基于多目标跟踪的客流统计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多目标跟踪的客流统计方法，包含如下：采用可变形部件模型对标注人形样本进行离线训练，得到人形部件模型，人形部件模型包含根滤波器、部件滤波器、及部件相对于根位置的空间模型；利用人形部件模型，对视频每一帧图像进行人形目标检测；采用两级轨迹关联方法对图像场景中的行人目标进行跟踪，得到被检测行人的运动轨迹；在摄像头可见区域内根据运动轨迹及运动方向，对行人目标进行实时计数。本发明专利技术前端摄像头部署于超市、商场等室内环境出入口上方，垂直或俯视采样，对倾斜采样的场景进行针对性的优化，可见区域内均可检测到目标，通过检测行人并对其进行跟踪达到客流进、出双向人数实时统计，行人目标统计正确率超90％。

Passenger flow counting method based on multi target tracking

The invention relates to a traffic statistical method based on multi target tracking includes as follows: using deformable part model is trained off-line to mark humanoid samples, get the humanoid component model, component model contains humanoid root filter, filter, and component parts relative to the root position of the space model; the humanoid component model for each video image humanoid target detection; using two track correlation method for pedestrian tracking target image in the scene, by detecting trajectory of pedestrians; when the camera is in the visible region according to the motion trajectory and direction of motion, real-time counting of pedestrian target. The front camera is deployed in the supermarkets, shopping malls and other indoor environment above the entrance, or overlooking the vertical sampling of tilt sampling of the scene for the optimization, can be detected in the visible region, the pedestrian detection and the tracking to flow into and out of the number of two-way real-time statistics, statistical accuracy rate of super pedestrian target 90%.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频监控行人目标统计计数领域，特别涉及一种基于多目标跟踪的客流统计方法。
技术介绍
人流量统计的主要目的是对视频监控系统中行人个数进行准确和实时的统计。主要应用在各种活动场所，例如超市、餐厅、商场等。通过实时掌握人群人数信息，可以合理的调度人力、物力提高服务质量。因此，人流量统计技术在智能视频监控领域和计算机视觉领域意义重大，是一个具有实际应用价值和亟待发展的研究课题。人流量统计系统的适用范围是指系统是否可以在不同的成像条件下正常运行。比较常见的因素有摄像头相对于行人角度要求、是否能够适用于室内和室外环境、对环境光照是否敏感等等。其中摄像头角度要求很重要。通常来讲，当摄像头垂直向下对着行人头部时，由于遮挡较少，统计精度最高；而当摄像头角度接近水平时，由于行人互相遮挡，难度最大。人流量统计系统可以适应的摄像头角度范围越宽，就越可以使用已经安装的监控摄像头来完成人流量统计的任务，从而大大降低系统成本。一个性能优越的人流量统计系统，应该能在上述成像条件下准确计数。公开号为CN1687955A的中国专利申请公开了一种出入口人数计数的方法，该方法通过实时识别采集完毕的每帧图像，然后对该目标图像进行目标背景分离、重建，连通性分析，虚假目标消除，粘连目标分离后与标准人体目标图像进行对比，判断进出行为，最后对进出人数计数输出。公开号为CN101872414A的中国专利申请公开了一种基于人头检测的人流量统计方法及系统，通过分类器检测人头、跟踪人头目标运动轨迹，并对人头目标运动轨迹进行平滑度分析以滤除虚假目标，获取准确的人流量。公开号为CN102063613A的中国专利申请公开了一种基于头部识别的人群计数方法及装置，根据视频帧图像建立、更新背景图像；从视频帧图像中提取头部检测区域；跟踪头部检测区域，获取头部检测区域的运动轨迹；优化头部检测区域的运动轨迹；最后根据优化的运动轨迹获取人数。公开号为CN103310444A的中国专利技术专利公开申请了一种基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，将距离相近的人和物体作为一个跟踪目标，然后通过分析该目标区域的大小和轮廓特征，估计该区域所含有的行人的数量。以上现有目标行人检测的具体实现均是：如图1所示，根据行人局部特征(头部，人形，人形，步态等)设计分类器，检测行人；对检测到的行人目标进行跟踪；通过跟踪目标进行人数统计。但采用识别跟踪方法，对视频质量要求高，并且需要摄像机以垂直视角(TOP-VIEW)对人体进行拍摄，摄像机角度不能调整所以导致适应性差，不能处理人体遮挡，不能适应不同角度下的人流量统计；不能利用现有设备，需重新安装专门的前端采集设备及其他配套硬件，成本高，不能保护客户的已有设备投资；由于人体的一些固有特性和实际场景的复杂性，如行人与行人之间的重叠遮挡、姿态各异、服饰不同、背景差异以及亮度差异，现有人数统计技术达不到较好效果。
技术实现思路
针对现有技术中的不足，本专利技术提供一种基于多目标跟踪的客流统计方法，通过DPM模型算法检测运动目标，准确快速的提取运动目标；利用两级轨迹关联规则算法跟踪目标，实现单通道或多通道实时统计往返人流量，有效提升行人目标统计的正确率。按照本专利技术所提供的设计方案，一种基于多目标跟踪的客流统计方法，具体包含如下步骤：步骤1.采用可变形部件模型对标注人形样本进行离线训练，得到人形部件模型，人形部件模型包含根滤波器、部件滤波器、及部件相对于根位置的空间模型；步骤2.利用人形部件模型，对视频每一帧图像进行人形目标检测；步骤3.采用两级轨迹关联方法对图像场景中的行人目标进行跟踪，得到被检测行人的运动轨迹；步骤4.在摄像头可见区域内根据行人目标运动轨迹，判定其运动方向，根据运动轨迹及运动方向，对行人目标进行实时计数。上述的，所述步骤1具体包含如下内容：步骤1.1、对人形样本进行标注，标注出人形在图像中位置及每一个部件在图像中位置；步骤1.2、利用DPM算法对人形样本进行离线训练，得到人形部件模型，人形部件模型包含根滤波器、部件滤波器、及部件相对于根位置的空间模型。上述的，所述步骤2具体包含如下内容：步骤2.1、对待检测图像进行HOG特征金字塔变换，获取金字塔的每层特征图；步骤2.2、每层特征图通过采用滑动窗口方法进行人形检测。上述的，所述步骤2.1具体包含如下内容：步骤2.1.1、利用图像平滑和下采样生成图像金字塔；步骤2.1.2、对图像金字塔的每层图像计算HOG特征，得到该层图像的特征图。上述的，所述步骤2.2具体包含如下内容：步骤2.2.1、针对金字塔的每层特征图，用固定大小的滑动窗口进行滑动，计算每个滑动窗口的得分，其中，滑动窗口大小与根滤波器大小匹配，滑动窗口得分计算公式为：Di,l(x,y)为第l层特征金字塔位置(x,y)处第i个部件对于根位置得分的最大贡献，Ri,l(x,y)＝Fi·φ(H,(x,y,l))表示第l层特征金字塔在位置(x,y)处与第i个部件的匹配得分，其中H代表HOG特征金字塔，(x,y,l)代表l层金字塔中(x,y)的位置，φ(H,(x,y,l))代表左上角为(x,y,l)的子窗口,Fi表示人形部件模型第i个部件的滤波器。步骤2.2.2、比较滑动窗口的得分与设定门限，若得分大于设定门限，将该滑动窗口判断为人形目标区域，并保存该区域；否则，继续下一个滑动窗口得分与设定门限的比较，直至所有滑动窗口比较完成。上述的，所述步骤3具体包含如下内容：步骤3.1、将当前帧图像Fi检测出的目标区域{ri本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多目标跟踪的客流统计方法，其特征在于：具体包含如下步骤：步骤1.采用可变形部件模型对标注人形样本进行离线训练，得到人形部件模型，人形部件模型包含根滤波器、部件滤波器、及部件相对于根位置的空间模型；步骤2.利用人形部件模型，对视频每一帧图像进行人形目标检测；步骤3.采用两级轨迹关联方法对图像场景中的行人目标进行跟踪，得到被检测行人的运动轨迹；步骤4.在摄像头可见区域内根据行人目标运动轨迹，判定其运动方向，根据运动轨迹及运动方向，对行人目标进行实时计数。

