[發明專利]一種基于視頻分析的地鐵車廂客流統計方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 201610413000.3
• 申請日: 2016-06-13
• 公開（公告）號: CN107491715A
• 公開（公告）日: 2017-12-19
• 發明（設計）人: 陶海;柯佳琪;楊帆
• 申請（專利權）人: 北京文安智能技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G08G1/01;H04N7/18
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于視頻分析的地鐵車廂客流統計方法，其特征在于，包括：

預置圖像采集區域塊及其對應的檢測模型；

獲取待檢測圖像幀組；所述待檢測圖像幀組包括至少一幀圖像；

根據所述圖像采集區域塊及其對應的檢測模型，對所述待檢測圖像幀組中幀圖像進行檢測跟蹤，獲取目標的軌跡集合。

2.根據權利要求1所述的基于視頻分析的地鐵車廂客流統計方法，其特征在于，所述根據所述圖像采集區域塊及其對應的檢測模型，對所述待檢測圖像幀組中幀圖像進行檢測跟蹤，獲取目標的軌跡集合的步驟，具體包括：

根據所述圖像采集區域塊及其對應的檢測模型，對所述待檢測圖像幀組中的圖像幀進行檢測，獲取各個檢測圖像幀中目標的檢測信息及其對應置信度；

獲取初始幀組中各個圖像幀中目標的檢測信息及其對應置信度；

跟蹤所述初始幀組中各個圖像幀中目標，獲取所述目標的軌跡集合。

3.根據權利要求2所述的基于視頻分析的地鐵車廂客流統計方法，其特征在于，所述跟蹤所述初始幀組中各個圖像幀中目標，獲取所述目標的軌跡集合步驟，具體包括：

獲取匹配閾值；

通過圖像預測算法獲取所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息；

獲取初始幀組的下一幀組中各個圖像幀中目標的檢測信息及其置信度；所述初始幀組的下一幀組中各個圖像幀中目標包括：所述初始幀組中各個圖 像幀中目標在其下一幀圖像目標和所述初始幀組的下一幀組中各個圖像幀中新增目標；

判斷所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息與所述通過圖像預測算法獲取所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息是否在所述匹配閾值范圍內；

如果所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息不在所述匹配閾值范圍內，則所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息采用所述通過圖像預測算法獲取所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息；

如果所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息與所述通過圖像預測算法獲取所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息都不在所述匹配閾值范圍內，則所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息通過在先軌跡幀的檢測信息采用線性預測的方法進行線性預測獲取；

獲取所述目標的軌跡集合；所述目標的軌跡集合包括：至少一個目標的軌跡；所述目標的軌跡包括：同一目標在至少一個圖像幀內的檢測信息及其對應置信度的集合。

4.根據權利要求3所述的基于視頻分析的地鐵車廂客流統計方法，其特征在于，該方法還包括：

預置所述置信度的衰減系數；

當采用所述通過圖像預測算法獲取所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息時，所述初始幀組中各個圖像幀中目標在其下一幀圖像的檢測信息對應的置信度為初始幀組中各個圖像幀中目標的檢測信息對應的置信度與所述置信度的衰減系數的乘積。

5.根據權利要求2-4中任意一項所述的基于視頻分析的地鐵車廂客流統計方法，其特征在于，該方法還包括：

預置所述置信度閾值；

判斷所述目標的檢測信息對應的置信度是否低于所述置信度閾值；

如果低于所述置信度閾值，則停止所述目標的軌跡跟蹤。

6.根據權利要求5所述的基于視頻分析的地鐵車廂客流統計方法，其特征在于，該方法還包括：

獲取所述初始幀組的下一幀組中各個圖像幀中新增目標的檢測信息及其置信度；

將所述初始幀組的下一幀組中各個圖像幀中新增目標的檢測信息及其置信度添加到所述目標的軌跡集合。

7.根據權利要求6所述的基于視頻分析的地鐵車廂客流統計方法，其特征在于，該方法還包括：

獲取所述目標的軌跡集合的篩選規則；

根據所述目標的軌跡集合的篩選規則，進行客流統計。

8.一種基于視頻分析的地鐵車廂客流統計裝置，其特征在于，包括：

預置單元，用于預置圖像采集區域塊及其對應的檢測模型；

獲取單元，用于獲取待檢測圖像幀組；所述待檢測圖像幀組包括至少一幀圖像；

檢測跟蹤單元，用于根據所述圖像采集區域塊及其對應的檢測模型，對所述待檢測圖像幀組中幀圖像進行檢測跟蹤，獲取目標的軌跡集合。