基于高清视频的实时上座率统计方法

摘要

本发明公开了一种基于高清视频的实时上座率统计方法，该方法包括分类模型训练阶段和坐席状态判别阶段，在模型训练阶段，利用大量以标注坐席状态的图像为训练样本，对每张图像提取梯度方向直方图特征，然后再将其特征通过核变换到高维空间建立线性分类器；而在坐席状态判别阶段，采用已标定的场景座位坐标分割输入的图像，对每个子图像提取梯度方向直方图特征，利用已建立的高维空间线性分类器模型判别子图像特征，从而判定该坐席是否被人占用，最后，统计输入图像中的所有子图像的判别结果，获取该场景下当前的上座率。本发明不借助其它传感器，安装快捷，维护方便，不受光线变化的影响，能容忍室内光照环境的变化。

主权项

一种基于高清视频的实时上座率统计方法，其特征在于该方法包括分类模型训练阶段和坐席状态判别阶段，在模型训练阶段，利用大量以标注坐席状态的图像为训练样本，对每张图像提取梯度方向直方图特征，然后再将其特征通过核变换到高维空间建立线性分类器；而在坐席状态判别阶段，采用已标定的场景座位坐标分割输入的图像，对每个子图像提取梯度方向直方图特征，利用已建立的高维空间线性分类器模型判别子图像特征，从而判定该坐席是否被人占用，最后，统计输入图像中的所有子图像的判别结果，获取该场景下当前的上座率。