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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106951820A(43)申请公布日2017.07.14(21)申请号201611198247.4G06T7/20(2017.01)(22)申请日2016.12.19(66)本国优先权数据201610815178.02016.08.31CN(71)申请人江苏慧眼数据科技股份有限公司地址214000江苏省无锡市无锡惠山经济开发区智慧路1号清华创新大厦A1501-A1509(72)发明人吕楠张丽秋(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06T7/149(2017.01)G06T7/136(2017.01)G06T7/215(2017.01)G06T7/155(2017.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称基于环形模板和椭圆拟合的客流统计方法(57)摘要本发明提供了基于环形模板和椭圆拟合的客流统计方法,其包括以下步骤:S1、获取监控区域的视频流图像作为输入图像;S2、通过背景差分法对输入图像进行差分运算,得到运动目标区域;S3、利用Canny算子对运动目标区域进行边缘提取,获得运动目标边缘轮廓;S4、通过环形模板扫描运动目标边缘轮廓,得到人头候选区域,所述环形模板具有环形扫描区域;S5、对人头候选区域以椭圆拟合方式提取人头目标;S6、结合Camshift算法与Kalman滤波对人头目标进行跟踪和计数。通过本发明中,提高了公共区域中不同干扰情况下的客流实时统计,有效提高了公共区域的客流统计的效率和准确性。CN106951820ACN106951820A权利要求书1/2页1.基于环形模板和椭圆拟合的客流统计方法,其特征在于,该客流统计方法包括以下步骤:S1、获取监控区域的视频流图像作为输入图像;S2、通过背景差分法对输入图像进行差分运算,得到运动目标区域;S3、利用Canny算子对运动目标区域进行边缘提取,获得运动目标边缘轮廓;S4、通过环形模板扫描运动目标边缘轮廓,得到人头候选区域,所述环形模板具有环形扫描区域;S5、对人头候选区域以椭圆拟合方式提取人头目标;S6、结合Camshift算法与Kalman滤波对人头目标进行跟踪和计数。2.根据权利要求1所述的客流统计方法,其特征在于,所述步骤S1具体为:通过摄像机获取监控区域的视频流作为输入图像,所述监控区域位于摄像机的下方。3.根据权利要求1所述的客流统计方法,其特征在于,所述步骤S2具体为:S21、根据步骤S1获取的输入图形,提取出第一帧无运动物体的图像作为背景图像fb;S22、利用当前帧图像fk与背景图像fb作背景差分运算,并与分割阈值Td进行对比,得出偏离背景模型值较大的像素,以得到差分图像Dk;S23、通过数学形态处理得到前景运动目标图像Ok;其中,所述差分图像Dk的计算公式为:Dk(x,y)=|fk(x,y)-fb(x,y)|;所述前景运动目标图像Ok的计算公式为:其中,所述分割阈值Td=50。4.根据权利要求3所述的客流统计方法,其特征在于,所述数学形态处理包括二值化处理和/或形态学滤波处理。5.根据权利要求1所述的客流统计方法,其特征在于,所述步骤S2还包括对背景图像fb执行背景模型更新的步骤。6.根据权利要求1所述的客流统计方法,其特征在于,所述步骤S3具体为:S31、利用最大类间方差法动态地获得参数k,并根据参数k确定Canny算子的高阈值Th与低阈值Tl;S32、利用Canny算子提取运动目标区域中的有效轮廓点,以获得运动目标边缘轮廓;其中,所述高阈值Th的计算公式为:Th=1.5*k,所述低阈值Tl的计算公式为:Tl=0.5*k;所述有效轮廓点的像素值设为255。7.根据权利要求1所述的客流统计方法,其特征在于,所述步骤S4具体为:S41、根据预先设置的待检测人头的最大半径Rmax与最小半径Rmin设定出所述环形模板,并将该环形模板分割为若干个面积相等的子区域;S42、使用环形模板顺序扫描步骤S3获得的运动目标边缘轮廓,以统计每个子区域中所包含的有效轮廓点的个数;若每个子区域中的有效轮廓点的个数均大于阈值Tn,则认定运动目标边缘轮廓为人头候选区域;阈值Tn=2πRmin/N,10≤Rmax-Rmin≤30;2CN106951820A权利要求书2/2页其中,N为环形模板分割出的面积相等的子区域的数量;有效轮廓点的像素值为255。8.根据权利要求7所述的客流统计方法,其特征在于,所述步骤S41中环形模板中的面积相等的子区域的数量为四个;所述步骤S42中获取人头候选区域的计算公式为:9.根据权利要求7或者8所述的客流统计方法,其特征在于,所述步骤S42还包括移动环形模板以扫描运动目标边缘轮廓的步骤,所述环形模板每次移动的距离d=Rmax-Rmin。10.根