[发明专利]一种公交视频客流统计方法

说明书

本发明公开了一种公交视频客流统计方法，其涉及计算机视觉领域。为了解决复杂背景及运动状态下城市公交客流量准确检测、识别与统计问题，提出了基于多次区域生长算法检测人头部，采用动态生长阈值，并且通过过阈值的区域生长算法将头部尽可能提取出来，和类圆形处理的运动矢量跟踪算法有效提取目标圆形特征轮廓区域并区分多目标的连通域。采用连通域内的特征点(圆心)跟踪统计，降低了计算量，使运行效率得到提高。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种公交视频客流统计方法。

背景技术

机器视觉系统在公共场所的人流统计中的应用越来越广泛，其可以提供丰富的人流信息，如各个时刻的人流密集程度以及各个站点的人流分布情况。机器视觉系统主要包括图像分割和目标跟踪两个部分，其中图像分割用来用于检测运动目标，主要是人体或其他可以代表人体的部分，比如人头。当前视频检测算法主要有光流法、帧差法、背景差分法、边缘检测法、运动矢量法、基于彩色图像的色彩跳变检测法等。其中帧差法对环境光线的变化十分敏感，背景差分法检测精度很大程度上依赖于背景图像的可靠性，这对背景建模及背景更新的要求比较高；光流法检测及边缘检测算法比较复杂，不太合适实时性要求比较高的场合；运动矢量检测法计算量非常大；色彩跳变法尽管在白天也受强光影响，局限性太大。

发明内容

本发明的目的在于提出一种公交视频客流统计方法，该方法将目标区域作类似圆形处理判断，并将处理出的圆心作为目标特征点进行运动矢量跟踪，最后统计人数。

为实现上述发明目的，本发明方法具体包括以下步骤：

一种公交视频客流统计方法，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，即头部目标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。

作为本发明的优选技术方案，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。

作为本发明的优选技术方案，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；