[發明專利]基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法

在審

• 申請號: 201911317943.6
• 申請日: 2019-12-19
• 公開（公告）號: CN111079660A
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發明（設計）人: 蔣軻磊
• 申請（專利權）人: 點睛數據科技（杭州）有限責任公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06N20/00
• 代理公司: 杭州裕陽聯合專利代理有限公司 33289
• 代理人: 姚宇吉

1.一種基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法，其特征在于，包括以下步驟：

搜集影院熱紅外成像圖片；

對影院熱紅外成像圖片進行數據處理，進行的數據處理包括對影院熱紅外成像圖片中的人物進行標注；

對數據處理后的影院熱紅外成像圖片采用自適應算法進行訓練學習從而得到模型；

采用最終獲得的模型對實時拍攝的影院熱紅外成像圖片中的人物進行識別，獲得在線人數。

2.根據權利要求1所述的基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法，其特征在于，

對影院熱紅外成像圖片進行的數據處理還包括：數據降噪處理。

3.根據權利要求2所述的基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法，其特征在于，

采用8鄰域降噪算法、連通域降噪算法和小波變換降噪算法中的一種或幾種進行數據降噪處理。

4.根據權利要求2所述的基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法，其特征在于，

采用自適應灰度圖像目標檢測算法對降噪后的圖片數據矩陣進行主干網絡選取以及多尺度的訓練，得到模型。

5.根據權利要求4所述的基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法，其特征在于，還包括以下步驟：

將未學習的影院熱紅外成像圖片帶入模型進行測試；若合適則對模型進行壓縮獲得新模型；若不合適則帶入自適應灰度圖像目標檢測算法進行學習。

6.根據權利要求5所述的基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法，其特征在于，還包括以下步驟：

現場采用熱紅外成像相機隨機抓拍獲得影院熱紅外成像圖片；將現場抓拍獲得影院熱紅外成像圖片帶入經壓縮獲得的新模型，若符合要求則新模型作為最終獲得的模型，若不合符要求則重新帶入自適應灰度圖像目標檢測算法中進行學習。

7.根據權利要求1所述的基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法，其特征在于，

對影院熱紅外成像圖片進行的數據處理還包括：數據清洗和數據結構化處理。

8.根據權利要求1所述的基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法，其特征在于，

采用labelimg標記工具對影院熱紅外成像圖片中的人物進行標注。

9.根據權利要求1所述的基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法，其特征在于，

采用標注框選中人物的可見區域對人物進行標注。

10.根據權利要求9所述的基于熱紅外成像圖片的影院在線人數統計方法，其特征在于，

標注框的上端以頭頂為界；標注框的下端以人物的可見身體為界；標注框的左右兩端以人物的肩膀和手臂為邊界。