[发明专利]人群计数模型的选择方法、装置、设备及其存储介质

权利要求书

1.一种人群计数模型的选择方法，其特征在于，包括：

选取与第一摄像头的距离小于预定距离的至少两个第二摄像头；

采用每个所述第二摄像头各自的人群计数模型分别对每个所述第二摄像头在预定时间段内拍摄的多张图像进行分析，得到对应每个所述第二摄像头的人数随时间变化的第一类曲线；

对得到的所述第一类曲线求平均得到平均曲线；

将多个人群计数模型中的每一个的第二类曲线分别与所述平均曲线进行匹配，得到每一个人群计数模型相对于所述平均曲线的时间匹配度；

基于所述时间匹配度，从所述多个人群计数模型中选择适用于所述第一摄像头的人群计数模型；

其中，所述人群计数模型的第二类曲线为采用该人群计数模型对所述第一摄像头在预定时间段内拍摄的图像进行分析后，得到的人数随时间的变化曲线。

2.根据权利要求1所述的选择方法，其特征在于，还包括：

将多个第二摄像头中的每一个的拍摄场景分别与第一摄像头的拍摄场景进行匹配，得到对应每一个第二摄像头的人群计数模型的空间匹配度，其中，所述多个第二摄像头与所述多个人群计数模型一一对应；并且

从所述多个人群计数模型中选择适用于所述第一摄像头的人群计数模型包括：

基于所述多个人群计数模型中每一个人群计数模型的时间匹配度和空间匹配度，选择适用于所述第一摄像头的人群计数模型。

3.根据权利要求2所述的选择方法，其特征在于，选择适用于所述第一摄像头的人群计数模型包括：

将每个所述人群计数模型的时间匹配度和空间匹配度相加，得到每个所述多个人群计数模型的总匹配度；

从所述多个人群计数模型的多个总匹配度中选取最大值，并将所述最大值所对应的人群计数模型选择为适用于所述第一摄像头的人群计数模型。

4.根据权利要求2所述的选择方法，其特征在于，选择适用于所述第一摄像头的人群计数模型包括：

将每个所述人群计数模型的时间匹配度和空间匹配度分别乘以加权值后相加，得到每个所述多个人群计数模型的总匹配度；

从所述多个人群计数模型的多个总匹配度中选取最大值，并将所述最大值所对应的人群计数模型选择为适用于所述第一摄像头的人群计数模型。

5.根据权利要求2所述的选择方法，其特征在于，选择适用于所述第一摄像头的人群计数模型包括：

将每个所述人群计数模型的时间匹配度和空间匹配度相加或者分别乘以加权值后相加，得到每个所述多个人群计数模型的总匹配度；

从所述多个人群计数模型的多个总匹配度中选取最大值；

判断所述最大值是否大于预定匹配度阈值；

如果所述判断的结果为大于匹配度阈值，则将所述最大值所对应的人群计数模型选择为适用于所述第一摄像头的人群计数模型；

如果所述判断的结果为小于匹配度阈值，则将通用计数模型作为适用于所述第一摄像头的人群计数模型，其中，所述通用计数模型为对所述多个第二摄像头拍摄的多张图像采用深度学习算法得到的一个计数模型。

6.根据权利要求2至5中任一项所述的选择方法，其特征在于，将多个第二摄像头中的每一个的拍摄场景分别与第一摄像头的拍摄场景进行匹配，得到对应每一个第二摄像头的人群计数模型的空间匹配度包括：

获取所述多个第二摄像头中的每一个的背景图像；

将每个所第二摄像头的背景图像分别与第一摄像头的背景图像进行匹配，得到对应每个第二摄像头的人群计数模型的空间匹配度。

7.根据权利要求6所述的选择方法，其特征在于，所述多个第二摄像头各自的人群计数模型通过以下方式生成：

对所述多个第二摄像头拍摄的多张图像采用深度学习算法得到通用计数模型；

基于所述多个第二摄像头的拍摄高度、拍摄角度和拍摄背景中的至少一个，对所述多个第二摄像头进行分类；

采用同一类第二摄像头中的至少一个摄像头拍摄的多张图像对所述通用计数模型进行修正，得到适用于该类第二摄像头的人群计数模型。