[发明专利]人数统计方法和人数统计装置

说明书

本发明提供人数统计方法和人数统计装置，人数统计方法包括：取得对第一视频进行视频解析而获得的第一视频解析人数作为待校正的视频解析人数的第一人数取得步骤；取得该第一视频的时间戳、视频特征、摄取该第一视频时的摄像机所处环境的环境特征和摄像机的配置参数的第一特征取得步骤；和根据与所述第一视频对应的时间戳，从包含时间戳、视频解析人数、视频特征、环境特征和配置参数的校正用模型库寻找对应的校正用模型，输入所述待校正的视频解析人数，以及与所述第一视频对应的所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数，获得校正后的人数的人数校正步骤。

技术领域

本发明涉及一种人数统计方法和人数统计装置，更具体地说，涉及一种基于视频统计规定时间内通过规定场所断面的人数的人数统计方法和人数统计装置。

背景技术

在现有技术中，为了统计规定时间内通过规定场所断面的人数(也称为“客流人数”)，通常利用视频解析算法(例如，光流法)对摄像机摄取的视频进行视频解析。

专利文献1公开了一种基于乘客多运动行为分析的公交车客流统计方法，其包括如下步骤：获取乘客上下公交车的视频图像；对获取的视频图像进行处理，提取乘客头部目标，生成矩形框框定提取出的乘客头部目标；结合乘客头部目标形心点距离对相邻帧中形心点进行匹配，更新形心点位置信息并保存，连接各形心点获得运动轨迹；对获得的运动轨迹进行轨迹聚类，分析乘客运动行为；计数判定，得到人数统计结果。根据该方法，可以克服现有客流统计方法出现误判和漏判的不足，有效提高公交车内乘客人数统计的准确度。

专利文献2公开了一种基于视频监控的客运站非出入口区域的客流统计方法，其对于客运站非出入口区域拍摄的图像容易出现遮挡的特点，提出使用行人的不易被遮挡、且形态基本不变的头肩部haar-like特征来对行人进行检测，其检测判别是否为行人的准确率较高，适用于行人图像出现遮挡的应用场景；而在完成检测后，通过Kalman滤波器和以上检测行人的方法来对行人在每帧图像的位置进行双重追踪，以保证追踪的准确率。

专利文献1：CN103646253A；

专利文献2：CN106127812A。

发明内容

但是专利文献1、2均使用了单纯的视频解析算法，由于受到外界环境和算法本身的限制，准确率受到了约束。我们发现，通过视频解析算法得到的客流人数与真实的人数之间存在着比较强的趋势性，故通过回归建模方法可以大幅度地提高客流统计的精度。由于视频解析算法的性能受到很多外界因素的影响而呈现出不稳定。例如，即使是同一摄像机，在工作日(例如，周五)与休息日(例如，周六)的同一时间段，当客流的拥挤程度不同时，视频的解析精度也会不一样。或者例如在某天上午和下午同样有5个乘客经过摄像机拍摄的同一区域，但是由于上午的乘客分散着通过，下午的乘客拥挤在一起通过，因此摄像机在上午可能检测到了5个人，但是在下午的时候只检测到了3个人。

本发明为了解决现有技术中存在的上述问题，提供一种人数统计方法和人数统计装置。在该人数统计方法和人数统计装置中，我们引入了实时的视频特征、摄像机的环境特征及配置参数特征等加入到模型的训练，可以使校正模型更加稳定，适应各种不同的环境。

本发明的第一方面是一种人数统计方法，其特征在于，包括：取得对第一视频进行视频解析(也称为“图像分析”)而获得的第一视频解析人数作为待校正的视频解析人数的第一人数取得步骤；取得该第一视频的时间戳、视频特征、摄取该第一视频时的摄像机所处环境的环境特征和摄像机的配置参数的第一特征取得步骤；和根据与所述第一视频对应的时间戳，从包含时间戳、视频解析人数、视频特征、环境特征和配置参数的校正用模型库寻找对应的校正用模型，输入所述待校正的视频解析人数以及与所述第一视频对应的所述视频特征、所述环境特征和所述配置参数，获得校正后的人数的人数校正步骤。