一种行人计数方法

摘要

本发明公开一种计算机视频处理技术领域的行人计数方法，步骤为：对监控视频进行行人前景像素和光流特征提取；而后对提取的前景像素特征进行归一化处理；同时进行行人遮挡检测和遮挡等级估计；综合行人特征和遮挡等级，统计行人人数。本发明通过统计越线行人的特征进行人流计数，因而避免了行人检测过程；同时统计计算只在虚拟门周围的ROI区域进行，减少了计算量；最后通过进行行人遮挡检测和遮挡等级估计，提高了在有遮挡情况下的计数准确率。

主权项

一种行人计数方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：对监控视频进行混合高斯背景建模，得到行人前景图像；第二步：提取行人光流特征；第三步：行人前景像素特征归一化；采用行人椭圆建模，即将每个行人按照其面积大小依据椭圆映射规则映射成一个椭圆，将该椭圆面积视为行人e_i在当前相机视角中的面积，记为area(e_i)，对属于该行人的每个前景像素，其相应的归一化系数w_i＝1/area(e_i)；第四步，行人遮挡检测和遮挡等级估计；所述行人遮挡检测和遮挡等级估计方法为：$\eta \left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& h_i\le h_{0i}\\ s_i{h}_i/A_{ROI},& h_{0i}\le h_i\le 2h_{0i}\end{array}\right.,x\in {\mathrm{blob}}_i$x表示行人前景像素，blob_i表示行人前景像素联通区域，η(x)表示前景像素x的遮挡系数，η(x)越大，表明当前场景遮挡等级越高；s_i表示行人前景像素连通区域blob_i在虚拟门上的投影长度，h_i表示行人前景像素连通区域blob_i在垂直于虚拟门上的投影长度，h₀表示在图像平面上行人平均高度，h_0i表示经过投影校正后的h₀，ROI表示在图像上选定的感兴趣区域，A_ROI表示感兴趣区域的图像面积；第四步中：图像平面上的行人平均高度h₀的投影校正为：令f表示图像坐标系和世界坐标系之间的投影转换函数，H₀表示世界坐标系下的平均行人高度，s_i表示行人前景像素连通区域blob_i在虚拟门上的投影长度，p₀表示s_i的中点，其二维图像坐标为三维世界坐标为(X₀,Y₀,Z₀)，令点p的二维图像坐标为其世界坐标为(X_p,Y_p,Z_p)＝(X₀,Y₀,Z₀+H₀)，则线段在垂直于虚拟门方向上的投影h_0i即为经过投影校正后的行人平均高度；第五步：结合第二、三、四步骤得到的归一化特征和遮挡等级，得到人流数目；具体为：其中，flow(i)表示第i帧的越线像素数目，x为虚拟门Gate上的像素；a为固定常量，用于校正行人椭圆映射，使得椭圆面积更接近于真实行人，取为0.925；w(x)则是用于克服摄像机透视效应，即第三步求出的归一化系数；FG(x)是像素的前景判别结果，若是前景，则为1，否则为0；为当前像素的运动向量模值；θ_vx则为当前像素运动向量和虚拟门的夹角，通过sin(θ_vx)的符号判断行人方向；a₀为固定常量，用于限制遮挡补偿的峰值范围，取0.5；η(x)表示前景像素x的遮挡系数。