【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉和人工智能，具体地，涉及一种基于bev视角人员聚集智能检测方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、当前检测人员聚集的方法通常使用目标检测模型识别并定位图像或视频的人体，或者采用密度估计模型估算图像或视频中的人数。然而单独的目标检测模型或密度估计模型，都依赖大量高质量的标注数据。在不同场景下，如室内外、大型公共场所等，模型的适应性有限，难以处理空间上的高低差、视频画面角度不佳，人员被局部遮挡等问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现有技术的不足，提供一种适用于室内、商场、道路、车站等多种复杂场景的对人员聚集进行精准检测的方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种一种基于bev视角的人员聚集智能检测方法，具体步骤如下：
3、s1.选定目标视频画面，利用透视变换技术对视频画面进行重新标定；
4、s2.基于yolov8训练出的人头检测模型对视频画面中出现的人头进行检测；
5、s3.建立人群密度计算模型，并对bev视角画面进行聚类分析，得到若干人群聚类区；
6、s4.对每一个人群聚类区进行分析，得到区域内所有人头的中心点位和平面宽度，计算平均相邻距离；
7、s5.建立轨迹跟踪模型，并应用此模型对人员的轨迹进行跟踪，分析人员的流动性。
8、优选的：还包括步骤s6，所述步骤s6具体如下：
9、s6.结合实际的业务场景，对人员聚集情况进行记录并在出现聚集情况时进行告
10、优选的：所述步骤s2还包括步骤s21，所述步骤s21具体如下：
11、s21.检测出所有的人头后，再利用步骤s1中的透视变换技术对人头坐标点位进行重新标定，映射到bev视角画面中。
12、优选的：所述步骤s3还包括步骤s31，所述步骤s31具体如下：
13、s31.在建立人群密度计算模型时，先根据收集到的相关数据选择统计模型，再确定机器学习模型，并进行训练，随后使用独立的测试数据集验证模型的准确性和可靠性，最后部署模型。
14、优选的：所述步骤s4还包括步骤s41，所述步骤s41具体如下：
15、s41.判断人头的数量和相邻距离是否大于设定的阈值，若大于阈值，则认定当前画面此刻出现了人员聚集，且阈值根据人群密度计算模型预先分析所得。
16、优选的：所述步骤s5还包括步骤s51，所述步骤s51具体如下：
17、s51.在建立轨迹跟踪模型时，首先对当前画面进行清洗，并对缺失的位置信息进行数据差值，确保轨迹的连续性，然后选择深度学习模型中的循环神经网络rnn或长短期记忆网络lstm，并用收集的数据进行模型训练，最后调整模型参数确定模型。
18、本专利技术还提供一种计算机设备，包括：
19、存储器，用于存储计算机程序；
20、处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述的一种基于bev视角的人员聚集智能检测方法。
21、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种基于bev视角的人员聚集智能检测方法。
22、与现有技术相比，本申请提出的技术方案具有如下的有益效果：通过透视变换技术，解决了画面中人员位置远近像素差异，导致人员聚集检测不准确问题，适用于更加多样性场景；利用人头检测，解决了因为人员身体被遮挡或者视角畸变而导致的漏检问题；利用目标追踪检测，可以更加准确分析移动人群，提升人员聚集检测的精度。
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1.一种基于BEV视角的人员聚集智能检测方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于BEV视角的人员聚集智能检测方法，其特征在于，还包括步骤S6，所述步骤S6具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于BEV视角的人员聚集智能检测方法，其特征在于，所述步骤S2还包括步骤S21，所述步骤S21具体如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于BEV视角的人员聚集智能检测方法，其特征在于，所述步骤S3还包括步骤S31，所述步骤S31具体如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于BEV视角的人员聚集智能检测方法，其特征在于，所述步骤S4还包括步骤S41，所述步骤S41具体如下：
6.根据权利要求2所述的一种基于BEV视角的人员聚集智能检测方法，其特征在于，所述步骤S5还包括步骤S51，所述步骤S51具体如下：
7.一种计算机设备，其特征在于，包括：
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所
...【技术特征摘要】
1.一种基于bev视角的人员聚集智能检测方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于bev视角的人员聚集智能检测方法，其特征在于，还包括步骤s6，所述步骤s6具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于bev视角的人员聚集智能检测方法，其特征在于，所述步骤s2还包括步骤s21，所述步骤s21具体如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于bev视角的人员聚集智能检测方法，其特征在于，所述步骤s3还包括步骤s31，所述步骤s31具体如下：
5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：翁醉非，张天帆，张宋伟，唐杰，单存宇，黄鹏鲲，戴立言，
申请(专利权)人：上港集团物流有限公司兴宝仓储分公司，
类型：发明
国别省市：
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