[發明專利]一種人流量統計系統中分類器的自動選擇方法

有效

• 申請號: 201410349739.3
• 申請日: 2014-07-22
• 公開（公告）號: CN104134078B
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發明（設計）人: 桑農;王瑩;彭章祥;高常鑫;杜文凱;李冠萍
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66
• 代理公司: 華中科技大學專利中心42201
• 代理人: 梁鵬

技術領域

本發明屬于視頻監控及模式識別技術領域，更具體地，涉及一種人流量統計系統中分類器的自動選擇方法。

背景技術

在二十世紀七十年代，視頻監控系統就已開始出現。隨著科學技術的發展，現在視頻監控系統已經對社會產生了非常重要的影響，監控攝像機幾乎遍布大街小巷。但是實際上，目前監控系統承擔的許多監控任務還是需要人工干預。隨著人工智能技術的發展，現在興起了一種智能監控系統。通過計算機視覺技術與模式識別技術對采集到的視頻信息進行分析，提取出視頻中有用的信息并進行相關操作，使現有的視頻監控系統可以在沒有人工干預的情況下，自動完成一些視頻監控任務。

基于視頻的人流量統計技術是智能視頻監控系統中的一個重要應用。人流量一直都是商場、超市、體育館以及機場車站等等公共場所進行管理和決策不可缺少的重要數據。對于一些行業來說，人流量可以直接反應出其經營業績。近年來，隨著智能視頻監控系統的興起，基于視頻的人流量統計技術成為一個非常具有科學意義與商業應用價值的研究熱點。人流量統計數據有著非常重要的意義，例如機場車站等場所可以利用人流量統計數據預估客流信息調整運行班次，也可以對某個出入口進行人流量統計進而判斷該出入口的設置是否合理；商場超市可以利用人流量統計數據分析消費者的購買習慣，優化店面布局以及評估所實施的營銷和促銷的投資回報；而安防人員可以利用人流量統計數據防止異常事件的發生。

在現有的基于視頻的人流量統計方法中，一種應用較為廣泛并且統計精度較高的方法是基于統計學習理論的人流量統計方法，該方法需要先提取場景中的目標正負樣本，然后選取一種特征描述算子來描述目標，利用機器學習算法對所采集的正負樣本進行特征學習分類，從而得到用于人流量統計中目標檢測的分類器。在人流量統計中，利用上述學習得到的分類器檢測視頻場景中的行人目標并對其進行跟蹤，根據行人目標的運動軌跡，統計相應方向的人數。

但是人流量統計應用的場景由于不同的成像需要，所安裝的監控攝像機的成像角度通常是不一樣的。在應用上述方法時，為了能夠在不同的視頻成像角度下都取得較高的統計精度，需要訓練各個不同成像角度的分類器，然后在人流量統計算法應用前選擇相應角度的分類器進行人流量統計。雖然采用分類器的方法提高了不同成像角度下的統計精度，但是在人流量統計系統運行前，需要人工的選擇相應分類器，降低了系統的自適應性，并且由于使用者可能沒有正確判斷應該使用的分類器，造成統計精度下降。

發明內容

針對現有技術的以上缺陷或改進需求，本發明提供一種人流量統計系統中分類器的自動選擇方法，在人流量統計系統運行之前，本發明通過在線學習的方法，選擇出最優的分類器；其目的在于避免基于統計學習理論的人流量統計算法存在的手動設置分類器的不準確性和不方便性的問題。

為實現上述目的，本發明提供一種人流量統計系統中分類器的自動選擇方法，包括以下步驟：

(1)獲取視頻源；

(2)讀取所述視頻源中的一幀圖像作為當前圖像幀；

(3)將人流量統計系統中的所有分類器都標記為未選擇的狀態，各分類器對應不同成像角度；

(4)從所有標記為未選擇狀態的分類器中選擇一個分類器，并將其標記為已選擇狀態；

(5)利用所述步驟(4)已選擇的分類器對所述當前圖像幀中的行人進行目標檢測；

(6)判斷當前選擇分類器的跟蹤目標隊列是否為空，如果為空則轉向步驟(9)，否則轉向步驟(7)，其中，所述跟蹤目標隊列是存放所述視頻源中檢測到的行人目標的運動軌跡的隊列；

(7)判斷所述已選擇的分類器的檢測目標隊列中是否存在與所述跟蹤目標隊列中的跟蹤目標相匹配的檢測目標，如果有，則將所述檢測目標與對應的跟蹤目標都標記為匹配狀態，并用所述檢測目標更新所述對應的跟蹤目標的位置信息，將所述對應的跟蹤目標出現的幀次數加1；否則對跟蹤目標不進行任何操作，其中，所述檢測目標隊列為存放所述當前圖像幀中檢測到的所述行人目標的隊列；

(8)判斷所述已選擇的分類器的所述跟蹤目標隊列中的每一個跟蹤目標是否為未匹配的狀態，是則使用目標跟蹤算法求得未匹配的跟蹤目標在所述當前圖像幀的位置，并用所述求得的位置更新所述未匹配的跟蹤目標的位置信息；否則對跟蹤目標不進行任何操作；

(9)將標記為匹配狀態的檢測目標從所述檢測目標隊列中刪除，如果檢測目標與所述已選擇的分類器的所述跟蹤目標隊列中任何跟蹤目標都不匹配，則將所述檢測目標加入到所述跟蹤目標隊列中去，并將其出現的幀次數加1；否則對檢測目標不進行任何操作；