一种基于视频流图像处理的人数统计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102831472A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102831472A(43)申请公布日2012.12.19(21)申请号201210274742.4(22)申请日2012.08.03(71)申请人无锡慧眼电子科技有限公司地址214174江苏省无锡市惠山经济开发区智慧路1号江苏数字信息产业园清华创新大厦A座15F(72)发明人吕楠瞿研杨京雨(74)专利代理机构北京中恒高博知识产权代理有限公司11249代理人刘洪京(51)Int.Cl.G06M11/00(2006.01)H04N5/14(2006.01)权利要求书权利要求书2页2页说明书说明书66页页附图附图33页(54)发明名称一种基于视频流图像处理的人数统计方法(57)摘要本发明提供了一种基于视频流图像处理的人数统计方法，该方法包括以下步骤：S1、获取监控区域的视频流图像作为输入图像；S2、通过中值滤波处理去除所述输入图像中的噪声，并进行直方图均衡化处理，以提高步骤S1中所获取的输入图像的对比度；S3、根据步骤S2中所获取的高对比度的输入图像，通过高斯背景建模法分割出运动目标区域；S4、对分割出的运动目标区域通过腐蚀平滑算子进行腐蚀平滑运算，得到运动目标轮廓；S5、将若干圆环模板对步骤S4中获取的运动目标轮廓进行扫描，并进行共圆重合度HO计算，以提取出人头轮廓；S6、对人头轮廓计数，以得到人数。通过本发明，有效地提高了公共区域内的实时人数统计的效率与准确度。CN1028347ACN102831472A权利要求书1/2页1.一种基于视频流图像处理的人数统计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取监控区域的视频流图像作为输入图像；S2、通过中值滤波处理去除所述输入图像中的噪声，并进行直方图均衡化处理，以提高步骤S1中所获取的输入图像的对比度；S3、根据步骤S2中所获取的高对比度的输入图像，通过高斯背景建模法分割出运动目标区域；S4、对分割出的运动目标区域通过腐蚀平滑算子进行腐蚀平滑运算，得到运动目标轮廓；S5、将若干圆环模板对步骤S4中获取的运动目标轮廓进行扫描，并进行共圆重合度HO计算，以提取出人头轮廓；S6、对人头轮廓计数，以得到人数。2.根据权利要求1所述的基于视频流图像处理的人数统计方法，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图像作为输入图像，所述监控区域位于摄像机的斜下方。3.根据权利要求1所述的基于视频流图像处理的人数统计方法，其特征在于，所述步骤S3中的高斯背景建模法具体为：使用递推法来计算高斯分布参数，并对其采用不同的更新率α、β进行更新运算，所述高斯分布参数包括平均值μ和方差σ2，该更新运算公式为：其中，α、β∈[0,1]，且α>β。4.根据权利要求1所述的基于视频流图像处理的人数统计方法，其特征在于，所述步骤S4中腐蚀平滑运算为：运用3×3大小的腐蚀平滑算子对运动目标区域进行腐蚀平滑运算，得到运动目标轮廓。5.根据权利要求1所述的基于视频流图像处理的人数统计方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：根据步骤S4中所获取的运动目标轮廓，用若干圆环模板对所述运动目标轮廓进行扫描，以提取出圆环模板区域内的运动目标轮廓点，并将所提取出的运动目标轮廓点与圆环模板进行共圆重合度HO计算，然后将该共圆重合度HO与设定阈值T作比较，若共圆重合度HO大于或等于设定阈值T，提取出该人头轮廓，若共圆重合度HO小于设定阈值T，不提取出该人头轮廓，所述共圆重合度HO的计算公式为：其中，HCN为圆环模板区域内的运动目标轮廓点总和，r1和r2分别为该圆环模板的内半径与外半径。6.根据权利要求5所述的基于视频流图像处理的人数统计方法，其特征在于，所述设定阈值T为80%。2CN102831472A权利要求书2/2页7.根据权利要求5所述的基于视频流图像处理的人数统计方法，其特征在于，所述圆环模板的内半径r1与外半径r2之间的差值为10个像素点。3CN102831472A说明书1/6页一种基于视频流图像处理的人数统计方法技术领域[0001]本发明属于视频图像处理及识别技术领域，特别涉及一种基于视频流图像处理的人数统计方法。背景技术[0002]人数统计是运动目标检测与跟踪技术的一个重要应用，也是当今智能视觉系统研究中一个十分活跃的新领域。传统的人数统计方法是利用人工计数或人工电子设备触发计数，随着信息化时代的到来，发展一种智能化的人数统计方法显得十分必要。[0003]智能化人数统计技术就是利用计算机视觉和图像处理的方法建立一个智能管理系统，在不需要人的干预、或者只需要很少干预的情况下，通过对摄像机拍录的视频序列进行分析来实现行人的定位、跟踪并在此基础上进行精确的人数统计，进一步判定人流量的动向，做到了既能完成日常