人員計(jì)數(shù)方法及其裝置的制造方法
【專利摘要】公開了一種對人進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法及其裝置。檢測僅在圖像幀內(nèi)的前景輪廓經(jīng)過基線處的點(diǎn)處的圓形輪廓作為頭部候選；并且對經(jīng)過搜索區(qū)域的頭部候選進(jìn)行計(jì)數(shù)。因而，所提供的方法和裝置能夠在更準(zhǔn)確并且低誤差率的情況下基于所檢測的頭部數(shù)量來對人進(jìn)行計(jì)數(shù)。
【專利說明】
人員計(jì)數(shù)方法及其裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本公開的一些實(shí)施方式涉及一種用于對人進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法和設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002] 此部分中的聲明僅提供與本公開有關(guān)的背景信息，而未必構(gòu)成現(xiàn)有技術(shù)。
[0003] 用于對人進(jìn)行計(jì)數(shù)的已知技術(shù)包括基于對象的運(yùn)動(dòng)信息從圖像分離前景和背景， 跟蹤從所分離的前景被確定為是人的對象，并且確定所跟蹤的對象的數(shù)量及其方向。此技 術(shù)對于低人流量或簡單背景能夠可接受地發(fā)揮作用，但是在高人流量、密集人群的復(fù)雜環(huán) 境中或者在用于監(jiān)測大區(qū)域的系統(tǒng)中由于大量變量的影響而受困于減小的精度。
[0004] 另外，上述傳統(tǒng)技術(shù)的不足包括：（1)對人進(jìn)行計(jì)數(shù)由于具有陰影、遮擋等的不準(zhǔn) 確的前景分離而容易出錯(cuò)；（2)如果有許多人經(jīng)過，則分離對象的難度妨礙了關(guān)注區(qū)域(或 線)是否通過的確認(rèn)，從而導(dǎo)致對人進(jìn)行計(jì)數(shù)失?。唬?)在許多人經(jīng)過的情況下，大量對象使 處理速度顯著降低；以及(4)相機(jī)鏡頭生成透視失真，該透視失真根據(jù)相機(jī)和周圍環(huán)境而大 幅波動(dòng)，使得難以通過回歸來估計(jì)對象的數(shù)量。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 技術(shù)問題
[0006] 本公開的一些實(shí)施方式旨在提供一種用于對人進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法和設(shè)備，其僅僅通 過在圖像幀中與基線交叉的前景輪廓來開始檢測圓形輪廓作為候選頭部，然后對經(jīng)過搜索 區(qū)域的候選頭部進(jìn)行計(jì)數(shù)，從而允許基于更準(zhǔn)確并且?guī)缀鯚o誤差的頭部檢測來對人數(shù)進(jìn)行 計(jì)數(shù)。
[0007] 技術(shù)方案
[0008] 根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式，一種通過圖像分析設(shè)備對人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法包括 以下步驟:從所輸入的當(dāng)前幀檢測前景輪廓;執(zhí)行頭部檢測，包括在與相機(jī)拍攝區(qū)域的中心 點(diǎn)垂直的點(diǎn)處虛擬地限定基線，圍繞所述基線限定搜索區(qū)域，以及在所述前景輪廓與所述 基線交叉的點(diǎn)處檢測要被識別為人的頭部的圓形輪廓作為候選頭部;分別在后續(xù)幀中跟蹤 所述候選頭部，直至所述候選頭部經(jīng)過所述搜索區(qū)域；以及通過分別經(jīng)過所述搜索區(qū)域的 所述候選頭部來累計(jì)人數(shù)。
