[发明专利]基于景深注意力网络的客流分布统计方法及装置

说明书

本发明提供一种基于景深注意力网络的客流分布统计方法及装置。该基于景深注意力网络的客流分布统计方法包括：获取客流监控数据；将客流监控数据输入至客流分布统计模型中，得到客流分布统计模型输出的客流信息，客流信息包括：客流的密度分布图和/或人数统计数据，其中，客流分布统计模型是通过客流监控样本数据和实际客流数据训练得到的；客流分布统计模型使用景深注意力机制对视频中多种景深空间进行特征增强，并基于特征增强后的数据，得到客流的密度分布图和/或人数统计数据。

技术领域

本发明涉及铁路客运技术领域，尤其涉及一种基于景深注意力网络的客流分布统计方法及装置。

背景技术

随着铁路旅客运输需求的持续增长，铁路客运站的客流也随之增加。铁路客运站作为人群高度集中的区域，是连接铁路与旅客的重要枢纽，存在环境复杂、客流密度大、流动性强等特点，有着极高的安全保障需求。近年来铁路客运站因人群拥挤、非法入侵造成的旅客滞留、伤亡等事件层出不穷，严重影响了客运站正常运维，造成重大经济损失。因此，如何保障客运站的有序运营是提高旅客出行体验、维护社会稳定的首要任务。

传统基于视频监控的人数统计方法，出于客运站环境因素及监控视角的限制，行人之间重合程度较大，识别到的行人远少于场景中实际存在的行人。虽然客运站已实现视觉传感设备全覆盖，但是现有客运站客流视频分析的方式不准确，无法有效感知人群分布状态。此外，人工分析视频效率低下，容易疲劳，不利于客流分析及异常事件的发现和处理。

发明内容

本发明提供一种基于景深注意力网络的客流分布统计方法及装置，旨在克服现有技术中分析方式不准确，无法有效感知人群分布状态的问题，实现准确的客流密度分布估计及人数统计，从而有效提高客运站工作人员的客流管控效率，减少异常事件对客站造成的损失，有效保障铁路旅客的出行安全。

具体地，本发明实施例提供了以下技术方案：

第一方面，本发明的实施例提供一种基于景深注意力网络的客流分布统计方法，包括：

获取客流监控数据；

将所述客流监控数据输入至客流分布统计模型中，得到所述客流分布统计模型输出的客流信息，客流信息包括：客流的密度分布图和/或人数统计数据，其中，所述客流分布统计模型是通过客流监控样本数据和实际客流数据训练得到的；

所述客流分布统计模型使用景深注意力机制对视频中多种景深空间进行特征增强，并基于特征增强后的数据，得到所述客流的密度分布图和/或人数统计数据。

进一步地，该基于景深注意力网络的客流分布统计方法还包括：

所述客流分布统计模型包括特征提取分类层、特征增强层和特征融合层，

所述特征提取分类层用于提取监控视频/图像的多层次行人关键点特征，以生成多层次行人关键点特征图；

所述特征增强层用于基于双域景深注意力机制分别对所述多层次行人关键点特征图进行特征增强，以生成N种增强景深特征图，N为大于或等于2的自然数；以及

所述特征融合层用于对多种景深特征融合，生成代表人群空间分布情况的所述密度分布图，并对所述密度分布图进行积分统计场景中的客流数量以得到所述人数统计数据。

进一步地，该基于景深注意力网络的客流分布统计方法还包括：

还包括：对监控视角下视频/图像内所包含的人进行建模，其中，所述建模包括：将行人表示为空间上的一个坐标点，经过关键点特征映射，生成多个行人坐标点的空间分布图。

进一步地，该基于景深注意力网络的客流分布统计方法还包括：

所述基于双域景深注意力机制分别对所述多层次行人关键点特征图进行特征增强，以生成N种增强景深特征图包括：