[发明专利]一种基于深度相机的人群流量分析方法

说明书

本发明提供了一种基于深度相机的人群流量分析方法，包括步骤：多元二项式回归拟合虚拟地面的深度图D；获取目标前景图F；计算前景图像对应的高度图H；深度图像的目标区域的过分割；分割区域的聚合，得到行人检测结果；目标跟踪与流量统计；该方法与现有方法相比，不需要对数据库中大量的数据进行训练；数学模型简单有效，能准确分析出区域内人群的流量大小，直观性强；计算量小，适合实时视觉监控；本发明能广泛地应用于公交、地铁和广场等人群流量大的公共场所的监控和管理。

技术领域

本发明涉及模式识别，特别涉及基于深度相机的人群流量分析方法。

背景技术

随着计算机技术以及数码电子技术的迅速发展，视觉监控技术得到了越来越广泛的应用。传统的视觉监控系统往往只能提供视频采集和存储的功能，需要监控人员在监控室观看显示屏来发现异常情况，不但增加了监控成本，而且长时间观看显示屏导致的视觉疲劳会使监控人员的警惕性降低，使得监控系统在某些关键时刻不能发挥应有的作用。目前，智能视觉监控技术正在兴起，并且越来越受到媒体的关注。智能视觉监控技术就是要让计算机代替人的大脑，让摄像头代替人的眼睛，由计算机智能地分析从摄像头中获取的图像序列，对被监控场景中的内容进行理解，与传统视觉监控系统相比有明显的优势：一方面，能大大减少监控人员的数量降低成本；另一方面，可以通过联网建设大型分布式智能监控系统来实时获取大面积区域的所关心的信息(异常事件、交通违章、客流等)，方便资源(保安、警力、公共交通工具等)调度，尽快消除公共场合下即将发生或已发生的安全隐患。基于深度相机的人群流量分析方法是一种非常具有应用价值的智能视觉监控技术，它可以应用于地铁、公交站台、广场等监控场景，实时获取人群流量信息，对于人群流量过大的场景进行报警。

基于深度相机的人群流量分析方法的主要难点在于如何简单快速地识别出画面中人群的流量大小。现在其它已有的人群流量分析方法一般是基于机器学习方法的，该方法是需要使用巨大的数据库中的数据进行训练，且需要利用多个模型对多个数据进行分析。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种基于深度相机的人群流量分析方法,包括步骤：步骤a)多元二项式回归拟合虚拟地面的深度图D；步骤b)获取目标前景图F；步骤c)计算前景图像对应的高度图H；步骤d)深度图像的目标区域的过分割；步骤e)分割区域的聚合，得到行人检测结果；步骤f)目标跟踪与流量统计。

优选地，所述步骤a的获取多元二项式回归拟合虚拟地面的深度图D方法为：

多元二项式回归分析的模型为:

式中β₀，β₁，β₂，β₃，β₄，β₅，σ²都是与x₁，x₂无关的未知参数，其中β₀，β₁，β₂，β₃，β₄，β₅，σ²称为回归系数。

已知当前深度图为P，局部地面深度图为R，虚拟地面的深度图为D，对于虚拟地面的深度图D中像素i，估计值D_i的计算方式如下：

现得到n²组数据(P_ij，x_i，y_j)，i，j＝1，...，n，P_ij为局部地面深度图R中某一像素点深度值，(x_i，y_j)为局部地面深度图R中某一像素点坐标，由(1)得:

参数估计：