[0009] 根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式，一種圖像分析設(shè)備包括前景輪廓檢測單元、頭部檢 測單元、頭部跟蹤單元和計(jì)數(shù)單元。前景輪廓檢測單元被配置為從所輸入的當(dāng)前幀檢測前 景輪廓。頭部檢測單元被配置為在與相機(jī)拍攝區(qū)域的中心點(diǎn)垂直的點(diǎn)處虛擬地限定基線， 圍繞所述基線限定搜索區(qū)域，并且在所述前景輪廓與所述基線交叉的點(diǎn)處檢測要被識別為 人的頭部的圓形輪廓作為候選頭部。頭部跟蹤單元被配置為分別在后續(xù)幀中跟蹤所述候選 頭部，直至所述候選頭部經(jīng)過所述搜索區(qū)域。計(jì)數(shù)單元被配置為通過分別經(jīng)過所述搜索區(qū) 域的所述候選頭部來累計(jì)人數(shù)。
[0010] 有益效果
[0011] 根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式，如上所述，僅僅通過在圖像幀中與基線交叉的前景 輪廓來開始檢測圓形輪廓作為候選頭部，然后對經(jīng)過搜索區(qū)域的候選頭部進(jìn)行計(jì)數(shù)，從而 允許基于更準(zhǔn)確并且?guī)缀鯚o誤差的頭部檢測來對人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。
[0012] 根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式，通過分析從相機(jī)獲取的圖像，可按照更準(zhǔn)確的方式 來對人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，其不僅可應(yīng)用于用于檢測闖入、異常情況等的圖像安全領(lǐng)域，而且可應(yīng) 用于商業(yè)智能(BI)領(lǐng)域以及時(shí)準(zhǔn)確地分析諸如零售店的商店(包括百貨商店）中的流動(dòng)人 口、擁擠程度。
[0013] 根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式，僅在人的頭部被最佳檢測的區(qū)域(與相機(jī)拍攝區(qū)域 的中心點(diǎn)垂直的點(diǎn)）中檢測候選頭部，然后跟蹤候選頭部，由此使由于頭部的錯(cuò)誤檢測引起 的計(jì)數(shù)誤差最小化。另外，根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式，僅在作為圖像的一部分的搜索區(qū)域 中跟蹤所檢測到的頭部，因此處理速度可增大。另外，可在大量的人移動(dòng)的環(huán)境(例如，百貨 商店)中提供準(zhǔn)確的計(jì)數(shù)。
【附圖說明】
[0014] 圖Ia是根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式的基于頭部檢測對人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法的框 圖。
[0015] 圖Ib是根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式的基于頭部檢測的圖像分析器的示意圖。
[0016] 圖2是根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式的基于積分圖像的自適應(yīng)閾值處理的偽代碼的 示意圖。
[0017] 圖3是示出本公開的一些實(shí)施方式中的前景輪廓提取的示例性示意圖。
[0018] 圖4是示出本公開的一些實(shí)施方式中的頭部檢測的示例性示意圖。
[0019] 圖5是示出根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式的用于頭部檢測和跟蹤的參考點(diǎn)的設(shè)定的 示意圖。
[0020] 圖6是示出根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式的快速模板匹配(FMT)區(qū)域的確定的示意 圖。
[0021] 圖7a和圖7b是分別示出根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式的連續(xù)幀上的頭部檢測和頭 部跟蹤操作的示例性示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0022] 以下，將參照附圖詳細(xì)描述本公開的示例性實(shí)施方式。
