[發明專利]一種紅外圖像人數識別方法

在審

• 申請號: 201711170160.0
• 申請日: 2017-11-21
• 公開（公告）號: CN107977612A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發明（設計）人: 張鑫;呂學強;楊林;高五峰
• 申請（專利權）人: 中國電影科學技術研究所;北京信息科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種紅外圖像人數識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：將整張圖像根據人體之間的粘連情況分為若干個連通域；

步驟二：先采用歸一化像素統計的方法逐個統計各連通域內人數；當連通域內人數大于設定的閾值時，放棄采用歸一化像素統計的方法統計得出的該連通域內的人數結果，進入步驟三；否則，保留采用歸一化像素統計的方法統計該連通域內人數結果；

步驟三：采用基于粘連人體分割的人數統計方法統計人數；

步驟四：將計算得到的各連通域內的人數累加，得到總人數。

2.根據權利要求1所述的紅外圖像人數識別方法，其特征在于，所述歸一化像素統計的方法包括：用支持向量回歸機建立連通域歸一化像素特征與該連通域內人數的數學關系，首先取出一部分圖像，提取其中各個連通域作為訓練數據，訓練出圖像像素與人數的SVR模型，采用SVR模型估計人數的表達式為

f(x)=Σ(ai-ai*)·K(x‾i,x)+b.]]>

其中，a_i和是拉格朗日乘子，是支持向量，x是連通域特征，f(x)是估計連通域人數，代表核函數，b是常數。

3.根據權利要求1-2所述的紅外圖像人數識別方法，其特征在于，所述步驟三包括：

步驟1)Bp神經網絡多元回歸：從圖像的所有連通域中抽取一部分作為訓練數據，使用3層Bp神經網絡分別建立連通域的寬、高、所在圖像中的位置和連通域的所占座椅的行數、列數之間的對應關系。

步驟2)行列分割：根據步驟1)得到的行數訓練結果，采用改進的k-means算法分割出各行的位置，行位置分割好之后，根據Bp神經網絡多元回歸的訓練結果得到每行所占列數，根據得到的結果使用動態掩膜投影法對每行進行列分割，最后根據行列分割結果判斷座位占用情況判斷人數。