[发明专利]车辆及行人监测方法及装置

权利要求书

1.一种车辆及行人监测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

以时分多路的方式，通过摄像装置采集包括人脸和车辆的视频图像；

基于采集的所述视频图像，以设定的检测规则，进行人脸检测和车辆检测，得到人脸检测及车辆检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测用户终端的MAC地址。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述视频图像，以设定的检测规则，进行人脸检测，得到人脸检测结果的步骤包括：

通过级联分类器从所述视频图像中提取人脸轮廓，并确定人脸的位置和大小，将人脸通过矩形区域标识。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过级联分类器从所述视频图像中提取人脸轮廓的步骤包括：

基于Haar-like特征和多尺度HOG特征，对分类器检测进行计算优化；

使用置信度的实值分类器代替二值分类器，并对HOG特征和Haar-like特征设计不同的弱分类器，用Gentle Adaboost算法训练强分类器；

使用haar-like特征训练adaboost级联分类器，从所述视频图像中扫描检测区域，产生候选目标；使用多尺度HOG特征训练adaboost级联分类器，进行候选目标确认，输出最终检测目标，得到人脸轮廓。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述视频图像，以设定的检测规则，进行车辆检测，得到车辆检测结果的步骤包括：

基于所述视频图像，以及车牌识别的车辆检测规则或虚拟线圈的车辆检测规则，进行车辆检测，得到车辆检测结果。

6.一种车辆及行人监测装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于以时分多路的方式，通过摄像装置采集包括人脸和车辆的视频图像；

检测模块，用于基于所述视频图像，以设定的检测规则，进行人脸检测和车辆检测，得到人脸检测及车辆检测结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述检测模块，还用于检测用户终端的MAC地址。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述检测模块，还用于通过级联分类器从所述视频图像中提取人脸轮廓，并确定人脸的位置和大小，将人脸通过矩形区域标识。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述检测模块，还用于基于Haar-like特征和多尺度HOG特征，对分类器检测进行计算优化；使用置信度的实值分类器代替二值分类器，并对HOG特征和Haar-like特征设计不同的弱分类器，用Gentle Adaboost算法训练强分类器；使用haar-like特征训练adaboost级联分类器，从所述视频图像中扫描检测区域，产生候选目标；使用多尺度HOG特征训练adaboost级联分类器，进行候选目标确认，输出最终检测目标，得到人脸轮廓。

10.根据权利要求6-9中任一项所述的装置，其特征在于，

所述检测模块，还用于基于所述视频图像，以及车牌识别的车辆检测规则或虚拟线圈的车辆检测规则，进行车辆检测，得到车辆检测结果。