一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，尤其涉及一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法及裝置，以解決目前人頭檢測算法，只是利用的人頭的輪廓信息，易將與人頭形狀相似的圓狀物體及人頭陰影等錯誤的判別為人頭區(qū)域，從而提高了人頭區(qū)域判定的準(zhǔn)確率。本發(fā)明實(shí)施例采用通過輸入圖像中檢測到的人頭區(qū)域來獲取對應(yīng)深度圖中的深度值，并與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果判斷該檢測到的區(qū)域是否為真實(shí)的人頭區(qū)域的方法。由于利用三維信息，將人頭檢測到的區(qū)域的深度值與設(shè)定的人頭區(qū)域深度閾值進(jìn)行比較，降低了只是利用的人頭的輪廓信息，易將圖像中與人頭形狀相似的圓狀物體以及人頭陰影等誤判為人頭區(qū)域的可能性，提高了人頭區(qū)域判定的準(zhǔn)確率，從而提高人數(shù)統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確度。
【專利說明】一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，尤其涉及一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]在信息化管理水平日益提高的今天，對于超市、商場、車站、銀行等人流量巨大的場所進(jìn)行客流量實(shí)時估計(jì)，客流分布分析、擁擠程度估計(jì)等客流量資料統(tǒng)計(jì)成為為公共區(qū)域管理提供第一手背景資料的有效途徑。
[0003]一般的人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，是將攝像機(jī)固定在某個制高點(diǎn)，鏡頭對準(zhǔn)商場、車站等進(jìn)出口處，對獲得的圖像序列進(jìn)行一系列處理，從而統(tǒng)計(jì)出某段時間內(nèi)該區(qū)域內(nèi)的人流量。目前大多數(shù)人頭檢測算法都是通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)，以基于Boosting的機(jī)器學(xué)習(xí)方法為例，機(jī)器通過Boosting算法訓(xùn)練的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)如何識別人頭輪廓信息，被訓(xùn)練成為人頭檢測器，然后將圖像輸入到訓(xùn)練好的檢測器上，通過人頭輪廓信息進(jìn)行掃描判別，得到人頭區(qū)域，對人頭區(qū)域進(jìn)行保存和輸出，最后結(jié)合跟蹤信息給出當(dāng)前場景下的一個人數(shù)流量。
[0004]目前人頭檢測算法的主要問題在于，只是利用人頭的輪廓信息，因此一些與人頭形狀相似的圓狀物體以及人頭陰影等容易在圖像中被錯誤的判別為人頭區(qū)域，從而降低了人數(shù)統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明實(shí)施例提供一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法及裝置，以解決目前人頭檢測算法，只是利用的人頭的輪廓信息判斷人頭區(qū)域，人頭區(qū)域判定的準(zhǔn)確率不高，導(dǎo)致人數(shù)統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)確的問題。
[0006]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法，包括:
[0007]根據(jù)兩個攝像頭同步獲取的圖像，確定對應(yīng)的深度圖；
[0008]對所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像進(jìn)行人頭檢測，確定該幅圖像中的檢測到的所有人頭區(qū)域；
[0009]針對一個檢測到的人頭區(qū)域，將確定的深度圖中與該幅圖像的檢測到的人頭區(qū)域相同的位置區(qū)域的深度值，與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果判斷該檢測到的人頭區(qū)域是否為真實(shí)的人頭區(qū)域；
[0010]根據(jù)真實(shí)的人頭區(qū)域的數(shù)量確定所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像的人數(shù)；
[0011]其中，兩個攝像頭分別獲取的圖像部分或全部重疊。
[0012]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的裝置，包括:
[0013]深度圖獲取|吳塊，用于根據(jù)兩個的攝像頭同步獲取的圖像，確定一幅對應(yīng)的深度圖；
