[發明專利]目標客流統計方法、電子設備以及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202211043661.3
• 申請日: 2022-08-29
• 公開（公告）號: CN115482569A
• 公開（公告）日: 2022-12-16
• 發明（設計）人: 鞏海軍;李中振;周經緯;于潤潤;潘華東
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V40/10;G06V20/52;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/50;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10;G06N20/20
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 嚴翠霞

1.一種目標客流統計方法，其特征在于，包括：

獲取統計區域的視頻圖像；

從所述視頻圖像中檢測至少一個目標對象的圖像序列；

基于所述圖像序列對所述目標對象的人臉或/和身體部位進行檢測；

響應于未檢測到所述目標對象的人臉，基于同一所述目標對象的身體部位對應的圖像序列提取所述目標對象的步態特征；

利用所述步態特征統計所述統計區域的客流量。

2.根據權利要求1所述的目標客流統計方法，其特征在于，所述基于所述圖像序列對所述目標對象的人臉或/和身體部位進行檢測的步驟，包括：

對所述圖像序列進行計算，并基于計算結果獲取包括所述目標對象的最佳人體質量的第一圖像；

基于所述第一圖像對所述目標對象的人臉或/和身體部位進行檢測；

所述響應于未檢測到所述目標對象的人臉，基于同一所述目標對象的身體部位對應的圖像序列提取所述目標對象的步態特征，包括：

響應于在所述第一圖像中未檢測到所述目標對象的人臉，從所述第一圖像中檢測所述目標對象的人形區域，以得到所述目標對象的人形序列；

對所述人形序列進行步態識別，得到所述目標對象的步態特征。

3.根據權利要求2所述的目標客流統計方法，其特征在于，所述響應于在所述第一圖像中未檢測到所述目標對象的人臉，從所述第一圖像中檢測所述目標對象的人形區域，以得到所述目標對象的人形序列的步驟，包括：

對所述第一圖像中的目標對象添加人體檢測框；

基于所述人體檢測框進行分割，得到包括所述目標對象的所述人形區域以及背景區域；

利用所述背景區域和所述人形區域得到所述目標對象的人形區域掩碼；

對所述人形區域掩碼進行二值化處理，得到所述目標對象的人形序列。

4.根據權利要求3所述的目標客流統計方法，其特征在于，所述對所述圖像序列進行計算，并基于計算結果獲取包括所述目標對象的最佳人體質量的第一圖像的步驟，包括：

對所述圖像序列中的每幀圖像添加人體檢測框，基于所述人體檢測框對人體圖像進行計算，得到每幀圖像中所述人體圖像對應的質量分數；

對多個所述質量分數進行排序，將質量分數最大的人體圖像對應的圖像幀確定為所述第一圖像。

5.根據權利要求4所述的目標客流統計方法，其特征在于，所述步態特征通過檢測模型識別；所述檢測模型包括級聯的第一圖像識別模型、人體分割模型以及步態特征識別模型；

所述基于所述圖像序列對所述目標對象的人臉或/和身體部位進行檢測的步驟，包括：

利用所述第一圖像識別模型對所述圖像序列進行計算，并基于計算結果獲取包括所述目標對象的最佳人體質量的第一圖像；

利用所述人體分割模型對所述第一圖像添加所述人體檢測框，并基于所述人體檢測框對所述第一圖像中的所述人體圖像進行分割及檢測；

響應于在所述第一圖像中未檢測到所述目標對象的人臉，利用所述人體分割模型從所述第一圖像中檢測所述目標對象的人形區域，以得到所述目標對象的人形序列；

通過所述步態特征識別模型對所述人形序列進行步態識別，得到所述目標對象的步態特征。

6.根據權利要求5所述的目標客流統計方法，其特征在于，所述檢測模型是通過采集的員工的圖像進行訓練得到的，訓練方法包括：

采集至少一個員工的圖像，對所述至少一個員工的圖像添加所述人體檢測框；

基于所述人體檢測框進行摳圖，獲取到僅包括人體圖像的矩形框，并對所述矩形框中的所述人體圖像進行輪廓標注；

將標注后的矩形框輸入到預設的第一深度學習模型進行人體分割訓練，得到訓練好的所述人體分割模型；

將所述標注后的矩形框輸入到預設的第二深度學習模型中進行質量分數計算訓練以及大小比較訓練，得到所述第一圖像識別模型；

按固定幀率抽取同一個員工的標注后的矩形框，以形成同一個員工的標注圖像序列；

利用所述人體分割模型對所述同一個員工的標注圖像序列中的每一幀圖像進行分割，以得到所述同一個員工的人形序列；

將獲得的每一個員工的人形序列輸入到預設的第三深度學習模型進行步態特征識別訓練，得到訓練好的所述步態特征識別模型。