【技术特征摘要】
1.一种基于多目标跟踪的客流统计方法，其特征在于：具体包含如下步骤：步骤1.采用可变形部件模型对标注人形样本进行离线训练，得到人形部件模型，人形部件模型包含根滤波器、部件滤波器、及部件相对于根位置的空间模型；步骤2.利用人形部件模型，对视频每一帧图像进行人形目标检测；步骤3.采用两级轨迹关联方法对图像场景中的行人目标进行跟踪，得到被检测行人的运动轨迹；步骤4.在摄像头可见区域内根据行人目标运动轨迹，判定其运动方向，根据运动轨迹及运动方向，对行人目标进行实时计数。2.根据权利要求1所述的基于多目标跟踪的客流统计方法，其特征在于：所述步骤1具体包含如下内容：步骤1.1、对人形样本进行标注，标注出人形在图像中位置及每一个部件在图像中位置；步骤1.2、利用DPM算法对人形样本进行离线训练，得到人形部件模型，人形部件模型包含根滤波器、部件滤波器、及部件相对于根位置的空间模型。3.根据权利要求1所述的基于多目标跟踪的客流统计方法，其特征在于：所述步骤2具体包含如下内容：步骤2.1、对待检测图像进行HOG特征金字塔变换，获取金字塔的每层特征图；步骤2.2、每层特征图通过采用滑动窗口方法进行人形检测。4.根据权利要求3所述的基于多目标跟踪的客流统计方法，其特征在于：所述步骤2.1具体包含如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晨民，彭天强，李丙涛，栗芳，
申请(专利权)人：郑州金惠计算机系统工程有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41