[0014]檢測區(qū)域獲取模塊，用于對所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像進(jìn)行人頭檢測，確定該幅圖像中的檢測到的所有人頭區(qū)域；[0015]判別模塊，用于針對一個檢測到的人頭區(qū)域，將確定的深度圖中與該幅圖像的檢測到的人頭區(qū)域相同的位置區(qū)域的深度值，與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果判斷該檢測到的人頭區(qū)域是否為真實(shí)的人頭區(qū)域；
[0016]人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊，用于根據(jù)真實(shí)的人頭區(qū)域的數(shù)量確定所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像的人數(shù)；
[0017]其中，兩個攝像頭分別獲取的圖像部分或全部重疊。
[0018]本發(fā)明實(shí)施例采用根據(jù)兩個攝像頭同步獲取的圖像，確定輸入圖像對應(yīng)的深度圖；對獲取的同步圖像中的任意一幅圖像進(jìn)行人頭檢測，確定該幅圖像中的檢測到的所有人頭區(qū)域；針對一個檢測到的人頭區(qū)域，將確定的深度圖中與該幅圖像的檢測到的人頭區(qū)域相同的位置區(qū)域的深度值，與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果判斷該檢測到的人頭區(qū)域是否為真實(shí)的人頭區(qū)域；根據(jù)真實(shí)的人頭區(qū)域的數(shù)量確定所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像的人數(shù)的方法，降低了只是利用人頭的輪廓信息，易將圖像中與人頭形狀相似的圓狀物體以及人頭陰影等誤判為人頭區(qū)域的可能性，提高了人頭區(qū)域判定的準(zhǔn)確率以及人數(shù)統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確率。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0019]圖1為本發(fā)明實(shí)施例中一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法的流程示意圖；
[0020]圖2為本發(fā)明實(shí)施例中計(jì)算該圖像不同方向的梯度強(qiáng)度的模板示意圖；
[0021]圖3為本發(fā)明實(shí)施例中人數(shù)統(tǒng)計(jì)的具體實(shí)施方法的流程示意圖；
[0022]圖4為本發(fā)明實(shí)施例中一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的裝置示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0023]本發(fā)明實(shí)施例采用根據(jù)兩個攝像頭同步獲取的圖像，確定輸入圖像對應(yīng)的深度圖；對獲取的同步圖像中的任意一幅圖像進(jìn)行人頭檢測，確定該幅圖像中的檢測到的所有人頭區(qū)域；針對一個檢測到的人頭區(qū)域，將確定的深度圖中與該幅圖像的檢測到的人頭區(qū)域相同的位置區(qū)域的深度值，與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果判斷該檢測到的人頭區(qū)域是否為真實(shí)的人頭區(qū)域；根據(jù)真實(shí)的人頭區(qū)域的數(shù)量確定所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像的人數(shù)的方法。由于利用三維信息，將檢測到的人頭區(qū)域的深度信息與設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較，降低了只是利用人頭的輪廓信息，易將圖像中與人頭形狀相似的圓狀物體以及人頭陰影等誤判為人頭區(qū)域的可能性，提高了人頭區(qū)域判定的準(zhǔn)確率以及人數(shù)統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確率。
[0024]下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明實(shí)施例作進(jìn)一步詳細(xì)描述。
[0025]如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法，包括下列步驟:
[0026]步驟101，根據(jù)兩個攝像頭同步獲取的圖像，確定對應(yīng)的深度圖；
[0027]步驟102，對獲取的同步圖像中的任意一幅圖像進(jìn)行人頭檢測，確定該幅圖像中的檢測到的所有人頭區(qū)域；
