密度，提高管理客流的效率。
[0197] 本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中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，上述提 到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0198] 以上对本发明所提供的一种公共场合客流管理方法、装置及系统进行了详细介 绍，对于本领域的技术人员，依据本发明实施例的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会 有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
【权利要求】
1. 一种公共场合客流管理方法，其特征在于，包括： 第一管理设备获取场所内部各个子区域内的监控视频数据； 分析所述各个子区域内的监控视频数据，获得预置时间段内各个子区域的客流密度数 据； 综合分析所述各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示信 息，并将所述指示信息显示在目标子区域的显示终端上。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各个子区域内的监控视频数据 之前包括： 判断所述当前场合是否处于场所内部，若是，则执行获取各个子区域内的监控视频数 据的步骤。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述各个子区域内的监控视频 数据，获得预置时间段内各个子区域的客流密度数据包括： 间隔选取所述预置时间段内所述监控视频数据中的视频图像； 在所选取的视频图像中取出每一帧视频图像进行预处理； 采用线性支持向量机离线训练人体头肩部位特征参数得到分类检测器； 通过所述分类检测器检测每一帧视频图像中的人体目标数目； 将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为子区域内在所述预置时间段 的客流密度数据。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用线性支持向量机离线训练人体 头肩部位特征参数得到分类检测器包括： 从所述选取的每一帧视频图像中截取人体头肩部位的正样本； 收集所述场所内部的背景图片作为负样本； 从所述正样本与所述负样本组成的样本图像中提取梯度方向直方图特征参数和局部 二值模式特征参数； 根据提取的梯度方向直方图特征参数和局部二值模式特征参数，计算得到所述样本图 像的梯度方向直方图特征向量和局部二值模式特征向量； 将所述样本图像的梯度方向直方图特征向量和局部二值模式特征向量进行特征融合， 并送入线性支持向量机进行训练，得到人体头肩部分类检测器。
5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 将所述各个子区域的客流密度数据发送给第二管理设备。
6. -种公共场合客流管理方法，其特征在于，包括： 第二管理设备获取各个出入口的监控视频数据； 分析所述各个出入口的监控视频数据，获得预置时间段内各个出入口的出入口客流密 度数据； 获取第一管理设备获得的各个子区域的客流密度数据； 综合分析所述出入口客流密度数据和所述子区域的客流密度数据，生成用于提示本 出入口通行指数的提示信息，并将各所述提示信息分别传输到对应的信息提示设备进行显 /_J、1 〇
7. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将各所述提示信息分别传输到对应 的信息提示设备进行显示包括： 将各所述提示信息分别传输到对应的出入口指示器，通过所述出入口指示器显示不同 颜色分别对应显示用于提示本出入口通行指数的提示信息。
8. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取站台的监控视频数据之前包括： 判断所述当前场合是否处于出入口，若是，则执行获取当前场合内各个出入口的监控 视频数据的步骤。
9. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分析所述各个出入口的监控视频数 据，获得预置时间段内各个出入口的出入口客流密度数据包括： 间隔选取所述预置时间段内所述监控视频数据中的视频图像； 在所选取的视频图像中取出每一帧视频图像进行预处理； 采用自适应增强级联分类器离线训练人体头部特征参数得到分类检测器； 通过所述分类检测器检测每一帧视频图像中的人体目标数目； 将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为出入口在所述预置时间段的 出入口客流密度数据。
10. 根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述采用自适应增强级联分类器离线训 练人体头部特征参数得到分类检测器包括： 从所述选取的每一帧视频图像中截取人体头部的正样本； 收集所述出入口的背景图片作为负样本； 将所述正样本与所述负样本组成的样本图像送入自适应增强级联分类器进行训练，得 到人体头部分类检测器。
