[發(fā)明專利]基于頂視角的紅外圖像人流量檢測裝置和檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711324376.8
• 申請日: 2017-12-12
• 公開（公告）號: CN108205660B
• 公開（公告）日: 2020-04-14
• 發(fā)明（設計）人: 蘭琛;章勝良;虞楊陽;樓吉漢
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江浙大中控信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/46
• 代理公司: 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109
• 代理人: 尉偉敏

1.一種基于頂視角的紅外圖像人流量檢測裝置的檢測方法，紅外圖像人流量檢測裝置包括圖像獲取模塊(1)，參數(shù)設置模塊(2)，圖像處理模塊(3)，目標跟蹤模塊(4)和人數(shù)統(tǒng)計模塊(5)；圖像獲取模塊包括紅外熱成像儀(6)；參數(shù)設置模塊進行參數(shù)的初始化、讀取與設置，參數(shù)包括安裝高度、紅外熱成像儀視角、行人體型參數(shù)、行走參數(shù)和檢測線參數(shù)；圖像處理模塊包括背景記錄模塊(7)和前景提取模塊(8)；其特征是，包括如下步驟：

(1-1)初始化檢測所需的參數(shù)，包括安裝高度、紅外熱成像儀視角、行人體型參數(shù)、行走參數(shù)、檢測線參數(shù)；安裝高度設置為檢測設備的安裝高度，紅外熱成像儀視角包括紅外攝像頭水平視角θ，垂直視角γ，紅外攝像頭水平像素R和垂直像素C，行人體型參數(shù)包括平均高度H、平均寬度W和平均長度L，其中平均高度取平均肩部高度，平均寬度取平均肩部寬度，平均長度取平均軀干前后距離；行走參數(shù)包括步行平均速度和跑步平均速度；檢測線參數(shù)主要為被檢測區(qū)域內(nèi)的任意折線；

(1-2)圖像獲取模塊讀取紅外圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)輸出數(shù)據(jù)的平均數(shù)值，由輸出值與溫度的線性關(guān)系轉(zhuǎn)化得到當前待測區(qū)域的平均溫度T；由平均溫度T確定檢測閾值δ，背景溫度越接近人體溫度，檢測閾值越小，背景溫度與人體溫度相差越大，閾值越大；

(1-3)用均值法背景建模，將前m幀圖像數(shù)據(jù)視為背景，記錄m幀像素點的輸出值矩陣gk_ij，k＝1…m，放至一個隊列中，求取m組圖像每個像素點的平均值G，此后，每隔n幀圖像，將圖像中未檢測到行人區(qū)域的部分更新到隊列中，求取最新m組圖像的平均值G作為背景，依次類推動態(tài)更新背景；

(1-4)首次背景建模完成后，將每幀新獲取的圖像與建立的背景模型圖像進行差值計算，獲得前景圖像；

(1-5)對前景圖像進行預處理，將獨立的檢測區(qū)域視為當前圖像中的每個行人區(qū)域；

(1-6)根據(jù)行人區(qū)域，獲取區(qū)域范圍、區(qū)域中心，區(qū)域范圍為當前行人紅外圖像區(qū)域，區(qū)域中心坐標為當前行人位置，將區(qū)域范圍和區(qū)域中心坐標作為當前圖像分析結(jié)果；

(1-7)將圖像分析結(jié)果與歷史位置統(tǒng)計結(jié)果進行比對，根據(jù)對比結(jié)果進行目標跟蹤；

(1-7-1)目標跟蹤采用聯(lián)合概率法：分別計算當前圖像分析結(jié)果與歷史位置統(tǒng)計結(jié)果中，每一對目標的運動特征PM和區(qū)域特征Ps相似的聯(lián)合概率P；

P＝PM·Ps

其中，運動特征包括移動距離，當前行人位置與歷史移動方向偏差；區(qū)域特征包括直方圖統(tǒng)計信息；分別計算移動距離符合平均移動距離的概率Pv、與歷史移動方向吻合度概率Po、直方圖相似度概率PH；

PM＝Pv·Po

P_S＝PH

(1-7-2)歷史位置統(tǒng)計結(jié)果有m人，當前圖像檢測到行人有n人，則得到m·n的吻合概率矩陣如下：

按總體吻合概率從高到低逐行匹配，吻合概率矩陣中第i行第j列的概率最高，則當前圖像的第j個與歷史圖像中第i個匹配；然后令其它行P_xj＝0，x＝1…m，x≠i，并繼續(xù)匹配剩余最大概率值，依次確定歷史位置統(tǒng)計結(jié)果中每個行人在當前圖像中的運動位置；匹配概率極低的，視為當前圖像中新進入或者歷史位置結(jié)果中離開待測區(qū)域的行人；

(1-8)如果沒有在歷史位置統(tǒng)計結(jié)果中找到與當前圖像分析結(jié)果匹配的行人，視為新進入檢測區(qū)域的行人，記錄新進入檢測區(qū)域的行人的初始位置、進入時刻、每次移動方向的數(shù)據(jù)；如果沒有在當前圖像分析結(jié)果中找到與歷史位置統(tǒng)計結(jié)果中匹配的行人，視為有行人離開檢測區(qū)域；將當前圖像分析結(jié)果中匹配和新進入的行人圖像分析結(jié)果更新到歷史位置狀態(tài)中；

(1-9)檢測到有行人離開檢測區(qū)域，則判斷行人初始位置、歷史位置是否分別位于參數(shù)設置模塊中的檢測線的兩側(cè)：如果行人初始位置、歷史位置分別位于檢測線的兩側(cè)，則對應一個方向計數(shù)值增加；否則計數(shù)值不變，最后更新計數(shù)結(jié)果；

(1-10)周期性更新背景模型，若當前圖像有檢測到行人的區(qū)域，則用現(xiàn)有背景模型中對應區(qū)域中的值替換，形成新的完整背景圖像更新模型；

(1-11)若當前圖像發(fā)生參數(shù)變更，則更新對應參數(shù)；重新回到步驟(1-2)繼續(xù)執(zhí)行。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于頂視角的紅外圖像人流量檢測裝置的檢測方法，其特征是，紅外熱成像儀安裝在待檢測區(qū)域的上方，以頂視角方式獲取待檢測區(qū)域的圖像；圖像輸出頻率大于5Hz，圖像中像素輸出值與對應檢測區(qū)域的溫度值存在線性關(guān)系。