[发明专利]一种基于自适应模板匹配的客流统计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于自适应模板匹配的客流统计方法，属于目标跟踪和模式识别技术领域，其中涉及到目标的表示和建模、目标的检测、识别及跟踪。

背景技术

出于节约能源和提高效率的考虑，在设计者设计某些区域的大小时，常常需要先对该区域的客流量进行的统计，以此作为设计的依据。各大商场出于提高营业额的考虑，也可能需要对一天中不同时段的顾客数量进行统计，以此来制定各种销售策略。在地铁轨道交通领域，目前客流统计的方法主要是通过对乘客刷卡的次数进行统计得到。随着自动售票系统的投入运行，某个时间段进出某个车站的客流量可以藉由计算机技术很方便快速的统计得到，但如果需要统计位于地铁站刷卡区域以内的一些通道的客流，就缺少一种高效准确的统计方法。

假定存在两条地铁线路L1和L2，地铁站S为L1和L2的交汇处(或称之为换乘站)，L1和L2之间存在互相联通的地下通道T，乘客在刷卡或买票进入站点S后，可能从L1经过T前往L2，也可能从L2经过T前往L1，此时，若需要对某个时间段内通道T内的客流量进行统计，由于乘客经过通道T时不需要再刷卡，因此在这种场景下，计算刷卡人次进行统计的方法就无法满足要求。

目前应用于上述场景下的客流统计方法主要有红外光电传感器统计、激光统计和借助于计算机技术的视频统计方法。红外光电式统计方法的优点是安装方便、便于维护，已经开始被广泛应用于公交车、地铁和火车的车门来统计上下旅客数量。红外光电式人数统计系统的主要缺点是目前只有断面式的产品，此外，在进出口断面宽度较大，人流密集的情况下，由于无法分割位置紧邻的人群，而导致统计精度下降。激光统计的方法通过在通道或出入口上方设置激光扫描仪使其垂直扫描。当行人通过激光帘时，当前帧的激光扫描数据中会出现凸包，反映出行人的外轮廓。峰包数代表当前通过激光扫描面行人的个数，每个峰包的高度代表在该垂直扫描切面的行人高度。激光统计方法存在和红外光电式统计方法相同的最大的缺点，即统计结果里没有图像记录，这给实时观测现场情况观测和后期场景复现带来了困难。为了克服这个困难，同时也是实际使用环境的需求，这两种方法往往结合这视频监控一同使用。

由于红外光电传感器统计和激光统计方法都需要视频监控作为辅助手段，因此，若借助于计算机技术，通过对采集得到的视频图像进行理解和分析，得到场景中出现的行人的数量，可可大大降低整个系统的复杂度，同时也为后期的各种处理提供了便利。

借助于计算机技术的视频统计方法红外光电传感器统计和激光统计方法具有更直观、更方便使用、更高效、兼容性更强的的特点。调度中心能够迅速准确的得到某个通道内某个时间段的客流量；可以得到行人的视频运动轨迹，根据实际情况，甚至可以得到行人的面部图像。

发明内容

本发明的技术解决问题：克服现有客流统计方法的不足，提供一种基于自适应模板匹配的客流统计方法，该系统可以快速准确的对某个监控场景中各个时间段内的客流量进行统计，可以得到行人的视频运动轨迹，并有可能得到行人的面部图像。

本发明的技术解决方案：一种基于自适应模板匹配的客流统计方法，该方法是通过一种基于自适应模块匹配的客流统计系统来实现，该客流统计系统由前端和后端组成，前端使用一台工控机连接图像采集设备，对监控视频进行分析和统计；后端是一台PC机，对各前端传送来的监控视频和统计结果进行处理，并保存到本地；系统前端处理包括如下步骤：(1)前端工控机从图像采集设备获取视频帧，支持同时处理多路视频；(2)根据客流统计的特点，在获取的视频帧中设定敏感区域，只对该区域的数据进行处理；(3)使用基于Haar特征的Adaboost算法构建了多个弱分类器，并将这些弱分类器首尾进行连接，一个弱分类器的输出作为另一个分类器的输入，得到一个级联的强分类器，在视频图像的敏感区域内进行单个行人的检测，得到单个行人图像；(4)对检测得到的单个行人图像进行建模，根据行人之间发生遮挡时的实际特征，对行人人体的各个部分赋予不同的权重，结合该行人图像位于视频帧中的位置、行人人体各部分的位置和面积大小以及颜色信息，为该行人建立模型；(5)采用模板匹配的方法，将建模后的各模型与已有的模型(如果存在)进行匹配，若匹配失败，则认为该模型代表的行人刚进入敏感区域；若匹配成功，表明该模型代表的行人已经出现在敏感区域中，更新该模型的总体位置和各部分的权重，使模板匹配具有自适应的特性；(6)检查已有的模型，若在从当前视频帧敏感区域中检测并建模得到的行人模型中不存在与之相匹配的模型，则认为该模型代表的行人已经离开敏感区域，此时检查该模型的运动路径(由模型代表的行人图像在视频帧敏感区域内的位置表征)，并进行客流的统计。