[發(fā)明專(zhuān)利]人流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)及方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310364541.8
• 申請(qǐng)日: 2013-08-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103473554A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張宏俊;劉寧;張韜;黃奕國(guó);楊進(jìn)參;林治強(qiáng);王作輝
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海匯納網(wǎng)絡(luò)信息科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G06K9/00;G07C9/00;G06M11/00
• 代理公司: 上海光華專(zhuān)利事務(wù)所 31219
• 代理人: 余明偉

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人流統(tǒng)計(jì)技術(shù)，特別是涉及一種基于視頻圖像分析的人流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

在很多行業(yè)，人流信息可以為人流管理、資源管理、管理決策提供關(guān)鍵的依據(jù)。例如在地鐵站，通過(guò)行人計(jì)數(shù)可以實(shí)時(shí)了解每個(gè)站點(diǎn)的人流大小，靈活調(diào)度地鐵列車(chē)密度，實(shí)施人流控制，實(shí)時(shí)發(fā)布人流密集地區(qū)信息，有利于加強(qiáng)人群運(yùn)輸效率，確保地鐵運(yùn)營(yíng)平穩(wěn)有效。在商場(chǎng)，人流量是體現(xiàn)其商業(yè)價(jià)值的重要依據(jù)，對(duì)人流量的準(zhǔn)確計(jì)算，有利于掌握客人的購(gòu)物偏好，從而實(shí)現(xiàn)更好的物流安排，還可以根據(jù)各區(qū)域的人群密集程度，有效調(diào)配服務(wù)人員。人流量還關(guān)系到人流密集場(chǎng)所的安全問(wèn)題，有效控制場(chǎng)內(nèi)人群數(shù)量，可以在火警等緊急情況下迅速疏導(dǎo)人群，避免踩踏、推擠等情況發(fā)生。

傳統(tǒng)的行人人數(shù)統(tǒng)計(jì)技術(shù)一般可依靠機(jī)械手段進(jìn)行行人統(tǒng)計(jì)。一種常用的方法是利用機(jī)械的運(yùn)動(dòng)來(lái)進(jìn)行人流統(tǒng)計(jì)，例如：行人走過(guò)閘門(mén)的同時(shí)推動(dòng)機(jī)械轉(zhuǎn)動(dòng)，如此，通過(guò)統(tǒng)計(jì)機(jī)械轉(zhuǎn)動(dòng)的次數(shù)即可統(tǒng)計(jì)出人流信息。這種方法建設(shè)成本高昂，設(shè)備投入費(fèi)用巨大，而且設(shè)備體積較大，一般是固定在出入口處，使用起來(lái)不夠靈活，對(duì)于人流信息的管理也不夠方便，還有一個(gè)最大的缺點(diǎn)就是阻礙了人流的行進(jìn)速度。另一種常用方法是使用光電傳感器，通過(guò)行人觸發(fā)光電傳感器，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)行人的計(jì)數(shù)。這種方法是在地鐵需要檢票的基礎(chǔ)上進(jìn)行的人流統(tǒng)計(jì)，雖然準(zhǔn)確率高，附加成本低，但是這種方法只適合用于需要檢票的場(chǎng)所，而且一般部署在室內(nèi)環(huán)境，適用范圍有一定局限性。

隨著通信技術(shù)的發(fā)展，業(yè)界有提出了多種基于視頻圖像的行人統(tǒng)計(jì)技術(shù)。一種是例如Xi?Zhao等人提出利用人臉特征識(shí)別行人并進(jìn)行跟蹤的技術(shù)（X.Zhao,E.Dellandréa,L.Chen,A?People?Counting?System?based?on?Face?Detection?and?Tracking?in?a?Video,Advanced?Video?and?Signal?Based?Surveillance,2009,67-72）

