[发明专利]一种基于目标动态跟踪的电力营业厅客流统计方法及系统

说明书

本公开提供了一种基于目标动态跟踪的电力营业厅客流统计方法及系统，在图像预处理后的视频帧图像中对行人目标进行检测，将检测到的且已存在于跟踪目标列表中的目标进行去重处理，使用KCF算法对跟踪目标列表中的目标进行跟踪并更新目标参数，通过分析目标参数获取行人目标在视频中的平均移动速度，根据平均移动速度预测行人目标到达计数线时的视频帧号与具体位置，并采用KCF算法的目标检测模型对该视频帧的该位置及其邻域范围内的行人目标存在情况进行验证，根据验证结果与目标的初始位置对营业厅客流进行计数统计；本公开减少了目标跟踪的过程，降低了系统的计算量，在提高系统目标跟踪性能的同时，保证了系统执行的高速率。

技术领域

本公开涉及电力系统技术领域，特别涉及一种基于目标动态跟踪的电力营业厅客流统计方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

电力营业厅客流统计是指通过安装在经营区域内的设备对入口处的客流进出人数进行精确统计，从而基于客流信息为电力营业厅的科学管理和辅助决策提供数据依据。随着电力改革的推进和电力行业市场化的竞争，电力营业厅作为电网企业提供客户服务的重要场所，其服务质量与客户满意度不仅代表电力企业的形象，同时对电力企业的市场竞争力产生直接影响。因此，科学、有效地对客流量在时间、空间上进行信息收集和分析，一方面在掌握客流变化的前提下，合理地调配服务资源，快速、及时做出决策，成为电力营业厅提高服务质量的关键因素；另一方面，为适应电力市场化管理需求，通过客流统计自动、实时地统计营业厅直面的服务量，从而为电力营业厅的营业时间、服务地点等决策提供科学合理的依据，最大限度地节约运作成本，提高电力营业厅日常经营决策的科学性、客户环境的舒适性和营业厅人力资源调配的合理性。

本公开发明人发现，随着数字图像处理技术的快速发展，基于视频监控技术的客流统计成为目前发展最为迅速、性能最为可靠的客流统计方法。目前常见的基于视频监控的客流统计系统方法可分为三类：基于底层特征的拟合法、基于特征点的跟踪法和基于目标检测跟踪的方法。其中基于底层特征拟合的方法其客流计数精度较低，基于特征点的跟踪方法计算复杂度高，难以满足系统的计数实时性要求，基于目标检测跟踪的方法能够保障系统的计数实时性和大多数情况下的计数精度，但仍需克服跟踪速率较低和因营业厅入口处光照环境变化所致的跟踪性能下降，从而影响系统计数精度的问题。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种基于目标动态跟踪的电力营业厅客流统计方法及系统，降低了计算量，提高了计数速率以及在光照变化时的计数精度。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

本公开第一方面提供了一种基于目标动态跟踪的电力营业厅客流统计方法。

一种基于目标动态跟踪的电力营业厅客流统计方法，包括以下步骤：

将摄像头获取的视频数据流信息以预设帧率解码为若干连续视频帧，对连续视频帧图像使用高斯滤波器进行图像预处理，并设定坐标系和进行人数统计的计数线；

对预处理后的连续视频帧图像使用帧间差分法提取视频序列的运动前景图像，对运动前景图像采用集成学习Adaboost算法和方向梯度直方图(Histogram of OrientedGradient,HOG)特征相结合的方法进行行人检测，得到视频图像中存在的行人目标；

对于检测到的行人目标，判定其是否已存在于跟踪目标列表中，对已存在的被重复检测目标进行目标去重，并将没有被重复检测的行人目标加入到跟踪目标列表中；

为跟踪目标列表中的每个目标分配一个基于核相关滤波(KernelizedCorrelation Filter,KCF)跟踪算法所构建的行人目标跟踪模型对某行人目标在后续多帧视频图像中进行跟踪，并同时更新其目标参数；