[发明专利]一种人流量统计方法、装置及云服务器

说明书

本公开实施例提供一种人流量统计方法、装置及云服务器，其方法包括：使用行人检测样本和非行人检测样本组成的样本集合构建支持向量机样本模型；读取不属于样本集合的的输入视频流；将输入视频流进行解构，得到与行人相关的帧图像；通过支持向量机样本模型对与行人相关的帧图像进行检测，并对输入视频流进行人流量统计。本发明通过预先设定的行人检测样本和非行人检测样本组成的样本集合构建支持向量机样本模型，通过构建的支持向量机样本模型对不属于样本集合的的输入视频流进行人流量统计，使用上述方法，可以提升人流量统计的统计效率。

技术领域

本公开涉及行人检测技术领域，具体而言，涉及一种人流量统计方法、装置及云服务器。

背景技术

行人检测( Pedestrian Detection)是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。该技术可与行人跟踪，行人重识别等技术结合，应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。

现有技术中，通常是基于全局特征的方式，例如梯度方向直方图( Histogram ofOriented Gradients，HOG)。然而上述方式存在识别能力不足的问题，可能会将和行人具备类似轮廓的目标识别成行人，从而造成错误检测。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本公开的目的在于提供一种人流量统计方法、装置及云服务器。

第一方面，本公开提供一种人流量统计方法，包括以下步骤：

使用行人检测样本和非行人检测样本组成的样本集合构建支持向量机样本模型；

读取不属于样本集合的的输入视频流；

将所述输入视频流进行解构，得到与行人相关的帧图像；

通过所述支持向量机样本模型对与行人相关的帧图像进行检测，并对输入视频流进行人流量统计。

第二方面，本公开提供一种人流量统计装置，包括：

训练单元，用于使用行人检测样本和非行人检测样本组成的样本集合构建支持向量机样本模型；

输入单元，用于读取不属于样本集合的的输入视频流；

解构单元，用于将所述输入视频流进行解构，得到与行人相关的帧图像；

统计单元，用于通过所述支持向量机样本模型对与行人相关的帧图像进行检测，并对输入视频流进行人流量统计。

第三方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其被执行时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的人流量统计方法。

第四方面，本公开实施例还提供一种云服务器，所述云服务器包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个监控终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的人流量统计方法。

基于上述任意一个方面，本发明提出的一种人流量统计方法、装置及存储介质，通过预先设定的行人检测样本和非行人检测样本组成的样本集合构建支持向量机样本模型，通过构建的支持向量机样本模型对不属于样本集合的的输入视频流进行人流量统计，使用上述方法，即可以有效去重，防止重复统计，也可以通过人体部位检测的方式提升检测准确性，有效提升了人流量统计的统计效率。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。