[发明专利]一种基于大数据的处理方法

权利要求书

1.一种基于大数据的处理方法，包括：

步骤1，初始化图像采集模块的参数；

步骤2，采集目标区域的第一图像；

步骤3，确定目标区域的第一图像中的有效范围的比例和环境光强度，如果有效范围的比例和环境光强度都满足预设条件，则执行步骤4；否则根据当前的有效范围的比例和环境光强度的数值，查找对应的设置列表，调节图像采集模块的参数，并返回步骤1，以重复之前操作；

步骤4，获取目标区域的视频图像，创建背景模型，并实时更新以适应场景的变化；

步骤5，提取获取的目标区域的视频图像中的多帧图像，并将每帧图像分割成多个检测区域，其中多个检测区域中的至少一个检测区域包括场所的一个或多个入口处的图像区域；

步骤6，提取场所的一个或多个入口处的图像区域，提取一帧图像中的移动对象分析主参考线和辅参考线，其中主参考线与场景中的移动对象以最大概率移动的方向相垂直，而辅参考线与主参考线相垂直；

步骤7：提取视频图像中的相邻的多帧图像，通过移动对象是否跨过主参考线和/或辅参考线来确定属于待统计的移动对象；

步骤8：如果确定属于待统计的移动对象则更新统计模块，增加其统计计数；否则返回步骤6，以针对其他检测区域重复执行操作；

步骤9，如果一帧中的多个检测区域全部统计完毕，求取多个检测区域的人流量总和；

步骤10：如果人流量总和超过提醒阈值而未超过警戒值，则发出提醒信号；如果人流量总和超过警戒值，则发出报警信号以控制入口和出口处的人流；如果单个检测区域的人流量超过提醒阈值而未超过警戒值，则通过声音警戒或者通过直方图突出显示而提醒管理方进入疏散就绪状态；

该图像采集模块包括：第一固定件(1)、第一轴连接(2)、第二轴连接(3)、第一连接杆(4)、第三轴连接(5)、第二连接杆(6)、第四轴连接(7)、第三连接杆(8)、第五轴连接(9)、第四连接杆(10)、第六轴连接(11)、第五连接杆(12)、摄像头(13)，其中第一固定件(1)固定于墙壁上，第一固定件(1)与第一连接杆(4)之间通过第一轴连接(2)而连接，从而从墙壁往外看，可以实现第一连接杆(4)相对于第一固定件(1)的左右移动，以便于及时地调整图像采集范围；第二轴连接(3)位于第一连接杆(4)和第二连接杆(6)的外侧，用于实现第二连接杆(6)相对于第一连接杆(4)的相对运动；第三轴连接(5)位于第一连接杆(4)和第四连接杆(10)的外侧，用于实现第四连接杆(10)相对于第一连接杆(4)的相对运动；第四轴连接(7)位于第二连接杆(6)和第三连接杆(8)的外侧，用于实现第二连接杆(6)和第三连接杆(8)的相对运动；第五轴连接(9)位于第三连接杆(8)和第四连接杆(10)的外侧，用于实现第三连接杆(8)和第四连接杆(10)的相对运动；其中第三轴连接(5)中从第二轴连接(3)到第三轴连接(5)的部分、第三连接杆(8)中从第四轴连接(7)到第五轴连接(9)的部分、第二连接杆(6)、第四连接杆(10)形成了平行四边形，用于从图中的侧视角度看，使得图像采集可以左移或右移，同时从墙壁往外的角度看，使得图像采集可以前移或后移，以便于及时地调整图像采集范围；第三连接杆(8)与第五连接杆(12)通过第六轴连接(11)连接，并且第五连接杆(12)的外侧固定有摄像头(13)，由于第六轴连接(11)的结构，使得从墙壁往外的角度看，可以使得摄像头(13)和第五连接杆(12)一起能够相对于第三连接杆(8)上下移动，以便于及时地调整图像采集范围；

其中在步骤4中，获取目标区域的视频图像，创建背景模型，并实时更新以适应场景的变化进一步包括：

步骤41，在某一时刻，获取目标区域的视频图像，连续获取n帧图像；

步骤42，计算这n帧图像中对应的每个点P的颜色值的数学期望值，作为背景模型中对应点的颜色值，并计算对应的每个点P的颜色值的标准差值；

步骤43，判断采集的新的一帧图像的类型并进行赋值，如果采集的新的一帧图像中的点的数学期望值与前述数学期望值的差大于前述标准差值的三倍，则确定该点为第一类型，否则为第二类型；

步骤44，当时间t+1时，对背景模型中的对应点的数学期望值进行更新，其中如果步骤43中判断是第一类型，则该点的数学期望值保持不变；如果判断是第二类型，则该点的数学期望值为步骤42中确定的背景模型中对应点的颜色值的α倍与t时刻采集的一帧图像中的对应点的颜色值的β倍，α和β均为正数且总和为1，经上述实时更新以适应场景的变化。