[0023] 根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式的對人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法提供了一種基于頭部檢測 對人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)的算法，以便解決由復(fù)雜條件下生成的變量導(dǎo)致的問題。根據(jù)一些實(shí)施方 式的對人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法大致包括以下步驟：（1)在圓形輪廓的候選頭部被最佳獲得的 位置（即，與相機(jī)拍攝區(qū)域的中心點(diǎn)垂直的位置)處虛擬地限定基線，并且圍繞基線限定搜 索區(qū)域；（2)在前景輪廓與基線交叉的點(diǎn)處執(zhí)行圓形輪廓的檢測作為候選頭部；以及(3)通 過執(zhí)行候選頭部與當(dāng)前幀的匹配來跟蹤候選頭部直至所檢測的候選頭部經(jīng)過搜索區(qū)域，并 且通過考慮當(dāng)候選頭部經(jīng)過搜索區(qū)域時(shí)候選頭部的方向來對候選頭部進(jìn)行計(jì)數(shù)，從而累計(jì) 人數(shù)。與傳統(tǒng)對象跟蹤不同，不執(zhí)行合并和分離對象的步驟，以減小復(fù)雜情況下源自跟蹤的 誤差。
[0024] 圖Ia是根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式的基于頭部檢測對人進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法的框圖。 用于對人進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法包括以下步驟:從所輸入的幀提取前景輪廓(步驟S110);基于所 提取的前景輪廓檢測圓形輪廓作為候選頭部（步驟S120);跟蹤所檢測的候選頭部（步驟 S130);以及當(dāng)所檢測的候選頭部在預(yù)定方向上移動(dòng)預(yù)定距離或更多時(shí)累計(jì)人數(shù)（步驟 S140)〇
[0025] 圖Ia所示的用于對人進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法可由圖Ib所示的設(shè)備來實(shí)現(xiàn)。圖Ib所示的圖 像分析設(shè)備100包括前景輪廓檢測單元110、頭部檢測單元120、頭部跟蹤單元130和計(jì)數(shù)單 元140。包括在圖像分析設(shè)備100中的構(gòu)成元件中的至少一個(gè)可通過軟件模塊或硬件模塊來 實(shí)現(xiàn)。
[0026] 包括在圖像分析設(shè)備100中的各個(gè)構(gòu)成元件可連接至將設(shè)備內(nèi)部的軟件模塊或硬 件模塊互連的通信總線并且可按照相互組織的方式操作。
[0027] 當(dāng)被實(shí)現(xiàn)為硬件模塊時(shí)，圖像分析設(shè)備100可表示諸如智能電話、平板、膝上型計(jì) 算機(jī)、PC (個(gè)人計(jì)算機(jī)）、HM (個(gè)人數(shù)字助理）、游戲機(jī)、PMP (便攜式多媒體播放器）、PSP (掌上 游戲機(jī)）、無線通信終端、TV、媒體播放器等的用戶終端。在一些實(shí)施方式中，圖像分析設(shè)備 100對應(yīng)于諸如應(yīng)用服務(wù)器、服務(wù)服務(wù)器等的服務(wù)器終端。在一些實(shí)施方式中，圖像分析設(shè) 備100可表示各種設(shè)備，各個(gè)設(shè)備包括：（a)諸如通信調(diào)制解調(diào)器等的通信設(shè)備，其用于與各 種類型的裝置或者有線/無線通信網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行通信；（b)存儲器，其用于存儲各種程序和數(shù)據(jù)； 以及(c)隨微處理器安裝的各種裝置，其用于執(zhí)行程序以執(zhí)行計(jì)算和控制等。根據(jù)一些實(shí)施 方式，存儲器包括諸如隨機(jī)存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(R0M)、閃存、光盤、磁盤、固態(tài)盤 等的計(jì)算機(jī)可讀記錄/存儲介質(zhì)。根據(jù)一些實(shí)施方式，微處理器被編程以用于執(zhí)行本文所述 的一個(gè)或更多個(gè)操作和/或功能。根據(jù)一些實(shí)施方式，微處理器整體或部分地通過專門配置 的硬件(例如，通過一個(gè)或更多個(gè)專用集成電路或ASIC)來實(shí)現(xiàn)。
