[發明專利]一種基于人頭計數的駕駛培訓管理方法

有效

• 申請號: 201310046970.0
• 申請日: 2013-02-06
• 公開（公告）號: CN103150552A
• 公開（公告）日: 2013-06-12
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 湖北微駕技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06M15/00
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 鄧寅杰

技術領域

本發明屬于視頻計數領域，具體涉及一種基于人頭計數的駕駛培訓管理方法。

背景技術

在信息化管理水平日益強大的今天，對教室內學員人數的實時統計計數成為駕培行業管理系統的一種有效途徑。要解決這一難題，單純依靠監控設備和人為的判斷處理，不僅費時費力，還得不到準確的結果。

在垂直攝像頭環鏡下，不同人頭有近似圓的形狀，但也存在差異，而同一人頭在畫面中的不同位置，形狀也會發生相應變化。使用基于輪廓的方法難以進行準確定位。傳統的視頻計數方法無法獲得準確的計數結果，一個直接的原因是受環境影響較大而計數不準，因此本專利使用基于學習的方法，對人頭進行檢測。

名稱為基于多源信息融合和在線學習的人頭計數方法的發明專利公開了基于多源信息融合和在線學習的人頭計數方法，其方法利用數字攝像機采集行人的數字圖像；應用Adaboost級聯分類器檢測出具有人頭紋理特征的人體區域；應用SVM分類器進行篩選，篩選出具有頭部和肩部特殊組合形狀的人體區域作為最終人體對象并統計其數量。該發明結合紋理特征和形狀特征，并采用兩級檢測器結構，第一級檢測器用來快速排除非人頭區域，第二級檢測器精確定位人頭區域，降低虛警率。該方法還通過在線學習方式，極大增強其方法的環境適應能力。但該方法無法判斷行人的出入運動方向，無法動態的統計場景內實際剩有人頭數，而且當行人發生重疊時定位精度大為下降。

發明內容

本發明的目的是為了給駕駛培訓管理系統提供一種基于人頭計數的駕駛培訓管理方法，該方法可以對教室或訓練場地內的學員人數進行實時并精確的計數。

為實現以上發明目的，所采用的技術方案如下：一種基于人頭計數的駕駛培訓管理方法，其包括以下步驟：

步驟1)、首先在離線狀態下對垂直人頭模型進行訓練，得到人頭檢測的分類器，具體地講就是：在分辨率為70×70像素的人頭樣本中使用積分圖方法提取擴展Harr特征，每一個特征對應一個弱分類器；使用AdaBoost算法訓練弱分類器獲得強分類器，并把多個強分類器串聯得到分級分類器；利用最終得到的人頭檢測分類器檢測輸入圖像產生候選人頭區域；

步驟2)、對AdaBoost算法檢測得到的候選人頭區域進一步執行幀差法檢測得到運動區域，然后在運動區域上進行滑動窗口搜索，對窗口用SVM分類器進行判定；判定為人頭的窗口，則添加此區域內的特征點至檢測人頭列表中并保存起來，如判斷不是人頭的窗口，則視為非人頭特征點；

步驟3)、用改進KLT?tracker算法對特征點進行跟蹤；

改進KLT?tracker算法如下：

31）、如果Deteced_Object_List不為空，則從中取出一個對象A；否則退出算法；

32）、如果Tracked_Object_List為空，則跳轉到步驟4)執行，否則利用式(4)從Tracked_Object_List中選取出和A相似度最大的對象B；

sim(A,B)=β·NconNA+(1-β)NconNb---(4)]]>

N_A＝#(A)N_B＝#(B)N_con＝#(A∩B)

0＜β＜1

式中，A，B表示兩個如上所描述的對象集合，#表示求對象集合元素個數的一個操作；β是一個參數，β＝N_B/(N_A+N_B)；