一种确定视频中行人人流量的方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种确定视频中行人人流量的方法，包括检测图像中的行人头肩部位生成跟踪框，并实时更新行人的跟踪框，根据行人跟踪框的具体位置确定跟踪框对应的行人是进入监测区域还是离开监测区域，并通过相应跟踪框的数量，确定出入监测区域的人数，从而确定视频监测区域的行人人流量，本发明专利技术通过采取头肩部位作为行人的检测特征，并实时更新跟踪框，能够更准确的捕捉到移动或部分遮挡的行人，从而得到更为准确的人流量统计结果。本发明专利技术还公开了一种具有上述有益效果的确定视频中行人人流量的装置。

A method and device for determining the traffic of all rows in video

The invention discloses a method for determining the flow of everyone in the video, including the generation of pedestrian head and shoulder detection tracking in image frame, and real-time update of pedestrian tracking frame, according to the specific location of pedestrian tracking frame tracking frame corresponding to the pedestrian is determined to enter or leave the monitoring area monitoring area, and the number of the corresponding tracking frame. To determine the number of access monitoring areas, so as to determine the pedestrian flow video monitoring area, the invention by head and shoulder as the detection characteristics of pedestrians, and update the tracking frame, can more accurately capture moving or partially occluded pedestrians, to obtain a more accurate flow of statistical results. The invention also discloses a device for determining all traffic in a video in a video with the beneficial effect mentioned above.

【技术实现步骤摘要】
一种确定视频中行人人流量的方法及其装置
本专利技术涉及图像处理领域，特别是涉及一种确定视频中行人人流量的方法及其装置。
技术介绍
随着视频监控技术的发展，视屏监控场景被越来越广泛的应用于各种公共场所的安保、企业视频会议、人机交互等领域，而其中统计视频中人体数量的信息，对视频监控具有重要意义，例如，统计某路段的交通客流量。现有的对视频中行人，例如十字路口的行人数量、商场入口处的人流量等人数的统计一般是以图像中的人身整体特征为检测目标，并以此为依据对人体数量进行统计，但是由于人是非刚性的运动目标，其运动特征难以统一化；另外，人体的相互遮挡、摄像头拍摄距离较近、拍摄环境狭小等原因导致很难获得较为完整的人身整体图像等问题，也给人体的检测与跟踪带来很多困难。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种确定视频中行人人流量的方法，以便解决由于行人运动特征不确定性以及相互遮挡而无法对行人流量进行准确统计的问题，本专利技术还提供了一种确定视频中行人人流量的装置。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种确定视频中行人人流量的方法，包括：获取视频中的图像；检测图像中行人的头肩部位生成跟踪框；根据所述行人的跟踪框的位置和生成时长，实时更新所述行人的跟踪框；确定位于图像边界位置的跟踪框对应的行人是进入监测区域或者离开监测区域，并确定所述进入监测区域和所述离开监测区域的行人的人数。其中，所述根据所述行人的跟踪框的位置和生成时长，所述实时更新所述跟踪框包括：更新在上一帧图像中检测行人的头肩部位生成的跟踪框的位置和生成时长；检测当前帧图像中行人的头肩部位生成新的跟踪框；根据当前帧图像中具有重叠部分的两个跟踪框的重叠面积，判断两个所述跟踪框是否为对应于同一行人的跟踪框，如果是，删除生成时长较长的跟踪框。其中，在检测图像中行人的头肩部位生成跟踪框之后还包括：通过实时检测所述行人的跟踪框和预设检测线的相对位置，确定所述行人跟踪框的移动轨迹。其中，所述确定位于图像边界位置的跟踪框对应的行人是进入监测区域或者离开监测区域，并确定所述进入监测区域和所述离开监测区域的行人的人数包括：当行人跟踪框与图像的预设入口线相交时，则确定所述行人是进入监测区域；当行人跟踪框与图像的预设出口线相交时，则确定所述行人是离开监测区域；根据与预设入口线相交的跟踪框和与预设出口线相交的跟踪框的数量，分别确定进入监测区域和离开监测区域的行人的人数。其中，在分别确定进入监测区域和离开监测区域的行人的人数之后还包括：删除与预设出口线或预设入口线相交的跟踪框。其中，在实时更新所述行人的跟踪框之后还包括：根据检测得到的所述行人的跟踪框的数量，确定当前时刻图像中所述行人的人数。本专利技术还提供一种确定视频中行人人流量的装置，包括：获取模块，用于获取视频中动态的图像；检测模块，用于检测图像中行人的头肩部位并生成跟踪框；更新模块，用于根据所述行人的跟踪框的位置和生成时长，实时更新所述行人的跟踪框；统计模块，用于确定位于图像边界位置的跟踪框对应的行人是进入监测区域或者离开监测区域，并确定所述进入监测区域和所述离开监测区域的行人的人数。其中，所述检测更新模块包括：跟踪单元，用于更新在上一帧图像中检测行人的头肩部位生成的跟踪框的位置和生成时长；检测单元，用于检测图像中行人的头肩部位生成跟踪框；对比单元，用于根据当前帧图像中具有重叠部分的两个跟踪框的重叠面积，判断两个所述跟踪框是否为对应于同一行人的跟踪框，如果是，删除生成时长较长的跟踪框。其中，所述统计模块包括：判断单元，用于当行人跟踪框与图像的预设入口线相交时，则确定所述行人是进入监测区域；当行人跟踪框与图像的预设出口线相交时，则确定所述行人是离开监测区域；计数单元，用于根据与预设入口线相交的跟踪框和与预设出口线相交的跟踪框的数量，分别确定进入监测区域和离开监测区域的行人的人数。其中，还包括计算模块，用于在实时更新所述行人的跟踪框之后，根据检测得到的所述行人的跟踪框的数量，确定当前时刻图像中所述行人的人数。本专利技术所提供的一种确定视频中行人人流量的方法，以人体的头部和肩部作为检测目标，并生成跟踪框，并对跟踪框进行统计，从而得到人体数量，由于在不同视频监视场景中，不论是视频中获取的是人的正面侧面或者背面，还是处于部分遮挡的人体，人体的头部和肩部是最容易呈现在视频的图像中的，所以可以将人的头肩部位作为人体特征的检测目标，以便确定视频图像中人体数量，在一定程度上提高了检测得到的行人数量的准确性，另外，本专利技术还采取实时更新行人跟踪框的监测方式，可以捕获到某一时段内完全被遮挡的行人，并生成跟踪框，进一步提高了检测的精准度，在一定提高了对行人人流量统计的准确性，从而保证了视频监控中获取人流量的相关信息的可信度，提高了视频监控信息的参考价值。本专利技术还提供一种具有上述有益效果的确定视频行人人流量的装置。附图说明为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术提供的确定视频中行人人流量一种具体实施方式的流程图；图2为本专利技术提供的实时更新跟踪框的一种具体实施方式的流程图；图3为本专利技术提供的预设检测线设置的一种具体实施方式。图4为本专利技术提供的确定视频中行人人流量的另一种具体实施方式的流程图；图5为本专利技术提供的删除重复的跟踪框一种具体实施方式的流程图；图6为为本专利技术实施例提供的确定视频行人人流量装置的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供的确定视频行人人流量一种具体实施方式的流程图如图1所示，该方法包括：步骤S101：获取视频中的图像；步骤S102：检测图像中行人的头肩部位生成跟踪框；步骤S103：根据所述行人的跟踪框的位置和生成时长，实时更新所述行人的跟踪框；视频图像在人们视觉中，是一系列动态连续动态的图像，但在实际生成过程中，是由视频摄像连续获取的一帧帧图像组成的，这里所说的实时更新行人的跟踪框，是对在上一帧图像中检测行人头肩部位生成的跟踪框，在下一帧图像中对应于该行人，对其跟踪框进行更新，也就是说所谓的实时更新，是指对每一帧图像中每个行人的跟踪框进行跟新，以保证每个跟踪框的时效性。步骤S104：确定位于图像边界位置的跟踪框对应的行人是进入监测区域或者离开监测区域；步骤S105：确定所述进入监测区域和所述离开监测区域的行人的人数。上述步骤S102、S103中在每一帧图像中都对行人跟中框进行更新，对应的步骤S104、S105中对行人进入监控区域和离开监控区域的确定以及统计也是在具体的每一帧图像中进行的，在每次更新跟踪框之后，都需要对人流情况监测和统计。另外，上述步骤中的监控区域可以是整个图像能捕获到的区域，也可以是图像中重点需要监控的区域，例如某个商场门口进出的人流量、某个路口经过的人流量等等本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种确定视频中行人人流量的方法，其特征在于，包括：获取视频中的图像；检测图像中行人的头肩部位生成跟踪框；根据所述行人的跟踪框的位置和生成时长，实时更新所述行人的跟踪框；确定位于图像边界位置的跟踪框对应的行人是进入监测区域或者离开监测区域，并确定进入所述监测区域和离开所述监测区域的行人的人数。