[0028] 前景輪廓檢測單元110從所輸入的當(dāng)前幀檢測前景輪廓。前景輪廓檢測單元110從 相機(jī)接收圖像幀。具體地講，前景輪廓檢測單元110從僅包含背景的初始幀提取背景輪廓。 在提取當(dāng)前幀的整個(gè)輪廓之后，前景輪廓檢測單元110通過將背景輪廓從整個(gè)輪廓去除來 獲取前景輪廓。前景輪廓檢測單元110基于幀積分圖像使用自適應(yīng)閾值技術(shù)來提取前景輪 廓。
[0029] 頭部檢測單元120在與相機(jī)拍攝區(qū)域的中心點(diǎn)垂直的點(diǎn)處限定虛擬基線。頭部檢 測單元120還圍繞基線限定搜索區(qū)域。頭部檢測單元120僅僅在前景輪廓與基線交叉的點(diǎn)處 檢測將被識別為人的頭部的圓形輪廓。頭部檢測單元120通過基于前景輪廓執(zhí)行圓形霍夫 (Hough)變換來提取圓形輪廓。頭部檢測單元120利用預(yù)定最小值與預(yù)定最大值之間的圓形 輪廓的尺寸作為先驗(yàn)信息(prior information)來執(zhí)行圓形霍夫變換。
[0030] 頭部跟蹤單元130在后續(xù)幀中跟蹤各個(gè)候選頭部直至圓形輪廓的候選頭部經(jīng)過搜 索區(qū)域。當(dāng)檢測到候選頭部時(shí)，頭部跟蹤單元130確定所檢測的各個(gè)候選頭部是否在空間上 與跟蹤列表上現(xiàn)有的候選頭部交疊。當(dāng)確定所檢測的候選頭部沒有在空間上與跟蹤列表上 的候選頭部交疊時(shí)，頭部跟蹤單元130將所檢測的候選頭部新插入跟蹤列表中。
[0031] 頭部跟蹤單元130通過對跟蹤列表上現(xiàn)有的每一個(gè)候選頭部應(yīng)用快速模板匹配方 法來計(jì)算與當(dāng)前幀具有很強(qiáng)相似度的點(diǎn)。頭部跟蹤單元130將與當(dāng)前幀具有很強(qiáng)相似度的 點(diǎn)確定為各個(gè)候選頭部的新中心點(diǎn)。
[0032]頭部跟蹤單元130確定搜索區(qū)域以用于執(zhí)行跟蹤列表上的任意候選頭部與當(dāng)前幀 匹配的處理。下面描述頭部跟蹤單元130確定搜索區(qū)域的操作。頭部跟蹤單元130基于搜索 區(qū)域相對于各個(gè)候選頭部的上側(cè)面積R u和搜索區(qū)域相對于各個(gè)候選頭部的下側(cè)面積Rd來計(jì) 算搜索區(qū)域的高度Rh。頭部跟蹤單元130將搜索區(qū)域的寬度R w設(shè)定為等于搜索區(qū)域的高度Rh 的值。頭部跟蹤單元130基于搜索區(qū)域的高度Rh和搜索區(qū)域的寬度Rw來確定搜索區(qū)域。
[0033] 在由頭部跟蹤單元130計(jì)算搜索區(qū)域的高度Rh的步驟中，頭部跟蹤單元130基于第 一權(quán)重Wa、第二權(quán)重W、跟蹤列表上的第t候選頭部的平均移動(dòng)速度S(t)以及相對于各個(gè)候 選頭部的上下移動(dòng)方向△ y(t)來計(jì)算高度Rh。具體地講，頭部跟蹤單元130基于總軌跡數(shù)N 以及第η軌跡的候選頭部的x-y坐標(biāo)(Xn，yn)來計(jì)算跟蹤列表上的第t候選頭部的平均移動(dòng)速 度S(t)。
[0034] 在由頭部跟蹤單元130計(jì)算相對于各個(gè)候選頭部的上下移動(dòng)方向Ay(t)的步驟 中，頭部跟蹤單元130基于總軌跡N和第η軌跡的候選頭部的y坐標(biāo)(y n)來計(jì)算上下移動(dòng)方向 A y(t)。頭部跟蹤單元130基于第二權(quán)重We、跟蹤列表上的第t頭部候選的平均移動(dòng)速度S (t)以及搜索區(qū)域相對于各個(gè)候選頭部的上側(cè)面積Ru來計(jì)算搜索區(qū)域相對于各個(gè)候選頭部 的下側(cè)面積Rd。
[0035] 計(jì)數(shù)單元140通過對分別經(jīng)過搜索區(qū)域的候選頭部進(jìn)行計(jì)數(shù)來累計(jì)人數(shù)。計(jì)數(shù)單 元140通過考慮其圓形輪廓的方向累計(jì)逐個(gè)地經(jīng)過搜索區(qū)域的候選頭部來執(zhí)行人數(shù)的累 計(jì)。
[0036] 1.前景輪廓檢測
