[發(fā)明專(zhuān)利]基于監(jiān)控視頻下的商店人流軌跡智能分析方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510317216.5
• 申請(qǐng)日: 2015-06-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104933710B
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-06-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃翰;蔡禮權(quán);梁椅輝
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00;G06T7/20
• 代理公司: 廣州粵高專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 44102
• 代理人: 何淑珍

本發(fā)明提供基于監(jiān)控視頻下的商店人流軌跡智能分析方法，用戶(hù)選擇一個(gè)源視頻，采用基于監(jiān)控視頻下的商店人流軌跡智能分析方法對(duì)視頻進(jìn)行人流軌跡的智能分析，然后將人流軌跡的信息繪制到以該視頻為背景的圖像中并將該圖像保存，用戶(hù)可以通過(guò)查看該圖像來(lái)直觀地獲取該視頻的人流軌跡信息。本發(fā)明僅針對(duì)視頻場(chǎng)景不變化的監(jiān)控視頻，能夠在不需要輸入額外的特征信息或視頻數(shù)據(jù)的情況下，對(duì)視頻進(jìn)行智能分析，得到需要的人流軌跡的數(shù)據(jù)信息，而用戶(hù)能夠直接從分析后的圖像結(jié)果中迅速找到自己感興趣的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)信息包括商店顧客的軌跡分布、主要停留區(qū)域與在該區(qū)域的平均停留時(shí)間、人流量、人流路徑等。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)智能監(jiān)控視頻處理領(lǐng)域，具體涉及基于監(jiān)控視頻下的商店人流軌跡智能分析方法。

背景技術(shù)

在現(xiàn)代社會(huì)的飛速發(fā)展進(jìn)程中，自身安全、公共安全以及財(cái)產(chǎn)安全等問(wèn)題越來(lái)越引起人們的關(guān)注和重視，在這些因素的推動(dòng)下，人們對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需求也應(yīng)運(yùn)而生。在智能視頻分析技術(shù)出現(xiàn)之前，人為監(jiān)控系統(tǒng)一直存在著響應(yīng)速度慢、漏報(bào)率高、可靠性差以及數(shù)據(jù)利用率低等問(wèn)題。不僅如此，隨著應(yīng)用的監(jiān)控系統(tǒng)越來(lái)越龐大，需要分析的視頻越來(lái)越多的時(shí)候，人為監(jiān)控的成本也變得更加昂貴和不現(xiàn)實(shí)。而隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，智能視頻分析技術(shù)更多的是基于安全需求，應(yīng)用在安防、金融、交通等多個(gè)領(lǐng)域，例如平安城市建設(shè)、智能檢索交通監(jiān)控、智能廠區(qū)監(jiān)控等。但是在商業(yè)領(lǐng)域上，商業(yè)經(jīng)營(yíng)者的應(yīng)用需求不僅限于安全需求，商業(yè)經(jīng)營(yíng)者更關(guān)注的是如何從商店監(jiān)控視頻中得到對(duì)商業(yè)發(fā)展有利的信息。

在商業(yè)領(lǐng)域上，面對(duì)海量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，人工地統(tǒng)計(jì)監(jiān)控視頻中出現(xiàn)的人數(shù)，以及記錄其中出現(xiàn)的顧客的移動(dòng)軌跡等等這些工作都是繁瑣和困難的，這樣既浪費(fèi)了大量人力資源和時(shí)間資源，同時(shí)又難以保證人工收集到的數(shù)據(jù)的正確性。而傳統(tǒng)的智能視頻分析技術(shù)基本應(yīng)用在安防上，將智能視頻分析技術(shù)與商業(yè)領(lǐng)域上的人流軌跡分析相結(jié)合的情況則是少之又少。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)當(dāng)前智能視頻監(jiān)控技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用上的不足，提供了基于監(jiān)控視頻下的商店人流軌跡智能分析方法。本發(fā)明的目的在于智能地對(duì)商店人流的軌跡進(jìn)行自動(dòng)分析，得到顧客的移動(dòng)路徑、主要停留區(qū)域與平均停留時(shí)間、人流量等有利于商業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的信息，讓用戶(hù)可以快速并直觀的獲取想要的顧客信息數(shù)據(jù)，具體技術(shù)方案如下。

基于監(jiān)控視頻下的商店人流軌跡智能分析方法，包括以下步驟：

(a)從本地磁盤(pán)讀入一個(gè)avi格式的視頻文件；

(b)使用混合高斯背景建模對(duì)讀入的視頻建立背景模型，初始化更新背景模型的相關(guān)參數(shù)，得到自適應(yīng)的背景模型；

(c)使用背景幀差法與步驟(c)得到的自適應(yīng)背景模型結(jié)合，逐幀對(duì)讀入的視頻進(jìn)行運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)，得到運(yùn)動(dòng)物體的矩形輪廓；

(d)記錄每一幀中的運(yùn)動(dòng)物體的矩形輪廓位置和大小，使用矩形輪廓匹配來(lái)對(duì)步驟(c)中檢測(cè)出的運(yùn)動(dòng)物體的矩形輪廓進(jìn)行精確跟蹤；

(e)將步驟(d)中跟蹤的所有運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，得到整體的軌跡分析的詳細(xì)信息；

(f)在步驟(e)中對(duì)整個(gè)視頻的人流軌跡信息分析完畢后，將分析得到的結(jié)果繪制到背景圖像中，得到一個(gè)包含所有分析信息的圖片文件。上述基于監(jiān)控視頻下的商店人流軌跡分析方法中，步驟(b)包括以下步驟：

(b‐1)采用默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)初始化混合高斯背景模型類(lèi)；

(b‐2)設(shè)置混合高斯背景模型類(lèi)的背景更新率為0.1；

(b‐3)在視頻中獲取單幀圖像；

(b‐4)在混合高斯模型類(lèi)中，使用得到的單幀圖像初始化背景模型；

(b‐5)使用視頻的后續(xù)幀的圖像逐幀更新背景模型，所得到的背景模型就是自適應(yīng)的背景模型。