【技术特征摘要】
1.一种确定视频中行人人流量的方法，其特征在于，包括：获取视频中的图像；检测图像中行人的头肩部位生成跟踪框；根据所述行人的跟踪框的位置和生成时长，实时更新所述行人的跟踪框；确定位于图像边界位置的跟踪框对应的行人是进入监测区域或者离开监测区域，并确定进入所述监测区域和离开所述监测区域的行人的人数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行人的跟踪框的位置和生成时长，实时更新所述跟踪框包括：更新在上一帧图像中检测行人的头肩部位生成的跟踪框的位置和生成时长；检测当前帧图像中行人的头肩部位生成新的跟踪框；根据当前帧图像中具有重叠部分的两个跟踪框的重叠面积，判断两个所述跟踪框是否为对应于同一行人的跟踪框，如果是，删除生成时长较长的跟踪框。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在检测图像中行人的头肩部位生成跟踪框之后还包括：通过实时检测所述行人的跟踪框和预设检测线的相对位置，确定所述行人跟踪框的移动轨迹。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定位于图像边界位置的跟踪框对应的行人是进入监测区域或者离开监测区域，并确定进入所述监测区域和离开所述监测区域的行人的人数包括：当行人跟踪框与图像的预设入口线相交时，则确定所述行人进入监测区域；当行人跟踪框与图像的预设出口线相交时，则确定所述行人离开监测区域；根据与预设入口线相交的跟踪框和与预设出口线相交的跟踪框的数量，分别确定进入所述监测区域和离开所述监测区域的行人的人数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在分别确定进入所述监测区域和离开所述监测区域的行人的人数之后还包括：删除与预设出口线或预设入口线...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志超，杨永全，周剑，
申请(专利权)人：成都通甲优博科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川,51