[0037] 檢測前景輪廓的步驟(步驟S110)是檢測圓形輪廓的候選頭部的步驟的預(yù)步驟。在 步驟SllO中，從輸入的當(dāng)前幀提取整個(gè)對象輪廓。這里，在步驟SllO中，通過將背景輪廓從 整個(gè)對象輪廓排除來獲取前景輪廓。步驟SllO利用僅包含背景的初始幀作為參考幀以獲取 前景輪廓。步驟SllO不使用已知用于對關(guān)于運(yùn)動(dòng)微分概率的信息進(jìn)行建模的諸如高斯混合 模型(GMM)方法的普通背景減去技術(shù)，以便排除運(yùn)動(dòng)特征的使用并且增大處理速度。
[0038] 步驟SllO以更穩(wěn)定的方式提取前景對象的輪廓，而不管對象的運(yùn)動(dòng)。步驟SllO采 用基于積分圖像的自適應(yīng)閾值技術(shù)。一些實(shí)施方式考慮帶陰影以與背景形成對比的人的頭 部來執(zhí)行步驟Sl 10。對于前景輪廓檢測，步驟Sl 10可利用一些人的頭部的較暗本質(zhì)。自適應(yīng) 閾值技術(shù)在將中心像素與周邊像素的平均進(jìn)行比較的同時(shí)使用積分圖像。
[0039] 圖2是根據(jù)本公開的一些實(shí)施方式的自適應(yīng)閾值處理的偽代碼的示意圖。此自適 應(yīng)閾值處理不同于傳統(tǒng)方法，其中圖像未被二值化，在與周圍有鮮明區(qū)別的特定部分中原 始像素保持原樣，而剩余部分被去除。步驟SllO從應(yīng)用了自適應(yīng)閾值技術(shù)的圖像提取輪廓。 步驟SllO通過從當(dāng)前第i幀的輪廓(E(i))減去背景輪廓(E b)來獲得前景輪廓(Ef(i)=E(i)_ Eb)。圖3是示出本公開的一些實(shí)施方式中的前景輪廓提取的示意圖。
[0040] 2.基于輪廓特征的頭部檢測
[0041] 在檢測候選頭部的步驟(步驟S120)中，基于通過檢測前景輪廓(步驟S110)的步驟 檢測的前景輪廓來執(zhí)行圓形霍夫變換，以通過圓形輪廓提取候選頭部。步驟S120用于從通 過固定相機(jī)拍攝的圖像對人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。盡管相機(jī)鏡頭導(dǎo)致周邊區(qū)域中的失真，人通常具 有可比較的身體大小。即，人身體大小由候選頭部的大小確定。候選頭部大小是主要的一條 先驗(yàn)信息。響應(yīng)于在最小值（SheacLmin)和最大值（Shead+max)之間的范圍內(nèi)的候選頭部大小 (Shead)，步驟S120可利用圓形霍夫變換來將待檢測的圓形輪廓的大小限制為對應(yīng)范圍。
[0042]圖4是示出本公開的一些實(shí)施方式中的頭部檢測的示意圖。如圖4所示，從地面實(shí) 況中總共16個(gè)人的候選頭部以外的人身體部位可能發(fā)生五次錯(cuò)誤檢測（圖4中所示的陰影 線區(qū)域）。另外，假設(shè)發(fā)生了兩次檢測遺漏（圖4中所示的虛線區(qū)域）。由相機(jī)引起的失真常常 是造成從接近人身體部位的圓形形狀的輪廓信息的提取發(fā)生錯(cuò)誤檢測的原因?？赡苡捎陬^ 部區(qū)域與穿戴著深色衣物的人的對比度減小，導(dǎo)致未能提取圓形輪廓而發(fā)生檢測遺漏。 [0043] 3.基于移動(dòng)速度跟蹤頭部
[0044] 為了使會以上述方式發(fā)生的錯(cuò)誤檢測和檢測遺漏的概率最小化，伴隨著僅僅在與 相機(jī)視野的中心垂直的地面上將待識別的圓形輪廓檢測為候選頭部進(jìn)行跟蹤所檢測的候 選頭部的步驟S130。步驟S130繼續(xù)在后續(xù)幀上跟蹤所檢測的圓形輪廓。
[0045] 圖5是示出在后續(xù)幀中在虛擬跟蹤基線(Ytrack)上跟蹤所檢測的候選頭部的方法的 示意圖。當(dāng)步驟S130中的候選頭部跟蹤具有通過圓形輪廓檢測的候選頭部時(shí)，檢查各個(gè)候 選頭部是否在空間上與包含當(dāng)前跟蹤的候選頭部的跟蹤列表上現(xiàn)有的候選頭部交疊。當(dāng)檢 查發(fā)現(xiàn)未與跟蹤列表上的候選頭部交疊的候選頭部時(shí)，通過步驟S130將未交疊的候選頭部 新增加到跟蹤列表。此后，步驟S130將快速模板匹配方法應(yīng)用于跟蹤列表上的所有候選頭 部，以確定與當(dāng)前幀具有高相似度的點(diǎn)作為各個(gè)候選頭部的新中心點(diǎn)。
