一种基于多高斯计数模型的人流量统计方法

摘要

本发明涉及智能视频监控及图像处理与分析，公开了一种人流量统计方法，首先利用带人数标记的训练视频序列图像样本建立多高斯计数模型，然后基于多高斯计数模型对未知人数的视频进行实时统计人流量。具体为，首先根据运动目标检测，提取前景运动目标，然后根据运动目标面积，外接矩形框长宽等特征提取特征向量，进而在特征向量集的基础上建立多高斯计数模型，最后基于多高斯计数模型分析未知运动目标区域中包含的行人个数，从而实现人流量统计。本发明通过建立多个高斯计数模型，避免了对单个行人进行识别和跟踪带来的困难，能够较好地统计不同检测区域中运动目标区域包含的行人个数，提高了行人个数统计精度，从而提高了人流量统计的准确性。

主权项

1.一种基于多高斯计数模型的人流量统计方法，其特征在于，包括如下步骤，将视频图像分割为检测子区域，将当前帧图像和背景图像做差分，得到差分图像，获得前景运动目标；将隶属于一个连通域的运动目标用矩形框标记出来，提取该矩形框运动目标特征向量获得特征向量集；基于特征向量集建立对应的高斯计数模型，属于相同子区域的高斯计数模型组成高斯计数模型子集，所有的高斯计数模型子集构成多高斯计数模型；判断运动目标外接矩形框是否与检测线相交，若不相交，则对下一帧图像进行处理，直到其外接矩形框到达检测线为止；若相交，提取当前运动目标的特征向量，根据当前运动目标所处的子区域，用对应的高斯计数模型子集分析当前运动目标人数，采用快速目标跟踪关联方法获得该目标区域对应的计数队列，并将当前运动目标人数存入该队列，当目标离开检测线时，计算队列的平均值得到该目标区域包含的人数。