[發(fā)明專利]計算視頻圖像中人群密度圖的方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410214586.1
• 申請日: 2014-05-21
• 公開（公告）號: CN103985126A
• 公開（公告）日: 2014-08-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李富明;黃國棟;周建朋;孫家新;王開均
• 申請（專利權(quán)）人: 國家電網(wǎng)公司;國網(wǎng)天津市電力公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;H04N7/18
• 代理公司: 天津才智專利商標(biāo)代理有限公司 12108
• 代理人: 龐學(xué)欣

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理、視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種計算視頻圖像中人群密度圖的方法。

背景技術(shù)

為了保障社會治安的穩(wěn)定和人民生活的安定，我國各大中型城市中陸續(xù)安裝了視頻監(jiān)控裝置。這些視頻監(jiān)控裝置根據(jù)應(yīng)用的場所，需要具備不同的檢測功能。其中，在諸如車站、機場、超市、商業(yè)街區(qū)、運動場等的重要公共場所中，對人群密度的檢測十分重要。

公開號為CN101431664A的中國專利申請介紹了一種基于視頻圖像的密度客流自動檢測方法及系統(tǒng)，該方法采用計算機視覺算法對采集到的視頻圖像進行處理，在人群密度較低時，采用像素數(shù)計算，并應(yīng)用時間軸的信息進行背景生成；在人群密度較高時應(yīng)用小波包分解來對人群圖像進行多角度分析，提取小波包分解系數(shù)矩陣的計盒維數(shù)作為特征并使用分類器分類，得到人群密度等級。公開號為US2007/0031005A1的美國專利介紹了一種基于視頻的實時人群密度估計，首先使用MRF(Markov?Random?Field)法檢測變化圖像，然后再利用幾何規(guī)則估計場景的人群密度。然而上述方法對于高密度人群的場景，密度估計的準(zhǔn)確率較差。

綜上所述，目前迫切需要提出一種計算視頻圖像中人群密度圖的方法。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種計算視頻圖像中人群密度圖的方法。

為了達到上述目的，本發(fā)明提供的計算視頻圖像中人群密度圖的方法包括按順序執(zhí)行的下列步驟：

第一步驟101、利用Harris算法獲取檢測區(qū)域中的角點；

第二步驟102、對每個角點進行密度擴散，獲取檢測區(qū)域內(nèi)相應(yīng)于該角點的每個像素點的密度擴散值；

第三步驟103、將每個像素點的對應(yīng)于不同角點的密度擴散值進行累加，以獲得該像素點的密度值；

第四步驟104、根據(jù)上述像素點的密度值，畫出檢測區(qū)域的人群密度圖，并將該人群密度圖輸出。

在第一步驟101中，所述的利用Harris算法計算檢測區(qū)域中的角點方法如下：

計算檢測區(qū)域內(nèi)每個像素點的矩陣C=ΣIx2ΣIxIyΣIxIyΣIy2,]]>其中I_x、I_y分別表示像素點在x方向、y方向上的梯度差；

計算每個像素點對應(yīng)的矩陣值R＝detC-k*(traceC)²，其中Det表示矩陣的模運算，trace表示矩陣的跡運算，k為經(jīng)驗值，k∈[0.04,0.06]；

如果像素點的矩陣值R≥第一閾值T1，則將該像素點設(shè)為角點，其中第一閾值T1∈[100，200]。

在第二步驟102中，所述的對每個角點進行密度擴散的公式為：