[发明专利]一种基于深度神经网络的行人计数方法在审
| 申请号： | 201910435344.8 | 申请日： | 2019-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN110309717A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 章澜岚;宋大治;张浩;许立新;朱国;杨路辉 | 申请（专利权）人： | 南京熊猫电子股份有限公司;南京地铁建设有限责任公司;南京熊猫信息产业有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 吕朦 |
| 地址： | 210002 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的行人计数方法，使用网络摄像机获取视频帧图像；利用深度神经网络进行目标检测，得到行人检测框；利用跟踪算法对行人框追踪，获得不同行人的运动轨迹；利用计数算法分析行人的运动轨迹，从而判断行人的行走方向及何时计数增加。本发明对于行人拥挤场景和行人稀疏场景均能进行监控计数，具有很高的实际应用价值，计算量小，误辩率低，且只使用单个摄像头，安装方便且对监控环境影响很小。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 运动轨迹 视频帧图像 网络摄像机 摄像头 安装方便 跟踪算法 计数算法 监控环境 目标检测 稀疏场景 行人检测 拥挤场景 计算量 追踪 监控 应用 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的行人计数方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取视频帧图像，在图像上预先设定计数区域；（2）利用深度神经网络对视屏帧图像进行目标检测，得到行人框；（3）利用跟踪算法跟踪行人框，得到跟踪框，跟踪框包括行人框信息及跟踪ID，对每个行人增加跟踪ID作为属性，获得不同行人的运动轨迹；（4）根据每个行人的跟踪框信息求得行人的中心点坐标，通过比较不同帧图像中的中心点坐标的变化得知行人的行走方向；将中心点的坐标与计数区域进行比较，当中心点的坐标第一次处于计数区域内时，联合行走方向在该行走方向上计数加一，之后该跟踪ID的行人不再参与计数。
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