[发明专利]一种公交视频客流统计方法

权利要求书

1.一种公交视频客流统计方法，其特征是，包括如下步骤：

1)获得图像序列，得到当前帧图像fi(x,y)；

2)采用区域生长算法提取当前帧图像fi(x,y)中的头部目标，将所述头部目标抽象为圆形fc(x,y)；

3)求取当前帧的运动矢量，若当前帧i中第一次出现目标的圆形fc(x,y)，将该帧记录为该头部目标的跟踪起始帧，并初始化该头部目标的运动矢量集F0；

4)当目标的有效帧大于2时，将圆形fc(x,y)的圆心作为跟踪的目标特征点，通过前进方向预测和动态搜索策略初步确定当前帧i相对于其参考帧i-1的运动矢量集FA，即目标A的运动矢量集：

其中，A1为参考帧i-1中目标A的位置，A2为当前帧i目标A的位置；

5)以矢量加权的方法不断更新目标A、B的运动矢量集，达到跟踪目标A、B运动轨迹的目的；

6)当目标消失后，通过其运动矢量集判断目标的运动方向，并统计出消失的目标数，清除运动矢量集，准备跟踪下一个目标。

2.根据权利要求1所述的一种公交视频客流统计方法，其特征在于，所述步骤2)包括：

2.1)采用两次区域生长实现头部区域的提取；

2.2)提取所述头部区域的灰度特征和几何特征。

3.根据权利要求1所述的一种公交视频客流统计方法，其特征在于，所述步骤2.1)包括：

2.1.1)从图像的左上角开始，用一个3×3的模板将图像左上角的9个点覆盖，定义该模板初始覆盖的区域为R1和一个阈值T，计算区域R1的灰度平均值g1；

2.1.2)将该模板向右移动3个像素，计算移动后该模板覆盖区域R2的灰度平均值g2，若|g1-g2|＜T，则将R1和R2域合并，否则不合并；

2.1.3)继续移动模板到图像的最右边，计算该模板覆盖区域R2’的灰度平均值g2’，若|g1-g2’|＜T，则将R1和R2域合并，否则不合并；

2.1.4)将模板移回到图像的最左边，同时向下移动3个像素；

2.1.5)重复步骤2.1.2)至2.1.4)，如此循环，直到模板的移动面积覆盖完整个图像。

4.根据权利要求3所述的一种公交视频客流统计方法，其特征在于，第一次区域生长时，选取较大阈值TM；若第一次区域生长之后无法分割出人头，则第二次区域生长就取较小的阈值TN。