[發明專利]一種基于邊界選擇的人流統計的裝置和方法

有效

• 申請號: 201811406445.4
• 申請日: 2018-11-23
• 公開（公告）號: CN109583355B
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 方偉;王林;任培銘;吳小俊;孫俊
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211
• 代理人: 張勇

1.一種基于邊界選擇的人流統計的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1：設定攝像頭的高度和角度使得采集的畫面可以覆蓋待測定人流的區域，通過攝像頭采集人流畫面；

步驟2：通過含有GPU的設備設定S-YOLO-PC神經網絡的檢測置信度；

步驟3：S-YOLO-PC神經網絡讀取攝像頭采集到的圖像；

步驟4：通過含有GPU的設備設定S-YOLO-PC神經網絡的邊界并且檢測行人行為；

步驟5：S-YOLO-PC神經網絡統計人流信息；

步驟6：通過含有GPU的設備將人流統計的結果信息實時輸出到電腦屏幕或攝像頭自帶的屏幕；

所述S-YOLO-PC神經網絡為改進的YOLO神經網絡：將YOLO單元的劃分從7×7增加到9×9，每個單元的檢測數量增加到3，得到YOLO-PC神經網絡，并得到243個檢測區域；再用SqueezeNet中的Fire模塊分別替代YOLO-PC神經網絡中的第16個、第18個和第24個3×3的卷積層，并將Fire模塊中的壓縮部分的卷積核數量由128減少為96，重新訓練網絡，即可得到S-YOLO-PC神經網絡；

所述邊界為從243個檢測區域中選擇一個或多個區域作為區域邊界，并根據人們的實際情況選擇不同的邊界，當人們從某個地方向左轉，選擇視頻左邊區域的邊界，邊界的值為81-89，108-116或135-143中的數值；當人們從某個地方向右轉，邊界的值為99-107，126-134或153-161中的數值；當人們直行時，邊界的值為90-98，117-125或144-152中的數值。

2.根據權利要求1所述的一種基于邊界選擇的人流統計的方法，其特征在于，步驟2中所述檢測置信度為0.2-0.4。

3.根據權利要求1所述的一種基于邊界選擇的人流統計的方法，其特征在于，所述訓練網絡僅訓練“人”這一類目標。

4.根據權利要求3所述的一種基于邊界選擇的人流統計的方法，其特征在于，所述邊界為從243個檢測區域中選擇一個或多個區域作為區域邊界，并根據人們的實際情況選擇不同的邊界，當人們從某個地方向左轉，選擇視頻左邊區域的邊界，邊界的值為113；當人們在某個地方右轉，邊界的值為129；當人們直走到某處，邊界的值是121。

5.根據權利要求1-4任一所述的一種基于邊界選擇的人流統計的方法，其特征在于，所述統計人流信息具體為：人流統計值為S/n，其中，所述S表示在時刻t檢測到的檢測框的數目，n為在設定的置信度和選定的邊界區域內，行人被重復檢測到的次數。

6.根據權利要求5所述的一種基于邊界選擇的人流統計的方法，其特征在于，當檢測置信度為0.2時，行人被重復檢測到的次數為18，人流統計值為S/18；當檢測置信度為0.3時，行人被重復檢測到的次數為16，人流統計值為S/16；當檢測置信度為0.4時，行人被重復檢測到的次數為13，人流統計值為S/13。