[发明专利]基于顶视角的红外图像人流量检测装置和检测方法

权利要求书

1.一种基于顶视角的红外图像人流量检测装置的检测方法，红外图像人流量检测装置包括图像获取模块(1)，参数设置模块(2)，图像处理模块(3)，目标跟踪模块(4)和人数统计模块(5)；图像获取模块包括红外热成像仪(6)；参数设置模块进行参数的初始化、读取与设置，参数包括安装高度、红外热成像仪视角、行人体型参数、行走参数和检测线参数；图像处理模块包括背景记录模块(7)和前景提取模块(8)；其特征是，包括如下步骤：

(1-1)初始化检测所需的参数，包括安装高度、红外热成像仪视角、行人体型参数、行走参数、检测线参数；安装高度设置为检测设备的安装高度，红外热成像仪视角包括红外摄像头水平视角θ，垂直视角γ，红外摄像头水平像素R和垂直像素C，行人体型参数包括平均高度H、平均宽度W和平均长度L，其中平均高度取平均肩部高度，平均宽度取平均肩部宽度，平均长度取平均躯干前后距离；行走参数包括步行平均速度和跑步平均速度；检测线参数主要为被检测区域内的任意折线；

(1-2)图像获取模块读取红外图像数据，根据输出数据的平均数值，由输出值与温度的线性关系转化得到当前待测区域的平均温度T；由平均温度T确定检测阈值δ，背景温度越接近人体温度，检测阈值越小，背景温度与人体温度相差越大，阈值越大；

(1-3)用均值法背景建模，将前m帧图像数据视为背景，记录m帧像素点的输出值矩阵gk_ij，k＝1…m，放至一个队列中，求取m组图像每个像素点的平均值G，此后，每隔n帧图像，将图像中未检测到行人区域的部分更新到队列中，求取最新m组图像的平均值G作为背景，依次类推动态更新背景；

(1-4)首次背景建模完成后，将每帧新获取的图像与建立的背景模型图像进行差值计算，获得前景图像；

(1-5)对前景图像进行预处理，将独立的检测区域视为当前图像中的每个行人区域；

(1-6)根据行人区域，获取区域范围、区域中心，区域范围为当前行人红外图像区域，区域中心坐标为当前行人位置，将区域范围和区域中心坐标作为当前图像分析结果；

(1-7)将图像分析结果与历史位置统计结果进行比对，根据对比结果进行目标跟踪；

(1-7-1)目标跟踪采用联合概率法：分别计算当前图像分析结果与历史位置统计结果中，每一对目标的运动特征PM和区域特征Ps相似的联合概率P；

P＝PM·Ps

其中，运动特征包括移动距离，当前行人位置与历史移动方向偏差；区域特征包括直方图统计信息；分别计算移动距离符合平均移动距离的概率Pv、与历史移动方向吻合度概率Po、直方图相似度概率PH；

PM＝Pv·Po

P_S＝PH

(1-7-2)历史位置统计结果有m人，当前图像检测到行人有n人，则得到m·n的吻合概率矩阵如下：

按总体吻合概率从高到低逐行匹配，吻合概率矩阵中第i行第j列的概率最高，则当前图像的第j个与历史图像中第i个匹配；然后令其它行P_xj＝0，x＝1…m，x≠i，并继续匹配剩余最大概率值，依次确定历史位置统计结果中每个行人在当前图像中的运动位置；匹配概率极低的，视为当前图像中新进入或者历史位置结果中离开待测区域的行人；

(1-8)如果没有在历史位置统计结果中找到与当前图像分析结果匹配的行人，视为新进入检测区域的行人，记录新进入检测区域的行人的初始位置、进入时刻、每次移动方向的数据；如果没有在当前图像分析结果中找到与历史位置统计结果中匹配的行人，视为有行人离开检测区域；将当前图像分析结果中匹配和新进入的行人图像分析结果更新到历史位置状态中；

(1-9)检测到有行人离开检测区域，则判断行人初始位置、历史位置是否分别位于参数设置模块中的检测线的两侧：如果行人初始位置、历史位置分别位于检测线的两侧，则对应一个方向计数值增加；否则计数值不变，最后更新计数结果；

(1-10)周期性更新背景模型，若当前图像有检测到行人的区域，则用现有背景模型中对应区域中的值替换，形成新的完整背景图像更新模型；

(1-11)若当前图像发生参数变更，则更新对应参数；重新回到步骤(1-2)继续执行。

2.根据权利要求1所述的基于顶视角的红外图像人流量检测装置的检测方法，其特征是，红外热成像仪安装在待检测区域的上方，以顶视角方式获取待检测区域的图像；图像输出频率大于5Hz，图像中像素输出值与对应检测区域的温度值存在线性关系。