[发明专利]一种行人计数方法

摘要

本发明公开一种计算机视频处理技术领域的行人计数方法，步骤为：对监控视频进行行人前景像素和光流特征提取；而后对提取的前景像素特征进行归一化处理；同时进行行人遮挡检测和遮挡等级估计；综合行人特征和遮挡等级，统计行人人数。本发明通过统计越线行人的特征进行人流计数，因而避免了行人检测过程；同时统计计算只在虚拟门周围的ROI区域进行，减少了计算量；最后通过进行行人遮挡检测和遮挡等级估计，提高了在有遮挡情况下的计数准确率。

主权项

1.一种行人计数方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：对监控视频进行混合高斯背景建模，得到行人前景图像；第二步：提取行人光流特征；第三步：行人前景像素特征归一化；第四步，行人遮挡检测和遮挡等级估计；所述行人遮挡检测和遮挡等级估计方法为：η(x)=0,hi≤g0isihi/AROI,h0i≤hi≤2h0i,x∈blobi]]>x表示行人前景像素，blob_i表示行人前景像素联通区域，η(x)表示前景像素x的遮挡系数，η(x)越大，表明当前场景遮挡等级越高；s_i表示行人前景像素连通区域blob_i在虚拟门上的投影长度，h_i表示行人前景像素连通区域blob_i在垂直于虚拟门上的投影长度，h₀表示在图像平面上行人平均高度，h_0i表示经过投影校正后的h₀，ROI表示在图像上选定的感兴趣区域，A_ROI表示感兴趣区域的图像面积；第五步：结合第二、三、四步骤得到的归一化特征和遮挡等级，得到人流数目；具体为：flow(i)=Σx∈Gate(1+a0η(x))·a·w(x)·|vx→|·sin(θvx)·FG(x)]]>其中，flow(i)表示第i帧的越线像素数目，x为虚拟门Gate上的像素；a为固定常量，用于校正行人椭圆映射，使得椭圆面积更接近于真实行人，取为0.925；w(x)则是用于克服摄像机透视效应，即第三步求出的归一化系数；FG(x)是像素的前景判别结果，若是前景，则为1，否则为0；为当前像素的运动向量模值；θ_vx则为当前像素运动向量和虚拟门的夹角，通过sin(θ_vx)的符号判断行人方向；a₀为固定常量，用于限制遮挡补偿的峰值范围，取0.5；η(x)表示前景像素x的遮挡系数。