[发明专利]一种进出口人流量统计的方法及系统

说明书

本发明涉及一种进出口人流量统计的方法及系统。该进出口人流量统计的方法，根据运动特征提取出运动区域，用彩色颜色空间的色彩模型提取具有黑色和浅色发色特征的区域，将运动特征和发色特征进行融合，得到候选人头的彩色图像，对候选人头的彩色图像进行边缘提取，得到候选人头的轮廓特征，根据人头轮廓特征对候选人头的彩色图像进行细筛选，识别出人头并跟踪计数。本发明的有益效果是：减少了复杂场景下具有人头特征的背景对人头的误检，减小了人头检测的漏检率，提高了进出口人流量统计的准确性。

（一）技术领域

本发明属于视频监控、视频图像处理与分析、机器视觉技术领域，特别涉及一种进出口人流量统计的方法及系统。

（二）背景技术

随着科技和信息化管理的不断发展，对超市、商场、车站、旅游景点、公交车、体育赛事、娱乐场所、节庆活动等不同的场合的人流量监管更加信息化、智能化。通过对不同场合的人数统计，可以实时估计人流量、分析人流分布、估计拥挤程度，为合理分配服务与管理资源、科学调度、安全保障提供了可靠依据。

现有的人流量统计主要包括：人工统计方式、红外扫描计数和基于视频分析的人数统计。人工统计方式在短时间内、人流量稀疏的情况下比较可靠，但是随着时间的加长和人流量密度的增加，统计的准确性将大幅度降低。红外扫描计数对人群密集计数误差大，因为红外扫描计数不能辨别单人还是多人，不能区分人的进出方向。基于视频的人流量统计可以实现高密度人流量的自动统计，现有的基于视频的人流量统计主要有以下几种方法：

一是基于人体分割的方法，该方法首先通过运动分析提取出运动目标，然后通过目标分割方法，如基于边缘的图像分割、基于坐标映射的目标分割、基于K-Means的目标分割等方法对运动目标进行分割，得到单个人体目标，从而实现人流量的统计。该方法的缺点是在人流量密度大的场景中，人体的躯干很容易相互遮挡，目标的分割很困难，从而影响人流量的统计。

二是基于人头或头肩的方法，该方法用识别人头或头肩的方法代替人体的识别，可以有效的避免人体躯干的遮挡问题，并且人头更类似于刚体目标，使目标检测识别问题变得更加简单。目前有基于人头检测的人流量统计方法，方法一：用灰度信息提取头发，面积大小去掉部分非人头区域，对得到的二值化图像进行边缘检测提取轮廓，对轮廓进行Hough变换识别人头；方法二：用运动目标检测和Hough变换或者若干圆环模板的方法识别人头；方法三：用YCrCb颜色空间的彩色信息和三帧差运动目标提取方法相结合，提取候选人头区域，然后用若干圆形模板进行扫描和紧密度计算识别人头。方法一最大的缺点是会将静止背景中灰度和头发相近的物体识别成头发，造成一定程度的误检，同时灰度信息没有彩色信息丰富，也会造成一定的影响。方法二的缺点是Hough变换会将颜色不同于发色但是具有类圆形特征的部分运动目标识别成人头，例如人的肩膀，或者某种运动目标的姿势。若干圆环模板不仅会将颜色不同于发色但是具有类圆形特征的部分运动目标识别成人头，而且会丢失人头轮廓均匀分布的信息，造成圆环中分段轮廓点聚集的轮廓识别成人头。方法三比方法一和方法二都有提高，但是方法三使用的模板较简单，若干圆形模板只是对搜索的区域进行限定，判定是否是人头只是用紧密度这个标准。用若干圆形模板对区域进行扫描，而且会先选择满足条件的较大区域为人头，不再进一步精确判别，会使识别的误检率升高，同时若干圆形模板在搜索匹配的过程中具有盲目性，如果只用紧密度计算进行人头识别，会造成识别人头的不完整，从而影响识别的准确性。

（三）发明内容

本发明为了弥补现有技术的不足，提供了一种进出口人流量统计的方法及系统，解决了目前人头检测算法只是利用人头的灰度信息和形状信息易将背景中具有人头灰度和形状特征的物体判断为人头区域的问题，减少了复杂场景下具有人头特征的背景对人头的误检，减小了人头检测的漏检率，提高了进出口人流量统计的准确性。

本发明是通过如下技术方案实现的：

一种进出口人流量统计的方法，其特征是：包括以下步骤：

（1）、根据摄像头获取图像，利用运动特征提取出运动目标；