[發(fā)明專利]一種結(jié)合密度估計(jì)與目標(biāo)檢測的人群計(jì)數(shù)方法

在審

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• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN112989916A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周忠;潘曉奇;莫紅;張鑫
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責(zé)任公司 11251
• 代理人: 鄧治平;顧煒

本發(fā)明公開了一種結(jié)合密度估計(jì)與目標(biāo)檢測的人群計(jì)數(shù)方法。本發(fā)明的方法包括：步驟S1：對訓(xùn)練圖片進(jìn)行標(biāo)注，使用訓(xùn)練圖片對密度估計(jì)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)和圖片分區(qū)網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建融合網(wǎng)絡(luò)；步驟S2：將圖片輸入融合網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)圖片分區(qū)網(wǎng)絡(luò)，得到圖片的稀疏區(qū)域和密集區(qū)域；步驟S3：在圖片的密集區(qū)域使用密度估計(jì)網(wǎng)絡(luò)，得到人頭密度圖；在圖片的稀疏區(qū)域使用目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，得到人頭包圍框密度圖；通過融合網(wǎng)絡(luò)將兩個(gè)密度圖進(jìn)行融合，得到融合后的密度圖，并進(jìn)行人群計(jì)數(shù)。本發(fā)明提供的方法，通過對監(jiān)控圖像的實(shí)時(shí)處理分析，能夠適應(yīng)多種不同尺度的特征，減少背景因素對計(jì)數(shù)的影響，降低計(jì)數(shù)誤差，提高人群計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及了一種結(jié)合密度估計(jì)與目標(biāo)檢測的人群 計(jì)數(shù)方法。

背景技術(shù)

近些年來，隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)張，城市人口不斷增長。擁擠的人群影響正常的交通秩序，為人們出行帶來不便，同時(shí)也存在著巨大的安全隱患。隨著近年來人們生活 水平的提高，公共場所的社會(huì)活動(dòng)、人群聚集也更加常見，安全事故也呈現(xiàn)出高發(fā)態(tài)勢。 另一方面，隨著人們對城市治安管理需求的提高，城市內(nèi)的監(jiān)控相機(jī)數(shù)量迅速增加而且 覆蓋范圍越來越廣，眾多的監(jiān)控相機(jī)構(gòu)成了龐大的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，短時(shí)間內(nèi)就會(huì)產(chǎn)生了海量 的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控方式一般只提供視頻錄制、存儲、回放等功能，需要后續(xù) 人工來對視頻進(jìn)行檢查和分析。但是僅依靠人工觀察的方式需要大量的人力資源，費(fèi)時(shí) 費(fèi)力，效率低下，而且難以實(shí)時(shí)地對監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

由于現(xiàn)實(shí)場景的人群分布較為復(fù)雜多變，其密集程度差異很大。而且由于透視形變 的影響，物體近大遠(yuǎn)小，人群的特征尺度差異巨大。同時(shí)，人群之外的背景部分也可能會(huì)對計(jì)數(shù)結(jié)果造成影響。因此現(xiàn)有的方法難以滿足復(fù)雜場景的需求。

因此，如何能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地對現(xiàn)實(shí)場景中人群數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)成為一個(gè)亟待解決的 問題。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明通過結(jié)合密度估計(jì)和目標(biāo)檢測，提供一種結(jié)合密度 估計(jì)與目標(biāo)檢測的人群計(jì)數(shù)方法，能夠適應(yīng)多種不同尺度的特征，并且減少背景因素對計(jì)數(shù)的影響，從而降低計(jì)數(shù)誤差，提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率，在各種不同的場景下均能發(fā)揮出較 好的效果。

本發(fā)明技術(shù)解決方案為：本發(fā)明提供一種結(jié)合密度估計(jì)與目標(biāo)檢測的人群計(jì)數(shù)方法， 其特征在于，包括：

步驟S1：對訓(xùn)練圖片進(jìn)行標(biāo)注，使用所述訓(xùn)練圖片對密度估計(jì)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)和圖片分區(qū)網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行訓(xùn)練；根據(jù)所述密度估計(jì)網(wǎng)絡(luò)、所述目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)和所述圖片 分區(qū)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建融合網(wǎng)絡(luò)；

步驟S2：將圖片輸入所述融合網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述圖片分區(qū)網(wǎng)絡(luò)，得到所述圖片的稀疏區(qū)域和密集區(qū)域；

步驟S3：在所述圖片的密集區(qū)域使用所述密度估計(jì)網(wǎng)絡(luò)，得到人頭密度圖；在所述圖片的稀疏區(qū)域使用所述目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，得到人頭包圍框密度圖；通過所述融合網(wǎng)絡(luò)將 所述人頭密度圖和所述人頭包圍框密度圖進(jìn)行融合，得到密度圖，根據(jù)所述密度圖進(jìn)行 人群計(jì)數(shù)。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明提供了一種結(jié)合密度估計(jì)與目標(biāo)檢測的人群計(jì)數(shù)方法，通過對監(jiān)控視頻或圖 像的實(shí)時(shí)處理和分析，能夠適應(yīng)多種不同尺度的特征，并且減少背景因素對計(jì)數(shù)的影響， 從而降低計(jì)數(shù)誤差，提高人群計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率。在城市管理與交通規(guī)劃等方面對密集人群 做出預(yù)警，及時(shí)進(jìn)行人群疏導(dǎo)，緩解交通擁堵。同時(shí)，還能夠提前進(jìn)行合理規(guī)劃，建立 應(yīng)急預(yù)案和突發(fā)事件預(yù)警機(jī)制，減少安全事故的發(fā)生。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例中一種結(jié)合密度估計(jì)與目標(biāo)檢測的人群計(jì)數(shù)方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中一種結(jié)合密度估計(jì)與目標(biāo)檢測的人群計(jì)數(shù)方法中步驟S1的流程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中一種結(jié)合密度估計(jì)與目標(biāo)檢測的人群計(jì)數(shù)方法中步驟S12的 流程圖；