[0046] 圖6是示出當(dāng)前幀中用于執(zhí)行與跟蹤列表上的任意候選頭部的匹配操作的區(qū)域的 確定的示意圖。快速模板匹配區(qū)域由RwXRh區(qū)域表示。R w表示搜索區(qū)域的邊緣的寬度。Rh表 示搜索區(qū)域的邊緣的高度，其中Rh = Ru+Rd』u表示搜索區(qū)域參照候選頭部的上側(cè)面積。Rd表 示搜索區(qū)域參照候選頭部的下側(cè)面積。在一些實(shí)施方式中，R w被設(shè)定為等于Rh。在一些實(shí)施 方式中，Rw被設(shè)定為不同于Rh。通過將Rw設(shè)定為不同于Rh，Rh = Ri+Rr，其中Ri表示搜索區(qū)域參 照候選頭部的左側(cè)面積，Rr表示搜索區(qū)域參照候選頭部的右側(cè)面積。
[0047]在跟蹤候選頭部的步驟(步驟S130)中，基于存儲在跟蹤列表中的軌跡從式1至式4 計(jì)算Ru和Rd。
[0048] 式1
[0049] S(t)表示平均移動(dòng)速度，其等于移動(dòng)的像素?cái)?shù)/跟蹤列表上的第t候選頭部的幀0 (即，幀數(shù)）A表示總軌跡數(shù)。總共N條軌跡被存儲在存儲單元中。(x n，yn)表示在第η軌跡中以 候選頭部為中心的X，y坐標(biāo)。
[0050] 式2
[0051 ] A y(t)表示向上移動(dòng)方向和向下移動(dòng)方向，表示N條軌跡的平均方向。N表示存儲 在存儲單元中的總軌跡數(shù)。yn表示以第η軌跡的候選頭部為中心的y坐標(biāo)。
[0052] 基于從式1計(jì)算的S(t)以及從式2計(jì)算的Ay(t)，從式3計(jì)算搜索區(qū)域參照第t候選 頭部的上側(cè)面積Ru(t)。
[0053]
式3
[0054] 在基于從[式1]計(jì)算的S(t)和從式2計(jì)算的△ y(t)計(jì)算搜索區(qū)域相對于第t候選頭 部的上側(cè)面積Ru ( t )時(shí)，Wa (第一權(quán)重)為O . 5 1范圍內(nèi)的實(shí)數(shù)值，其意指對與平均移動(dòng) 軌跡的方向?qū)?zhǔn)的方向應(yīng)用權(quán)重。Wfi(第二權(quán)重)是Wfi多1范圍內(nèi)的實(shí)數(shù)值，其意指與移動(dòng)軌 跡相比用于搜索區(qū)域的邊緣的權(quán)重的值。S(t)表示平均移動(dòng)速度，其等于移動(dòng)的像素?cái)?shù)/跟 蹤列表上的第t候選頭部的幀0(即，幀數(shù)）?！?y(t)表示N條軌跡的平均方向，即，向上移動(dòng)方 向和向下移動(dòng)方向。
[0055] 基于從式3確定的Ru(t)，可從式4獲得Rd(t)。
[0056] Rd(t)=wp · S(t)-Ru(t)式4
[0057] Rd(t)表示基于從式1計(jì)算的S(t)和從式3計(jì)算的Ru(t)計(jì)算的搜索區(qū)域參照第t候 選頭部的下側(cè)面積。S(t)表示平均移動(dòng)速度，其等于移動(dòng)的像素?cái)?shù)/跟蹤列表上的第t候選 頭部的幀(LR u(t)表示基于S(t)和△ y(t)計(jì)算的搜索區(qū)域參照第t候選頭部的上側(cè)面積。 [0058]圖7a和圖7b是分別示出根據(jù)一些實(shí)施方式的連續(xù)幀上的頭部檢測和頭部跟蹤操 作的示例性示意圖。僅僅在Yt^k= 150且候選頭部與跟蹤基線相交的條件下考慮檢測候選 頭部（圓形輪廓）。如圖7a和圖7b所示，有一些幀即使當(dāng)它們與跟蹤基線相交時(shí)也無法檢測 候選頭部（圓形輪廓），例如第1320幀和第1324幀。繼續(xù)跟蹤從先前幀成功提取的候選頭部 (圓形輪廓)使得從第1334幀和第1336幀累計(jì)兩個(gè)人。
[0059]盡管出于例示性目的描述了本公開的示例性實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解， 在不脫離要求保護(hù)的發(fā)明的構(gòu)思和范圍的情況下，可進(jìn)行各種修改、添加和替代。因此，為 了簡明和清晰起見描述了本公開的示例性實(shí)施方式。因此，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將理解，要 求保護(hù)的發(fā)明的范圍不由上面明確描述的實(shí)施方式限制，而是由權(quán)利要求書及其等同物限 制。