11. 一种公共场合客流管理装置，其特征在于，包括： 获取单元，用于获取场所内部各个子区域内的监控视频数据； 分析单元，用于分析所述获取单元获取的所述各个子区域内的监控视频数据，获得预 置时间段内各个子区域的客流密度数据； 所述分析单元，还用于综合分析所述各个子区域的客流密度数据； 生成单元，用于生成用于指示空闲子区域信息的指示信息； 显示单元，用于将所述指示信息显示在目标子区域的显示终端上。
12. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 判断单元，用于判断所述当前场合是否处于场所内部。
13. 根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述分析单元包括： 选取单元，用于间隔选取所述预置时间段内所述监控视频数据中的视频图像； 预处理单元，用于在所选取的视频图像中取出每一帧视频图像进行预处理； 训练分类检测器单元，用于采用线性支持向量机离线训练人体头肩部位特征参数得到 分类检测器； 检测单元，用于通过所述分类检测器检测每一帧视频图像中的人体目标数目； 处理单元，用于将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为子区域内在 所述预置时间段的客流密度数据。
14. 根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述训练分类检测器单元包括： 第一样本生成单元，用于从所述选取的每一帧视频图像中截取人体头肩部位的正样 本； 第二样本生成单元，用于收集所述场所内部的背景图片作为负样本； 提取单元，用于从所述正样本与所述负样本组成的样本图像中提取梯度方向直方图特 征参数和局部二值模式特征参数； 计算单元，用于根据提取的梯度方向直方图特征参数和局部二值模式特征参数，计算 得到所述样本图像的梯度方向直方图特征向量和局部二值模式特征向量； 训练单元，用于将所述样本图像的梯度方向直方图特征向量和局部二值模式特征向量 进行特征融合，并送入线性支持向量机进行训练，得到人体头肩部分类检测器。
15. 根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 发送单元，用于将所述各个子区域的客流密度数据发送给第二管理设备。
16. -种公共场合客流管理装置，其特征在于，包括： 获取单元，用于获取各个出入口的监控视频数据； 分析单元，用于分析所述各个出入口的监控视频数据，获得预置时间段内各个出入口 的出入口客流密度数据； 所述获取单元，还用于获取第一管理设备获得的各个子区域的客流密度数据； 所述分析单元，还用于综合分析所述出入口客流密度数据和所述子区域的客流密度数 据； 生成单元，用于生成用于提示本出入口通行指数的提示信息； 显示单元，用于将各所述提示信息分别传输到对应的信息提示设备进行显示。
17. 根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述显示单元包括： 传输单元，用于将各所述提示信息分别传输到对应的出入口指示器； 显示信息单元，用于通过所述出入口指示器显示不同颜色分别对应显示用于提示本出 入口通行指数的提示信息。
18. 根据权利要求16或17所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 判断单元，用于判断所述当前场合是否处于出入口。
19. 根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述分析单元包括： 选取单元，用于间隔选取所述预置时间段内所述监控视频数据中的视频图像； 预处理单元，用于在所选取的视频图像中取出每一帧视频图像进行预处理； 训练分类检测器单元，用于采用自适应增强级联分类器离线训练人体头部特征参数得 到分类检测器； 检测单元，用于通过所述分类检测器检测每一帧视频图像中的人体目标数目； 处理单元，用于将各帧视频图像中检测到的人体目标数目取平均值，作为出入口在所 述预置时间段的出入口客流密度数据。
20. 根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述训练分类检测器单元包括： 第一样本生成单元，用于从所述选取的每一帧视频图像中截取人体头部的正样本； 第二样本生成单元，用于收集所述出入口的背景图片作为负样本； 训练单元，用于将所述正样本与所述负样本组成的样本图像送入自适应增强级联分类 器进行训练，得到人体头部分类检测器。
21. -种公共场合客流管理系统，其特征在于，包括： 第一管理设备及第二管理设备； 其中，所述第一管理设备，用于获取场所内部各个子区域内的监控视频数据，分析所述 各个子区域内的监控视频数据，获得预置时间段内各个子区域的客流密度数据，综合分析 所述各个子区域的客流密度数据，生成用于指示空闲子区域信息的指示信息，并将所述指 示信息显示在目标子区域的显示终端上； 所述第二管理设备，用于获取各个出入口的监控视频数据，分析所述各个出入口的监 控视频数据，获得预置时间段内各个出入口的出入口客流密度数据，获取第一管理设备获 得的各个子区域的客流密度数据，综合分析所述出入口客流密度数据和所述子区域的客流 密度数据，生成用于提示本出入口通行指数的提示信息，并将各所述提示信息分别传输到 对应的信息提示设备进行显示。
【文档编号】G07C9/00GK104092988SQ201410326718
【公开日】2014年10月8日 申请日期:2014年7月10日 优先权日:2014年7月10日
【发明者】车全宏, 仲崇亮, 林晓清, 李彬, 徐勇 申请人:深圳市中控生物识别技术有限公司