[發(fā)明專利]一種圖像中的人數(shù)統(tǒng)計方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810794320.7
• 申請日: 2018-07-19
• 公開（公告）號: CN110738076A
• 公開（公告）日: 2020-01-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐明亮;姜曉恒;呂培;周兵;葛昭陽
• 申請（專利權(quán)）人: 鄭州大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/10
• 代理公司: 11331 北京康盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 張定花

1.一種圖像中的人數(shù)統(tǒng)計方法，其特征在于，包括：

將原始圖像劃分為遠(yuǎn)景區(qū)域和近景區(qū)域；

對所述遠(yuǎn)景區(qū)域，根據(jù)人頭的密度圖，統(tǒng)計所述遠(yuǎn)景區(qū)域內(nèi)的人數(shù)；

對所述近景區(qū)域，根據(jù)物體檢測網(wǎng)絡(luò)模型，統(tǒng)計所述近景區(qū)域內(nèi)的人數(shù)；

計算所述遠(yuǎn)景區(qū)域內(nèi)的人數(shù)和所述近景區(qū)域內(nèi)的人數(shù)的和，得到所述原始圖像中的人數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將原始圖像劃分為遠(yuǎn)景區(qū)域和近景區(qū)域的步驟，包括：

將所述原始圖像輸入第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理，輸出第一圖像；

將所述原始圖像輸入第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一卷積層處理，輸出第二圖像；

將所述第二圖像和所述第一圖像共同輸入所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二卷積層，經(jīng)過所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理，輸出深度圖像；

采用聚類方法將所述深度圖像劃分為所述遠(yuǎn)景區(qū)域和所述近景區(qū)域。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用聚類方法將所述深度圖像劃分為所述遠(yuǎn)景區(qū)域和所述近景區(qū)域的步驟，包括：

將所述深度圖像劃分為多個超像素塊；

獲取每個所述超像素塊的模糊信息點；

獲取每個所述超像素塊對應(yīng)的第一預(yù)設(shè)區(qū)域，其中，所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域的中心為所述超像素塊的模糊信息點；

計算所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的像素點到所述超像素塊的模糊信息點的距離；

根據(jù)所述超像素塊的像素點到所述超像素塊的模糊信息點的距離是否最小，將所述像素點劃分到所述超像素塊的模糊信息點對應(yīng)的第一聚類或者第二聚類中；

根據(jù)每個所述超像素塊的模糊信息點對應(yīng)的所述第一聚類和所述第二聚類，確定所述遠(yuǎn)景區(qū)域和所述近景區(qū)域的分隔線；

將所述分隔線映射到所述原始圖像中，得到所述遠(yuǎn)景區(qū)域和所述近景區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述獲取每個所述超像素塊的模糊信息點的步驟，包括：

將所述超像素塊的中心設(shè)置為初始模糊信息點；

計算以所述初始模糊信息點為中心的第二預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的像素點的梯度值；

若所述像素點的梯度值最小，則設(shè)置所述像素點為所述超像素模塊的模糊信息點。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述計算所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的像素點到所述超像素塊的模糊信息點距離的步驟，包括：

采用計算所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的像素點到所述超像素塊的模糊信息點的顏色距離，其中，l_i、a_i和b_i表示所述模糊信息點的LAB顏色空間的亮度L分量值、顏色A分量值和顏色B分量值，l_k、a_k和b_k表示所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的像素點的LAB顏色空間的亮度L分量值、顏色A分量值和顏色B分量值；

采用計算所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的像素點到所述模糊信息點的空間距離，其中，x_k和y_k分別表示所述模糊信息點的位置的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，x_i和y_i分別表示所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的像素點的位置的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)；

采用計算所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的像素點到所述超像素塊的模糊信息點的距離，其中，m表示所述空間距離的權(quán)重，S表示所述超像素塊的邊長。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述像素點劃分到所述超像素塊的模糊信息點對應(yīng)的第一聚類或者第二聚類中的步驟，包括：

若所述超像素塊的所述像素點到所述超像素塊的模糊信息點的距離不為最小，則將所述像素點劃分到所述超像素塊的模糊信息點對應(yīng)的所述第一聚類中；

若所述超像素塊的所述像素點到超像素塊的模糊信息點的距離最小，則將所述像素點劃分到所述超像素塊的模糊信息點對應(yīng)的第二聚類中；

其中，所述第一聚類中的所述像素點位于所述遠(yuǎn)景區(qū)域，所述第二聚類中的所述像素點位于所述近景區(qū)域。