[0028]步驟103，針對一個檢測到的人頭區(qū)域，將確定的深度圖中與該幅圖像的檢測到的區(qū)域相同的位置區(qū)域的深度值，與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果判斷該檢測到的人頭區(qū)域是否為真實(shí)的人頭區(qū)域；[0029]步驟104，根據(jù)真實(shí)的人頭區(qū)域的數(shù)量確定所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像的人數(shù)。
[0030]其中，兩個攝像頭分別獲取的圖像部分或全部重疊。
[0031]較佳地，步驟101中，根據(jù)兩個并列平行的攝像頭同步獲取的兩幅圖像，確定一幅對應(yīng)的深度圖。本發(fā)明實(shí)施例中，以兩個并列平行的攝像頭進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)為例，兩個以上的攝像頭進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法與之類似，在此不再贅述。
[0032]較佳地，步驟101中采用下列方法獲得深度圖:
[0033]將兩個平行的攝像頭同時獲取的兩幅圖像，進(jìn)行圖像匹配計(jì)算，獲得兩個平行的攝像頭同時獲取的兩幅圖像的最佳匹配圖像；將最佳匹配圖像中每個通過匹配計(jì)算得到的像素的視差，轉(zhuǎn)化為深度值，將最佳匹配圖像中的像素值替換為對應(yīng)的深度值，就得到了該匹配圖像的深度圖。
[0034]其中，深度圖像的獲取方法不僅限于上述描述的方法，其他深度圖像的獲取方法，如通過結(jié)構(gòu)光獲取深度圖，也適用于本發(fā)明。
[0035]其中，圖像匹配的算法包括但不限于下列方法:區(qū)域匹配算法、全局匹配算法。
[0036]下面以區(qū)域匹配算法為例，獲得深度圖的具體方法如下:
[0037]A)分別計(jì)算兩個平行的攝像頭同時獲取的兩幅圖像的每個像素的差別特征，計(jì)算方法如下:
【權(quán)利要求】
1.一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法，其特征在于，該方法包括: 根據(jù)兩個攝像頭同步獲取的圖像，確定輸入圖像對應(yīng)的深度圖； 對所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像進(jìn)行人頭檢測，確定該幅圖像中的檢測到的所有人頭區(qū)域； 針對一個檢測到的人頭區(qū)域，將確定的深度圖中與該幅圖像的檢測到的人頭區(qū)域相同的位置區(qū)域的深度值，與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果判斷該檢測到的人頭區(qū)域是否為真實(shí)的人頭區(qū)域； 根據(jù)真實(shí)的人頭區(qū)域的數(shù)量確定所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像的人數(shù)； 其中，兩個攝像頭分別獲取的圖像需要部分或全部重疊。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)兩個攝像頭同步獲取的圖像，確定對應(yīng)的深度圖，包括: 根據(jù)兩個攝取方向并列平行的攝像頭同步獲取的圖像，確定對應(yīng)的深度圖。
3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述位置區(qū)域的深度值為位置區(qū)域中的像素的深度值； 根據(jù)比較結(jié)果判斷該檢測到的人頭區(qū)域是否為真實(shí)的人頭區(qū)域，包括: 將位置區(qū)域中每個像素的深度值分別與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較； 若對應(yīng)的深度值大于預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值的像素的數(shù)量大于設(shè)定的數(shù)量，則判斷該檢測到的人頭區(qū)域是真實(shí)的人頭區(qū)域；否則，判斷該檢測到的人頭區(qū)域不是真實(shí)的人頭區(qū)域。
4.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述位置區(qū)域的深度值為所述位置區(qū)域的部分或全部像素的深度值的平均值； 根據(jù)比較結(jié)果判斷該檢測到的人頭區(qū)域是否為真實(shí)的人頭區(qū)域，包括: 將確定的深度圖中與該幅圖像檢測到的人頭區(qū)域相同的位置區(qū)域的部分或全部像素的深度值的平均值與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較，若對應(yīng)的部分或全部像素的深度值的平均值大于預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域深度閾值，則判斷該檢測到的人頭區(qū)域是真實(shí)的人頭區(qū)域；否則，判斷該檢測到的人頭區(qū)域不是真實(shí)的人頭區(qū)域。
