[發明專利]一種基于深度相機的人群流量分析方法

有效

• 申請號: 201710141277.X
• 申請日: 2017-03-10
• 公開（公告）號: CN107016349B
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 王海濱;曹黎俊
• 申請（專利權）人: 中科唯實科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06T7/194
• 代理公司: 北京律恒立業知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11416
• 代理人: 顧珊;龐立巖

本發明提供了一種基于深度相機的人群流量分析方法，包括步驟：多元二項式回歸擬合虛擬地面的深度圖D；獲取目標前景圖F；計算前景圖像對應的高度圖H；深度圖像的目標區域的過分割；分割區域的聚合，得到行人檢測結果；目標跟蹤與流量統計；該方法與現有方法相比，不需要對數據庫中大量的數據進行訓練；數學模型簡單有效，能準確分析出區域內人群的流量大小，直觀性強；計算量小，適合實時視覺監控；本發明能廣泛地應用于公交、地鐵和廣場等人群流量大的公共場所的監控和管理。

技術領域

本發明涉及模式識別，特別涉及基于深度相機的人群流量分析方法。

背景技術

隨著計算機技術以及數碼電子技術的迅速發展，視覺監控技術得到了越來越廣泛的應用。傳統的視覺監控系統往往只能提供視頻采集和存儲的功能，需要監控人員在監控室觀看顯示屏來發現異常情況，不但增加了監控成本，而且長時間觀看顯示屏導致的視覺疲勞會使監控人員的警惕性降低，使得監控系統在某些關鍵時刻不能發揮應有的作用。目前，智能視覺監控技術正在興起，并且越來越受到媒體的關注。智能視覺監控技術就是要讓計算機代替人的大腦，讓攝像頭代替人的眼睛，由計算機智能地分析從攝像頭中獲取的圖像序列，對被監控場景中的內容進行理解，與傳統視覺監控系統相比有明顯的優勢：一方面，能大大減少監控人員的數量降低成本；另一方面，可以通過聯網建設大型分布式智能監控系統來實時獲取大面積區域的所關心的信息(異常事件、交通違章、客流等)，方便資源(保安、警力、公共交通工具等)調度，盡快消除公共場合下即將發生或已發生的安全隱患。基于深度相機的人群流量分析方法是一種非常具有應用價值的智能視覺監控技術，它可以應用于地鐵、公交站臺、廣場等監控場景，實時獲取人群流量信息，對于人群流量過大的場景進行報警。

基于深度相機的人群流量分析方法的主要難點在于如何簡單快速地識別出畫面中人群的流量大小?，F在其它已有的人群流量分析方法一般是基于機器學習方法的，該方法是需要使用巨大的數據庫中的數據進行訓練，且需要利用多個模型對多個數據進行分析。

發明內容

本發明的目的在于提供了一種基于深度相機的人群流量分析方法,包括步驟：步驟a)多元二項式回歸擬合虛擬地面的深度圖D；步驟b)獲取目標前景圖F；步驟c)計算前景圖像對應的高度圖H；步驟d)深度圖像的目標區域的過分割；步驟e)分割區域的聚合，得到行人檢測結果；步驟f)目標跟蹤與流量統計。

優選地，所述步驟a的獲取多元二項式回歸擬合虛擬地面的深度圖D方法為：

多元二項式回歸分析的模型為:

式中β₀，β₁，β₂，β₃，β₄，β₅，σ²都是與x₁，x₂無關的未知參數，其中β₀，β₁，β₂，β₃，β₄，β₅，σ²稱為回歸系數。

已知當前深度圖為P，局部地面深度圖為R，虛擬地面的深度圖為D，對于虛擬地面的深度圖D中像素i，估計值D_i的計算方式如下：

現得到n²組數據(P_ij，x_i，y_j)，i，j＝1，...，n，P_ij為局部地面深度圖R中某一像素點深度值，(x_i，y_j)為局部地面深度圖R中某一像素點坐標，由(1)得:

參數估計：