[发明专利]基于Kinect的人流计数方法

说明书

技术领域

本发明是涉及一种视频目标跟踪及计数的方法，具体地说是涉及一种基于Kinect立体视觉的人流计数方法。该方法采用Microsoft Kinect 3D立体感摄像机作为视频输入，可用于深度图像的动态捕捉实现实时的人头目标跟踪与计数，尤其适用于公众场所通道出入口的人流计数。

背景技术

基于机器视觉的通道出入口处的人流计数是根据摄像机拍摄的场景图像，通过对场景图像的处理检测场景图像内的人，统计通过通道出入口处的人流的数量。比如，通过在展厅的出入口处安装摄像机，实时估计展厅内的人数，得到展厅的拥挤程度，进而作出判断和处理。

目前基于机器视觉的人流计数系统是利用对人体跟踪的方法进行人流计数。对人体跟踪的方法，有单个摄像机获取的单目视觉的人体跟踪计数方法和多个摄像机同步获取的立体视觉的人体跟踪计数方法。

基于单目视觉的人体跟踪计数方法，该方法的跟踪算法复杂度较低，但是视频图像的特征的提取具有较大的难度。对视频图像中人体和背景的对比程度有着较高要求，且对光照、阴影、服饰等的变化较为敏感。当人体旋转或被其它物遮挡时，视频图像中无法得到人体区域的特征，会出现跟踪目标丢失的现象。

基于多个摄像机同步获取的立体视觉的人体跟踪计数方法，是通过人体的空间三维信息进行跟踪和计数，该方法有赖于图像的无歧义匹配，由于受到摄像机拍摄的场景中诸多因素的影响，例如，场景中物体几何形状、噪声干扰及摄像机特性等因素的影响，同一被拍摄对象在不同视点下获取的图像，拍摄的图像会有很大的差别，难以将不同视点下的图像进行无歧义地匹配，三维场景中的部分空间信息将丢失或出错，在拍摄的视频图像中无法得到全部人体区域的特征，将导致跟踪目标丢失，人流计数准确率下降。

Microsoft公司的Kinect系统是一种基于红外结构光原理的深度相机，在3.5m的短距离范围内可以获得较精确的跟踪目标动态深度和色彩图像，这为利用跟踪目标深度信息进行跟踪目标的检测与分割提供了较好的硬件解决手段。

发明内容

    本发明的目的在于针对现有基于立体视觉人流跟踪计数技术中存在的技术问题，提供一种基于Kinect的人流计数方法，该方法采用Kinect摄像机，自顶向下安装，能拍摄人体的深度视频图像，适用于通道出入口的人流计数的需求，不受摄像机拍摄的场景光线变化的影响，进而提高人流计数准确率。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是：上述基于Kinect的人流计数方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

（1）、采用OpenNI驱动读入深度图像的当前帧，遍历深度图像中的每一个像素点，设置用于分割深度图像的阈值，按分割阈值对深度图像分割，得到阈值分割图；对阈值分割图作消除噪声处理，获得跟踪对象图；

（2）、遍历上述跟踪对象图中每一个像素点，对像素点作投影处理，获得跟踪对象投影图；在跟踪对象投影图中获得跟踪对象连通区域的轮廓序列；在跟踪对象图中排除肩部连通区域；通过跟踪对象连通区域存在交点轮廓序列获得头部跟踪对象连通区域；将头部跟踪对象连通区域中心点作为跟踪对象轨迹点，构成当前帧轨迹点集合；

（3）、判断当前帧各轨迹点的跟踪对象归属，若属于现有跟踪对象的轨迹点集合，则将轨迹点加入该集合；若是新进轨迹点，则建立新的跟踪对象的轨迹点集合；

（4）、判断上述所有跟踪对象轨迹点集合中的跟踪对象轨迹点是否满足跟踪计数条件，若是满足跟踪计数条件，则相应“入”的计数器或“出”的计数器加1，并删除该跟踪对象的轨迹点；否则保留该跟踪对象的轨迹点；

（5）、排除已离开场景跟踪对象的轨迹点集合，返回步骤（1）， 重复循环进行步骤（1）至步骤（5），直至计数结束。

本发明的基于Kinect的人流计数方法与现有人流计数方法相比较，具有如下特征和优点：本发明采用Kinect设备，以此来获得场景的深度图像，Kinect使用不可见的红外线来获取场景的深度信息，不受场景光线变化的影响；利用透视投影和贝叶斯框架跟踪方法来实现精确获取场景中人头位置并实现运动跟踪，达到计数的目的。本发明提出的基于Kinect的人流计数方法适用于公众场所的通道口人流计数的需求，不受场景光线变化、阴影、透视效应及遮挡的影响，具有设备简单，计数准确率高的特点。

附图说明

图1是本发明的基于Kinect的人流计数方法的硬件构成示意图。

图2是本发明的基于Kinect的人流计数方法的流程图。