[0060] 工業(yè)實(shí)用性
[0061] 如上所述，本公開非常適用于視頻安全和BI(商業(yè)智能)領(lǐng)域以允許基于更準(zhǔn)確并 且?guī)缀鯚o誤差的頭部檢測來對人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。
[0062] 附圖標(biāo)號
[0063] 110:前景邊緣檢測單元120:頭部檢測單元
[0064] 130:頭部跟蹤單元 140:計(jì)數(shù)單元
[0065] 相關(guān)申請的交叉引用
[0066] 本申請要求2014年2月24日在韓國提交的專利申請No. 10-2014-0021381在 35U.S.C§119(a)下的優(yōu)先權(quán)，其完整內(nèi)容以引用方式并入本文。另外，此非臨時(shí)申請基于所 述韓國專利申請出于相同的理由要求美國以外的國家的優(yōu)先權(quán)，其完整內(nèi)容以引用方式并 入本文。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種通過圖像分析設(shè)備對人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法，該方法包括以下步驟： 從所輸入的當(dāng)前幀檢測前景輪廓； 執(zhí)行頭部檢測，包括以下步驟： 在與相機(jī)拍攝區(qū)域的中心點(diǎn)垂直的點(diǎn)處虛擬地限定基線， 圍繞所述基線限定搜索區(qū)域，以及 在所述前景輪廓與所述基線交叉的點(diǎn)處檢測要被識別為人的頭部的圓形輪廓作為候 選頭部； 分別在后續(xù)幀中跟蹤所述候選頭部，直至所述候選頭部經(jīng)過所述搜索區(qū)域；以及通過 分別經(jīng)過所述搜索區(qū)域的所述候選頭部來累計(jì)人數(shù)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，該方法還包括以下步驟：生成包含候選頭部的跟蹤列 表，并且 其中，跟蹤所述候選頭部的步驟包括以下步驟： 確定通過跟蹤步驟檢測的候選頭部是否在空間上與所述跟蹤列表上的候選頭部中的 至少一個(gè)交疊，并且 如果空間上沒有交疊，則將沒有交疊的候選頭部新插入到所述跟蹤列表中。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，該方法還包括以下步驟：生成包含候選頭部的跟蹤列 表，并且 其中，跟蹤所述候選頭部的步驟包括以下步驟： 將快速模板匹配方法應(yīng)用于所述跟蹤列表上的候選頭部，由此將與所述當(dāng)前幀具有強(qiáng) 相似度的點(diǎn)確定為各個(gè)所述候選頭部的新中心點(diǎn)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，該方法還包括以下步驟：生成包含候選頭部的跟蹤列 表，并且 其中，跟蹤所述候選頭部的步驟包括以下步驟： 確定所述搜索區(qū)域以用于執(zhí)行將所述跟蹤列表上的任意候選頭部與所述當(dāng)前幀進(jìn)行 匹配的處理。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中， 跟蹤所述候選頭部的步驟包括以下步驟： 基于所述搜索區(qū)域相對于各個(gè)候選頭部的上側(cè)面積(Ru)以及所述搜索區(qū)域相對于所述 各個(gè)候選頭部的下側(cè)面積(Rd)來計(jì)算所述搜索區(qū)域的高度(Rh); 將所述搜索區(qū)域的寬度(Rw)設(shè)定為等于所述搜索區(qū)域的所述高度(Rh)的值；以及 基于所述搜索區(qū)域的所述高度(Rh)和所述寬度(Rw)來確定所述搜索區(qū)域。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，該方法還包括以下步驟：生成包含候選頭部的跟蹤列 表，并且 其中，跟蹤所述候選頭部的步驟包括以下步驟： 基于第一權(quán)重(Wa)、第二權(quán)重(W)、所述跟蹤列表上的第t候選頭部的平均移動(dòng)速度(S (t))以及相對于所述各個(gè)候選頭部的上下移動(dòng)方向（△ y(t))來計(jì)算所述搜索區(qū)域的所述 尚度(Rh )。