[發明專利]一種基于魚眼相機的判斷人群密度和人數的方法

無效

• 申請號: 201210559197.3
• 申請日: 2012-12-21
• 公開（公告）號: CN103049765A
• 公開（公告）日: 2013-04-17
• 發明（設計）人: 鄭宏;胡學敏
• 申請（專利權）人: 武漢經緯視通科技有限公司
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66;G06K9/46
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 張瑾

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技術領域

??本發明屬于圖像處理領域，特別是涉及一種圖像中人群密度和人數的判斷方法。

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背景技術

??近年來，隨著城市人口密度的急劇增大，很多公共場所如地鐵站、商場等常常會迎來短期的人流高峰。擁擠的人群容易引起各種突發事件，存在嚴重的安全隱患問題。因此，人群智能監控已經成為公共安全領域的一個急需解決的問題。目前，解決人群擁擠問題的主要途徑是在人群密集的時候執行有效的疏散和分流措施。但是如果不管人群密集與否都安排在崗人員來疏流，就會造成嚴重的人員浪費現象。所以，進行人群管理的時候，對人群的密度估計和人數統計是一個極為重要的任務。

??傳統的人群監控的方法，全部都是基于普通槍式攝像機的，這種基于槍式攝像機的方法監控范圍小、盲點多。進行大范圍監控需要進行選擇拼接或者多處安裝攝像機，這樣必定造成實時性的降低和成本的增加。在檢測精度方面，現有人群密度估計和人數統計方法，往往只能在人群密度較低或者中等的時候才能取得比較理想的效果，而對于高密度人群時，其檢測效果明顯降低。另外，現有的效果較好的人群監控方法，其算法往往比較復雜，實時性較差，難以應用于實時的系統中。

??目前出現了一些技術，在一定程度上解決了上述問題。中國專利號為CN102044073?A的專利中提出了一種判斷圖像中人群密度的方法及系統，由劃塊分析單元在由圖像采集裝置采集的視頻圖像樣本中選擇目標區域，并在所述的目標區域中進行圖像塊的劃塊分析，由編碼單元確定二分類器的組合形式，由訓練單元挑選置信訓練樣本并對各二分類器分別進行訓練，由解碼單元借組信道傳輸模型得到最大化后驗概率的人群密度等級類別。該技術可以用于不同場景獲取人群密度等級。但是，在一些實際人群監控應用過程中，人群密度往往較大，人體之間的遮擋比較嚴重，獲取的圖像中人體大小也不一致、圖像有畸變現象發生，在這種情況下，采用劃塊分析方法來估計人群密度和人數基本上是不可能實現的，同時，該方法計算復雜度高，也在一定程度上影響了該系統的實時性和實用性。

??目前，迫切需要一種不僅能解決了圖像中人體大小不一致和圖像的畸變問題，而且能有效地解決了人群目標的相互遮擋問題，同時具備計算復雜度低、具備有良好的實時性和實用性的判斷人群密度和人數的方法。

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發明內容

??本發明所要解決的技術問題是提供一種不僅能解決了圖像中人體大小不一致和圖像的畸變問題，而且能有效地解決了人群目標的相互遮擋問題，同時具備計算復雜度低、具備有良好的實時性和實用性的判斷人群密度和人數的方法。

??本發明提供一種基于魚眼相機的判斷人群密度和人數的方法，該方法包括：

??（1）獲取背景圖像：當監控的興趣區域中人數為零的時候，通過魚眼相機、使用混合高斯背景建模的方法創建背景圖像；

??（2）獲取人群監控視頻圖像：通過魚眼相機獲取人群監控視頻圖像；

??（3）人群監控視頻圖像的預處理：對獲取的實時人群監控視頻圖像進行分辨率和幀率的調整、興趣區域ROI的劃分；

???（4）前景分割：將人群監控視頻圖像與背景圖像進行差分運算，再將差分后的圖像進行二值分割即得到前景目標圖像；

??（5）人群目標特征提取：建立魚眼圖像的透視加權模型，通過加權計算提取人群目標的下列特征：加權面積、加權輪廓周長、加權邊緣點數、加權Harris角點數、加權切向梯度和加權面積梯度比；

??（6）人群密度分級：采用AdaBoost分類器作為密度分級分類器，將魚眼圖像的人群密度分為低、中、高三個等級，且依次用阿拉伯數字1,2,3表示；

??（7）人數統計：采用多元線性回歸方法建立回歸訓練模型，計算當前人群監控視頻圖像中的人數。

??作為優選，所述的魚眼相機的安裝位置為監控場景中央的頂部，攝像機的主光軸與地面垂直，使得魚眼相機具有垂直180°和水平360°的監控范圍，這樣可以有效加大監控范圍。

??作為優選，所述的人群監控視頻圖像的預處理中：

??其分辨率的調整是將輸入的視頻圖像的寬和高各調整至原來的1/2，即分辨率調整至原來的1/4，這樣有效地增強了算法的實時性；

??其幀率的調整是根據人群密度和人數不可能在1s以內發生突變，而將輸入的視頻圖像的幀率調整至1幀/秒，即1s鐘檢測一次人群的密度和人數，這樣也有效地增強了算法的實時性；

??其興趣區域ROI的劃分依據的是一種基于半徑約束圓擬合的方法，具體步驟為：

??a)?將魚眼圖像二值化；