[发明专利]一种基于视频分析的地铁车厢客流统计方法、装置及系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于视频分析的地铁车厢客流统计方法、装置及系统。

背景技术

目前，传统的地铁人流量，通过地铁站台闸机刷卡进出计数、红外传感器扫描计数等方法统计人流量。但是无法实时统计特定地铁车厢内部的乘客数量。与普通的客流统计系统一样，地铁车厢人员密度统计系统由摄像机采集和视频处理模块、网络传输模块、数据分析模块、交互和显示模块构成。涉及的技术包括背景建模，运动检测，目标识别和分类、目标跟踪、轨迹行为分析等。

然而，地铁车厢内的场景由于其特殊性，传统的人流量统计方法难以得到很高的精度。其特点是在地铁车厢场景内，摄像机的安装高度无法超过车厢顶部，和站立的乘客高度接近，成像的景深范围变化大，拍摄视频中目标乘客的尺寸差别很大。此外车厢内人流量可能会非常密集，目标乘客之间的遮挡严重。现有基于视频分析的客流量统计方法主要是基于人头或者头肩的目标检测和跟踪的方法，通过提取区域特征训练相应的分类器，从而对目标进行基于滑窗的目标检测方法，然后利用单帧的检测结果对目标进行跟踪和分析，实现目标的计数。

因此，发明人在地铁客流统计的过程中发现，现有技术中至少存在以下问题：

现有技术中采用的基于滑窗的目标检测方法对于地铁场景下多尺度的 目标检测适应性差，往往需要多个尺度的分类器共同进行检测，并且其检测速度慢且客流统计精度不高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视频分析的地铁车厢客流统计方法、装置及系统，使得检测速度快且客流统计精度较高。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种基于视频分析的地铁车厢客流统计方法，包括以下步骤：

预置图像采集区域块及其对应的检测模型；

获取待检测图像帧组；所述待检测图像帧组包括至少一帧图像；

根据所述图像采集区域块及其对应的检测模型，对所述待检测图像帧组中帧图像进行检测跟踪，获取目标的轨迹集合。

其中，所述根据所述图像采集区域块及其对应的检测模型，对所述待检测图像帧组中帧图像进行检测跟踪，获取目标的轨迹集合的步骤，具体包括：

根据所述图像采集区域块及其对应的检测模型，对所述待检测图像帧组中的图像帧进行检测，获取各个检测图像帧中目标的检测信息及其对应置信度；

获取初始帧组中各个图像帧中目标的检测信息及其对应置信度；

跟踪所述初始帧组中各个图像帧中目标，获取所述目标的轨迹集合。

其中，所述跟踪所述初始帧组中各个图像帧中目标，获取所述目标的轨迹集合步骤，具体包括：

获取匹配阈值；

通过图像预测算法获取所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息；

获取初始帧组的下一帧组中各个图像帧中目标的检测信息及其置信度；所述初始帧组的下一帧组中各个图像帧中目标包括：所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像目标和所述初始帧组的下一帧组中各个图像帧中新增目标；

判断所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息与所述通过图像预测算法获取所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息是否在所述匹配阈值范围内；

如果所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息不在所述匹配阈值范围内，则所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息采用所述通过图像预测算法获取所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息；

如果所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息与所述通过图像预测算法获取所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息都不在所述匹配阈值范围内，则所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息通过在先轨迹帧的检测信息采用线性预测的方法进行线性预测获取；

获取所述目标的轨迹集合；所述目标的轨迹集合包括：至少一个目标的轨迹；所述目标的轨迹包括：同一目标在至少一个图像帧内的检测信息及其对应置信度的集合。

其中，该方法还包括：

预置所述置信度的衰减系数；

当采用所述通过图像预测算法获取所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息时，所述初始帧组中各个图像帧中目标在其下一帧图像的检测信息对应的置信度为初始帧组中各个图像帧中目标的检测信息对应的置信度与所述置信度的衰减系数的乘积。

其中，该方法还包括：

预置所述置信度阈值；