[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于圖像灰度匹配的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210347060.1
• 申請(qǐng)日: 2012-09-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102867177A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-01-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 呂楠;彭艷艷;楊京雨;瞿研
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 無(wú)錫慧眼電子科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06M15/00
• 代理公司: 北京中恒高博知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11249
• 代理人: 夏晏平

1.一種基于圖像灰度匹配的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

S1、獲取監(jiān)控區(qū)域的視頻流圖像作為輸入圖像；

S2、根據(jù)輸入圖像，通過(guò)幀間差分法處理得到差分圖像，并對(duì)差分圖像進(jìn)行二值化處理，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域；

S3、通過(guò)矩形窗口對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行掃描，提取出行人區(qū)域；

S4、以行人區(qū)域的灰度信息為模板，在下一幀圖像中的行人區(qū)域的中心點(diǎn)鄰域內(nèi)進(jìn)行搜索和匹配；

S5、將行人區(qū)域的中心點(diǎn)位置信息保存至目標(biāo)鏈，以得到人數(shù)。

2.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像灰度匹配的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S1具體為：通過(guò)攝像機(jī)獲取監(jiān)控區(qū)域的視頻流圖像作為輸入圖像，所述監(jiān)控區(qū)域位于攝像機(jī)的正下方。

3.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像灰度匹配的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S2中的幀間差分法處理具體為：根據(jù)步驟S1獲取的輸入圖像，利用當(dāng)前幀圖像與前一幀圖像作幀間差分運(yùn)算得到差分圖像，

所述幀間差分運(yùn)算的計(jì)算公式為：????????????????????????????????????????????????；

其中，為前一幀圖像中像素點(diǎn)的灰度值，為當(dāng)前幀圖像中像素點(diǎn)的灰度值，為二者的差分圖像。

4.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像灰度匹配的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S3具體為：

通過(guò)矩形窗口，對(duì)步驟S2獲取的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行掃描，對(duì)落在矩形窗口內(nèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域中的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)總和Num進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并將像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)總和Num與設(shè)定閾值P作比較，

若Num大于或等于設(shè)定閾值P，提取該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域中所有像素點(diǎn)作為行人區(qū)域；

若Num小于設(shè)定閾值P，不提取該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域中的像素點(diǎn)。

5.?根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于圖像灰度匹配的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于，所述設(shè)定閥值P為300。

6.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像灰度匹配的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S4“在下一幀圖像中的行人區(qū)域的中心點(diǎn)鄰域內(nèi)進(jìn)行搜索”具體為：

在下一幀圖像中，以步驟S3獲取的本幀圖像中的行人區(qū)域的中心點(diǎn)為中心，在M、N個(gè)像素點(diǎn)為長(zhǎng)、寬的待搜索區(qū)域內(nèi)，通過(guò)矩形窗口在待搜索區(qū)域內(nèi)平移，搜索出與行人區(qū)域的灰度信息匹配度最高的矩形窗口所覆蓋的子區(qū)域，作為行人在下一幀圖像中的位置；其中，M定義為45、N定義為40。

7.?根據(jù)權(quán)利要求1或6所述的基于圖像灰度匹配的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S4“在下一幀圖像中的行人區(qū)域的中心點(diǎn)鄰域內(nèi)進(jìn)行匹配”具體為：

以步驟S3獲取的行人區(qū)域的灰度信息為模板，與下一幀圖像中的子區(qū)域的灰度值進(jìn)行基于歸一化交叉相關(guān)算法的計(jì)算，以最高的歸一化交叉相關(guān)算法值所對(duì)應(yīng)的子區(qū)域作為行人在下一幀圖像所在的位置；

其中，歸一化交叉相關(guān)算法的計(jì)算公式為：;

????其中，代表矩形窗口在待搜索區(qū)域所覆蓋的子區(qū)域中各像素點(diǎn)的灰度值；代表行人區(qū)域中各像素點(diǎn)的灰度值，代表各像素點(diǎn)的坐標(biāo)；與分別是搜索子區(qū)域中的與行人區(qū)域的像素點(diǎn)的灰度平均值，為搜索子區(qū)域中左上角頂點(diǎn)在下一幀圖像中的坐標(biāo)。

8.根據(jù)權(quán)利要求1或6所述的基于圖像灰度匹配的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S5“將行人區(qū)域的中心點(diǎn)位置信息保存至目標(biāo)鏈”具體為：

根據(jù)步驟S3所獲取的行人區(qū)域，為每個(gè)行人區(qū)域設(shè)置一條動(dòng)態(tài)目標(biāo)鏈，將行人區(qū)域的中心點(diǎn)位置坐標(biāo)保存至目標(biāo)鏈；根據(jù)步驟S4，在下一幀圖像中，對(duì)步驟S3所獲取的行人區(qū)域進(jìn)行匹配，將匹配成功的待搜索區(qū)域中的子區(qū)域的中心點(diǎn)位置坐標(biāo)保存至該行人區(qū)域所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)鏈內(nèi)，直到行人目標(biāo)離開(kāi)監(jiān)控區(qū)域。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像灰度匹配的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S5“得到人數(shù)”具體為：

當(dāng)行人目標(biāo)離開(kāi)跟蹤區(qū)域，則進(jìn)行計(jì)數(shù)，并將該行人區(qū)域所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)鏈刪除。