5.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，根據(jù)兩個攝像頭同步獲取的圖像，確定對應(yīng)的深度圖，包括: 根據(jù)兩個攝像頭同步獲取的兩幅圖像，將獲取的同步圖像進(jìn)行圖像匹配得到匹配圖像； 確定匹配圖像中的每個像素的深度值； 將匹配圖像中的每個像素的像素值轉(zhuǎn)化為該像素對應(yīng)的深度值，得到深度圖像。
6.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，對所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像進(jìn)行人頭檢測，包括: 將所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像轉(zhuǎn)化成特征圖，對該特征圖進(jìn)行人頭檢測。
7.一種人數(shù)統(tǒng)計(jì)的裝置，其特征在于，該裝置包括: 深度圖獲取模塊，用于根據(jù)兩個攝像頭同時獲取的兩幅圖像，確定對應(yīng)的深度圖； 檢測區(qū)域獲取模塊，用于對所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像進(jìn)行人頭檢測，確定該幅圖像中的檢測到的所有人頭區(qū)域； 判別模塊，用于針對一個檢測到的人頭區(qū)域，將確定的深度圖中與該幅圖像的檢測到的人頭區(qū)域相同的位置區(qū)域的深度值，與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果判斷該檢測到的人頭區(qū)域是否為真實(shí)的人頭區(qū)域； 人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊，用于根據(jù)真實(shí)的人頭區(qū)域的數(shù)量確定所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像的人數(shù)； 其中，兩個攝像頭分別獲取的圖像部分或全部重疊。
8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，深度圖獲取模塊具體用于: 根據(jù)兩個攝取方向并列平行的攝像頭同步獲取的圖像，確定對應(yīng)的深度圖。
9.如權(quán)利要求7或8所述的裝置，其特征在于，所述判別模塊具體用于: 針對一個檢測到的人頭區(qū)域，將確定的深度圖中與該幅圖像的檢測到的人頭區(qū)域相同的位置區(qū)域中每個像素的深度值，分別與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值進(jìn)行比較；若對應(yīng)的深度值大于預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值的像素的數(shù)量大于設(shè)定的數(shù)量，則判斷該檢測到的人頭區(qū)域是真實(shí)的人頭區(qū)域；否則，判斷該檢測到的人頭區(qū)域不是真實(shí)的人頭區(qū)域。
10.如權(quán)利要求7或8所述的裝置，其特征在于，所述判別模塊具體用于: 針對一個檢測到的人頭區(qū)域，將確定的深度圖中與該幅圖像的檢測到的人頭區(qū)域相同的位置區(qū)域中部分或全部像素的深度值的平均值，與預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域餓得深度閾值進(jìn)行比較；若對應(yīng)的部分或全部像素的深度值的平均值大于預(yù)先設(shè)定的真實(shí)的人頭區(qū)域的深度閾值，則判斷該檢測到的人頭區(qū)域是真實(shí)的人頭區(qū)域；否則，判斷該檢測到的人頭區(qū)域不是真實(shí)的人頭區(qū)域。
11.如權(quán)利要求7或8所述的裝置，其特征在于，所述深度圖獲取模塊具體用于: 根據(jù)兩個攝像頭同步獲取的圖像，將獲取的同步圖像進(jìn)行圖像匹配得到匹配圖像；確定匹配圖像中的每個像素的深度值；將匹配圖像中的每個像素的像素值轉(zhuǎn)化為該像素對應(yīng)的深度值，得到深度圖像。
12.如權(quán)利要求7或8所述的裝置，其特征在于，所述檢測區(qū)域獲取模塊具體用于:將所述獲取的同步圖像中的任意一幅圖像轉(zhuǎn)化成特征圖，對該特征圖進(jìn)行人頭檢測。
【文檔編號】G06K9/00GK103839038SQ201210485382
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2012年11月23日 優(yōu)先權(quán)日:2012年11月23日
【發(fā)明者】周祥明, 潘石柱, 張興明, 傅利泉, 朱江明, 吳軍, 吳堅(jiān) 申請人:浙江大華技術(shù)股份有限公司