[发明专利]一种区域人群密度视频检测的方法

权利要求书

1.一种区域人群密度视频检测的方法，其特征在于包括：

对采集到的图像进行图像分割；

将运动物体检测出来，对分割出来的物体进行处理与加工运算，得到前景信息；

对前景信息进行分析处理，并统计出人员总数；

若人员总数超过阈值则发出预警信息；

预警后的进入预设时间段的预警保护状态，避免同一人群重复报警。

2.根据权利要求1所述区域人群密度视频检测的方法，其特征在于：所述对采集到的图像进行图像分割的步骤包括：检测区域背景建模及分割，图像中的每个像素点均保留N帧的颜色样本值，N为预先设定的值；根据这N帧样本的出现频率来确定每个像素的概率密度模型。

3.根据权利要求2所述区域人群密度视频检测的方法，其特征在于：所述对前景信息进行分析处理的方式为：对前景信息利用形态学滤波进行处理得到图像块，对图像块进行筛选处理后统计出检测区域内人员总数；所述形态学滤波包括膨胀和腐蚀两种方式。

4.根据权利要求3所述区域人群密度视频检测的方法，其特征在于：所述每一个像素点的概率的计算步骤为：给定一维空间n个数据点集合s＝{x_i},i＝1...n，它的未知概率密度函数为P(x)，取核函数为K_h(x)，则在x点处的概率可用如下公式计算：

其中，h为核函数的带宽，x为核函数的中心点；

核函数为：将在每个采样点为中心的局部函数的平均效果，作为该采样点概率密度函数的估计值，或者核估计器在被估计点为中心的窗口内，计算数据点加权的局部平均。

5.根据权利要求4所述区域人群密度视频检测的方法，其特征在于：所述膨胀方式的处理过程为：

1)用结构元素B，扫描图像A的每一个像素；

2)用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作；

3)如果都为0，结果图像的该像素为0，否则为1；

以得到B的相对与它自身原点的映像并且由z对映进行像移位为基础的，A被B膨胀是所有位移z的集合，这样，B和A至少有一个元素是重叠。

6.根据权利要求4或5所述区域人群密度视频检测的方法，其特征在于：所述腐蚀方式的处理过程为：对Z中的集合A和B，B对A进行腐蚀的过程如下：

1)用结构元素B，扫描图像A的每一个像素；

2)用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作；

3)如果都为1，结果图像的该像素为1，否则为0。

7.根据权利要求6所述区域人群密度视频检测的方法，其特征在于：所述对于图像块进行筛选处理的方式为：通过如下公式计算检测区域面积：

根据公式：(ax₁+by₁+c)*(ax₂+by₂+c)＜0判断多边形的任意四个顶点(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃),(x₄,y₄)是否有交叉，若四点两两均满足上式条件的则认为有交叉，不合格，若不是则认为没交叉，输入点正确，合格。

8.根据权利要求7所述区域人群密度视频检测的方法，其特征在于：所述人员总数在输出时进行平滑与滤波处理，具体方法为：采用以下措施：在t₁,t₂,t₃...t_n时间段内，输出的值如果大于报警门限，且次数大于阈值，即P_t＞P_Val且Count＞Val，是则输出报警信息，且按下式输出