[发明专利]指定区域的人流状况估算方法和装置

权利要求书

1.一种指定区域的人流状况估算方法，包括：

从拍摄所述指定区域的实时视频流中提取当前有效帧；所述视频流由安置在指定区域上方的摄像头拍摄，其拍摄范围覆盖整个指定区域；

检测当前有效帧中的每个行人，生成每个行人的特征信息，根据特征信息辨识每个行人的N个单帧属性；N为自然数；

采用行人重识别算法，根据特征信息识别当前有效帧中与之前的至少一个有效帧中相同的行人；

基于行人重识别算法的结果确定经过指定区域的行人，由经过指定区域的行人的单帧属性得到经过指定区域的人流的N个个人属性的统计值。

2.根据权利要求1所述的方法，所述根据特征信息辨识每个行人的单帧属性，包括：采用机器学习分类模型辨识每个行人的若干个单帧属性；所述机器学习分类模型以行人的特征信息为输入，采用有标记的样本进行训练。

3.根据权利要求1所述的方法，所述由经过指定区域的行人的单帧属性统计得到经过指定区域的人流的N个个人属性的统计值，包括：根据同一个行人在若干个有效帧中的N个单帧属性确定所述行人的N个个人属性，由统计时间段内经过指定区域的所有行人的N个个人属性，统计得到所述统计时间段经过指定区域的人流的N个个人属性的统计值。

4.根据权利要求1所述的方法，所述单帧属性和个人属性分别包括以下一项到多项：性别、年龄段、身体朝向、衣着。

5.根据权利要求1所述的方法，所述特征信息包括：外观特征和位置特征；

所述采用行人重识别算法，根据特征信息识别当前有效帧中与之前的至少一个有效帧中相同的行人，包括：根据行人的外观特征和位置特征，判定当前有效帧中的每个行人是否是之前的至少一个有效帧中已存在的行人，如果不是则生成新的人物标识标记所述行人，如果是则以已有的人物标识标记所述行人。

6.根据权利要求5所述的方法，所述根据行人的外观特征和位置特征，判定当前有效帧中的某个行人是否是之前有效帧中已存在的行人，包括：采用匈牙利算法，根据行人的外观特征和位置特征进行当前有效帧与之前有效帧中的行人匹配。

7.根据权利要求1所述的方法，所述经过指定区域的行人包括：进入指定区域的行人、或离开指定区域的行人；

所述进入指定区域的行人包括：在某个有效帧中出现在指定区域内、并且在所述有效帧之前的至少一个有效帧中未出现在指定区域内的行人；

所述离开指定区域的行人包括：在某个有效帧之前的相邻有效帧中出现在指定区域内、并且在所述有效帧及其后的至少一个有效帧中未出现在指定区域内的行人。

8.根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括：统计经过指定区域的人流在指定区域的停留时长，其中经过指定区域的每个行人的停留时长由所述行人进入指定区域的有效帧与离开指定区域的有效帧之间的时长确定。

9.根据权利要求1所述的方法，所述方法运行在嵌入式开发板上。

10.根据权利要求1所述的方法，所述指定区域包括：广告点位前的指定区域；

所述方法还包括：根据经过指定区域的人流的个人属性统计值对广告点位的质量进行评估。

11.一种指定区域的人流状况估算装置，包括：

有效帧提取单元，用于从拍摄所述指定区域的实时视频流中提取当前有效帧；所述视频流由安置在指定区域上方的摄像头拍摄，其拍摄范围覆盖整个指定区域；

行人检测及特征单元，用于检测当前有效帧中的每个行人，生成每个行人的特征信息，根据特征信息辨识每个行人的N个单帧属性；N为自然数；

行人重识别单元，用于采用行人重识别算法，根据特征信息识别当前有效帧中与之前的至少一个有效帧中相同的行人；

属性统计单元，用于基于行人重识别算法的结果确定经过指定区域的行人，由经过指定区域的行人的单帧属性统计得到经过指定区域的人流的N个个人属性的统计值。