整個(gè)方法可以分為人臉檢測(cè)、人臉跟蹤和行人計(jì)數(shù)三個(gè)模塊，并使用同步算法實(shí)現(xiàn)三個(gè)模塊之間的交互（如圖1所示）。首先系統(tǒng)的人臉檢測(cè)模塊采用人臉檢測(cè)算法檢測(cè)場(chǎng)景中出現(xiàn)的人臉，然后人臉跟蹤模塊會(huì)將檢測(cè)到的人臉與之前已跟蹤的人臉相匹配，若匹配則歸屬到已跟蹤人臉并進(jìn)行跟蹤，否則初始化為新人臉開(kāi)始跟蹤。跟蹤算法采用基于核的跟蹤方法，結(jié)合Kalman濾波器。最后將人臉跟蹤模塊得到的行人軌跡傳遞給行人計(jì)數(shù)模塊作為計(jì)數(shù)依據(jù)。基于人臉特征的方法通過(guò)對(duì)行人的臉部進(jìn)行識(shí)別和跟蹤，從而實(shí)現(xiàn)行人計(jì)數(shù)，實(shí)驗(yàn)證明該方法計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率較高。由于需要拍攝到人的臉部，所以攝像機(jī)采用60度或45度，但是斜角度又會(huì)帶來(lái)人臉遮擋的問(wèn)題，一旦遮擋情況嚴(yán)重，將影響計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率。另外，G.G.Lee等人提出了利用紅外線探測(cè)行人高度方法的行人計(jì)數(shù)方法（G.G.Lee,H.Kim,J.Y.Yoon,J.J.Kim,W.Y.Kim,Pedestrian?Counting?using?an?IR?Line?Laser,International?Conference?on?Convergence?and?Hybrid?Information?Technology,2008,482–485），該方法使用了攝像機(jī)和激光發(fā)射器（如圖2所示），采用60度或45度的斜向下部署方式，利用激光發(fā)射器發(fā)射激光線照射到行人身上，然后使用攝像機(jī)獲取紅外線信號(hào)，根據(jù)紅外線信號(hào)的波動(dòng)情況，確定行人數(shù)量。基于紅外線檢測(cè)高度的行人計(jì)數(shù)方法準(zhǔn)確率較高，但是在實(shí)際應(yīng)用中局限性較大，在室外環(huán)境會(huì)受到太陽(yáng)光中的紅外線影響，遇到反光地面或反光物體也會(huì)影響系統(tǒng)檢測(cè)高度的準(zhǔn)確度。再有，G.J.Brostow等人提出了基于人的特征跟蹤方法（G.J.Brostow?and?R.Cipolla,Unsupervised?Bayesian?Detection?of?Independent?Motion?in?Crowds,IEEE?Comput?er?Society?Conference,2006,17–22），該方法采用垂直向下的部署方式（如圖3所示），系統(tǒng)首先檢測(cè)圖像序列中行人的穩(wěn)定特征點(diǎn)，特征點(diǎn)可以使用角點(diǎn)或SIFT點(diǎn)等等。隨著時(shí)間的推移，系統(tǒng)在每一幀中通過(guò)匹配新特征點(diǎn)和原有特征點(diǎn)，跟蹤特征點(diǎn)的運(yùn)行軌跡。同一個(gè)行人身上會(huì)有多個(gè)穩(wěn)定特征點(diǎn)，而這些特征點(diǎn)會(huì)具有相似的運(yùn)行軌跡，通過(guò)驗(yàn)證所有特征點(diǎn)的運(yùn)行軌跡，將具有空間一致性的特征點(diǎn)聚成一類(lèi)，最后使用判別式函數(shù)判斷行人個(gè)數(shù)。基于特征跟蹤的方法通過(guò)跟蹤行人身上的穩(wěn)定特征點(diǎn)，結(jié)合特征點(diǎn)運(yùn)行軌跡的空間一致性，判斷行人個(gè)數(shù)。此方法不存在遮擋問(wèn)題，行人計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率較高，但是在人流密集和行人之間距離太近、行走速度一致的情況下，檢測(cè)效果會(huì)受到一定地影響。