[發明專利]基于高低空信息融合的人群計數方法和裝置、存儲介質

有效

• 申請號: 202210369020.0
• 申請日: 2022-04-08
• 公開（公告）號: CN114821467B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 汪一鳴;盛潔;張瑾;吳澄;牛偉龍;吳佳佳;王占生;凌松濤;黃磊
• 申請（專利權）人: 蘇州大學;蘇州市軌道交通集團有限公司
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06T7/33;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464
• 代理公司: 北京盛詢知識產權代理有限公司 11901
• 代理人: 袁善民

1.一種基于高低空信息融合的人群計數方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1、根據指定區域的多源圖像數據，構建人群計數模型，其中，所述多源圖像數據包含：高空視角圖像和低空視角圖像，高空視角包含低空視角覆蓋區域；

步驟S2、將獲取指定區域的高空圖像輸入人群計數模型，得到人群分布密度圖；

步驟S3、根據獲取的高空圖像和低空圖像進行區域配準，將高空圖像的區域H映射到對應的低空圖像的區域B，得到配準圖像；

步驟S4、將人群分布密度圖離散成多個密度等級，統計各密度等級所包含的像素數b_i；具體包括：

遍歷人群分布密度圖的像素矩陣，獲得人群分布密度圖上每個點的像素值p，像素值范圍為[0,1]；離散為四個密度等級：低密度、中密度、高密度、極高密度，對應4個顏色，低密度為橙色、中密度為綠色、高密度為紅色、極高密度為紫色；

統計各密度等級下包含的像素數b_i；

步驟S5、在高空圖像的區域H中選取各個密度等級包含的子群體，統計該子群體的像素數n_j；將根據配準圖像通過配準確定該子群體對應低空圖像區域輸入到人群計數模型，得到子群體的人數l_j；

步驟S6、根據各密度等級所包含的像素數b_i、子群體的像素數n_j和子群體的人數l_j，得到指定區域的全局人數，具體為：

其中，N為密度等級數，M為子群體數量，G為全局人數。

2.如權利要求1所述的基于高低空信息融合的人群計數方法，其特征在于，步驟S1包括：

對多源圖像數據進行預處理，得到訓練集；

根據訓練集對基于注意力機制的卷積神經網絡進行訓練，得到人群計數模型。

3.如權利要求2所述的基于高低空信息融合的人群計數方法，其特征在于，對多源圖像數據進行預處理包括：

將多源圖像數據的圖像及其所對應的人群密度圖標簽和人頭位置二值圖標簽作為訓練樣本；

對訓練樣本進行裁剪、二值化和數據增強處理，得到訓練集。

4.如權利要求3所述的基于高低空信息融合的人群計數方法，其特征在于，步驟S3中，根據選擇的特征點，通過特征點匹配計算配準矩陣，并且通過配準矩陣進行圖像透視變換將高空中區域H映射到對應的低空圖像區域B，得到配準圖像。

5.一種采用權利要求1至4所述的基于高低空信息融合的人群計數方法實現基于高低空信息融合的人群計數裝置，其特征在于，包括：

構建模塊，用于根據指定區域的多源圖像數據，構建人群計數模型；

處理模塊，用于將獲取指定區域的高空圖像輸入人群計數模型，得到人群分布密度圖；

配準模塊，用于根據獲取的高空圖像和低空圖像進行區域配準，將高空圖像的區域H映射到對應的低空圖像的區域B，得到配準圖像；

第一統計模塊，用于將人群分布密度圖離散成多個密度等級，統計各密度等級所包含的像素數b_i；

第二統計模塊，用于在高空圖像的區域H中選取各個密度等級包含的子群體，統計該子群體的像素數n_j；將根據配準圖像通過配準確定該子群體對應低空圖像區域輸入到人群計數模型，得到子群體的人數l_j；

計算模塊，用于根據各密度等級所包含的像素數b_i、子群體的像素數n_j和子群體的人數l_j，得到指定區域的全局人數。

6.如權利要求5所述的基于高低空信息融合的人群計數裝置，其特征在于，所述多源圖像數據包含：高空視角圖像和低空視角圖像，高空視角包含低空視角覆蓋區域。

7.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有機器可執行指令，所述機器可執行指令在被處理器調用和執行時，所述機器可執行指令促使所述處理器實現權利要求1至4任一項所述的基于高低空信息融合的人群計數方法。