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，跟蹤所述候選頭部的步驟包括以下步驟： 基于總軌跡數(shù)(N)和第η軌跡的候選頭部的x-y坐標(biāo)(xn，yn)來計(jì)算所述跟蹤列表上的所 述第t候選頭部的所述平均移動(dòng)速度(s(t))。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，跟蹤所述候選頭部的步驟包括以下步驟： 基于總軌跡數(shù)(N)和第η軌跡的候選頭部的y坐標(biāo)(yn)來計(jì)算相對于所述各個(gè)候選頭部 的所述上下移動(dòng)方向（Ay(t))。9. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，該方法還包括以下步驟：生成包含候選頭部的跟蹤列 表，并且 其中，跟蹤所述候選頭部的步驟包括以下步驟： 基于第二權(quán)重(we)、所述跟蹤列表上的第t候選頭部的平均移動(dòng)速度(S(t))以及所述搜 索區(qū)域相對于所述各個(gè)候選頭部的所述上側(cè)面積(Ru)來計(jì)算所述搜索區(qū)域相對于所述各 個(gè)候選頭部的所述下側(cè)面積(Rd)。10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中，跟蹤所述候選頭部的步驟包括以下步驟： 基于總軌跡數(shù)(N)和第η軌跡的候選頭部的x-y坐標(biāo)(xn，yn)來計(jì)算所述跟蹤列表上的所 述第t候選頭部的所述平均移動(dòng)速度(S(t))。11. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中，跟蹤所述候選頭部的步驟包括以下步驟： 基于第一權(quán)重(Wa)、第二權(quán)重(w)、所述跟蹤列表上的第t候選頭部的平均移動(dòng)速度(S (t))以及相對于所述候選頭部的上下移動(dòng)方向（Ay(t))來計(jì)算所述搜索區(qū)域的所述高度 (Rh)〇12. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，檢測所述前景輪廓的步驟包括以下步驟： 從僅包含背景的初始幀提取背景輪廓，提取所述當(dāng)前幀的整個(gè)輪廓，并且將所述背景 輪廓從所述整個(gè)輪廓去除以獲取所述前景輪廓。13. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，檢測所述前景輪廓的步驟包括以下步驟： 基于幀積分圖像利用自適應(yīng)閾值處理來提取所述前景輪廓。14. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，執(zhí)行所述頭部檢測的步驟包括以下步驟： 通過基于所述前景輪廓執(zhí)行圓形霍夫變換來提取所述圓形輪廓。15. 根據(jù)權(quán)利要求14所述的方法，其中，執(zhí)行所述頭部檢測的步驟包括以下步驟： 利用介于預(yù)定最小值和預(yù)定最大值之間的所述圓形輪廓的大小作為先驗(yàn)信息來執(zhí)行 所述圓形霍夫變換。16. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，累計(jì)步驟包括以下步驟： 通過考慮所述圓形輪廓的方向來對逐個(gè)地經(jīng)過所述搜索區(qū)域的所述候選頭部進(jìn)行累 計(jì)。17. -種圖像分析設(shè)備，該圖像分析設(shè)備包括： 前景輪廓檢測單元，該前景輪廓檢測單元被配置為從所輸入的當(dāng)前幀檢測前景輪廓； 頭部檢測單元，該頭部檢測單元被配置為： 在與相機(jī)拍攝區(qū)域的中心點(diǎn)垂直的點(diǎn)處虛擬地限定基線， 圍繞所述基線限定搜索區(qū)域，并且 在所述前景輪廓與所述基線交叉的點(diǎn)處檢測要被識別為人的頭部的圓形輪廓作為候 選頭部； 頭部跟蹤單元，該頭部跟蹤單元被配置為分別在后續(xù)幀中跟蹤所述候選頭部，直至所 述候選頭部經(jīng)過所述搜索區(qū)域;以及 計(jì)數(shù)單元，該計(jì)數(shù)單元被配置為通過分別經(jīng)過所述搜索區(qū)域的所述候選頭部來累計(jì)人 數(shù)。
【文檔編號】G06T7/00GK105940430SQ201480074551
【公開日】2016年9月14日
【申請日】2014年10月22日
【發(fā)明人】梁勝智
【申請人】Sk電信有限公司