[发明专利]基于神经网络的车辆和行人视频计数方法和装置

权利要求书

1.一种基于神经网络的车辆或行人视频计数方法，包括：

从视频中获取当前帧；

采用YOLO算法将所述当前帧分割成多个矩形网格；

在每个网格中检测中心点落在该网格中的目标物体；

判断检测到的目标物体是否为已检测到的类别，如果否，则确认所述检测到的目标物体为一个新的类别；

对所述检测到的目标物体进行特征提取和预测；

如果预测出有目标物体为车辆或行人，则对上一帧和所述当前帧中提取的该目标物体的特征进行匹配和跟踪；

通过检测所述当前帧中的该目标物体是否通过指定计数线，对车辆或行人进行计数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在每个网格中检测中心点落在该网格中的目标物体，包括：

在每个网格中获取目标边框所围的区域，确定所述区域的中心点，检测所述中心点是否落在该网格中，如果是，则确定有目标物体落在该网格中。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断检测到的目标物体是否为已检测到的类别，包括：

如果当前的目标物体在多个网格中均检测到，则将所述目标物体所在的多个网格进行组合，再判断组合后的形状内的目标物体是否为检测到的类别。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述检测到的目标物体进行特征提取和预测，包括：

使用有限元法，对所述检测到的目标物体提取特征，包括ROI-centroid的像素坐标、矩形的大小和YOLO预测的标签，根据所述提取的特征预测所述目标物体是否为车辆或行人。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，通过检测所述当前帧中的该目标物体是否通过指定计数线，对车辆或行人进行计数，包括：

使用所述当前帧中的该目标物体的坐标与指定计数线的叉乘，来判断所述目标物体是否通过指定计数线，对车辆或行人进行计数。

6.一种基于神经网络的车辆或行人视频计数装置，包括：

获取模块，其配置成从视频中获取当前帧；

分割模块，其配置成采用YOLO算法将所述当前帧分割成多个矩形网格；

检测模块，其配置成在每个网格中检测中心点落在该网格中的目标物体；

分类模块，其配置成判断检测到的目标物体是否为已检测到的类别，如果否，则确认所述检测到的目标物体为一个新的类别；

预测模块，其配置成对所述检测到的目标物体进行特征提取和预测；

跟踪模块，其配置成如果预测出有目标物体为车辆或行人，则对上一帧和所述当前帧中提取的该目标物体的特征进行匹配和跟踪；

计数模块，其配置成通过检测所述当前帧中的该目标物体是否通过指定计数线，对车辆或行人进行计数。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述检测模块具体配置成：

在每个网格中获取目标边框所围的区域，确定所述区域的中心点，检测所述中心点是否落在该网格中，如果是，则确定有目标物体落在该网格中。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分类模块具体配置成：

如果当前的目标物体在多个网格中均检测到，则将所述目标物体所在的多个网格进行组合，再判断组合后的形状内的目标物体是否为检测到的类别。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测模块具体配置成：

使用有限元法，对所述检测到的目标物体提取特征，包括ROI-centroid的像素坐标、矩形的大小和YOLO预测的标签，根据所述提取的特征预测所述目标物体是否为车辆或行人。

10.根据权利要求6-9中任一项所述的装置，其特征在于，所述计数模块具体配置成：

使用所述当前帧中的该目标物体的坐标与指定计数线的叉乘，来判断所述目标物体是否通过指定计数线，对车辆或行人进行计数。