[发明专利]一种基于TOF相机的人流计数方法有效
| 申请号： | 201910892079.6 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110717408B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 邹屹洋;钱学明;侯兴松 | 申请（专利权）人： | 台州智必安科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06T5/00;G06T7/246 |
| 代理公司： | 浙江杭知桥律师事务所 33256 | 代理人： | 涂欢 |
| 地址： | 310000 浙江省台州市临*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机数字图像处理与模式识别技术领域，公开了一种基于TOF相机的人流计数方法，其包括TOF人头检测样本集的获取S1；人头检测模型训练S2；深度图像的处理S3；处理单元的划分S4；处理单元的检测S5；人头区域的匹配与跟踪S6；轨迹分析及人流量的获取S7。本发明采用检测与跟踪相结合的方式克服了单一检测算法误检率高和跟踪算法易丢失目标的缺点，能有效对空间内的人流进行精准实时监测分析，对课堂出勤率，车厢拥挤程度判断等需要统计现场人数的场景具有非常大的实际应用价值，提高统计效率，节约人力分析成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 tof 相机 人流 计数 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于TOF相机的人流计数方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：TOF人头检测样本集的获取，样本集指在采集的视频中截取有人头的图像和该图像的坐标标定文件；/nS2：人头检测模型训练，采用的是基于神经网络的目标检测算法进行人头检测，具体步骤包括：/n(1)对检测的模型进行不同精度的量化处理；/n(2)对训练图像的前景和背景进行噪声增强处理；/n(3)模拟TOF相机过爆的情景；/nS3：深度图像的处理，通过TOF相机获取深度图像，然后转化为灰度图像；/nS4：处理单元的划分，根据S3获取的灰度图像每K帧划分为一个处理单元；/nS5：处理单元的检测，根据S4获取的处理单元中的每个单元的第一帧进行处理，获得当前帧的人头位置，再对剩余的K-1帧用跟踪算法获得每帧图像中的人头坐标；/nS6：人头区域的匹配与跟踪，根据S5获取的人头坐标进行时空信息和特征相似度的匹配，形成每个人的运动轨迹，并给每个运动轨迹分配轨迹ID；/nS7：轨迹分析及人流量的获取，根据S6获得的运动轨迹，统计实时的人流量。/n
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