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人流量检测装置及检测方法

阅读:561发布:2020-05-08

专利汇可以提供人流量检测装置及检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种人流量检测装置和检测方法,包括图像获取器和处理器;图像获取器包括人行压 力 检测器,人行压力检测器通过液体管道与 气缸 连接,与气缸连接的导套和与导套适配的 导轨 ,与导套连接的红外热成像仪和设于红外热成像仪上的自动测距仪;处理器包括图像获取模 块 、参数设置模块、 图像处理 模块、目标 跟踪 模块和人数统计模块;图像获取器和处理器电连接。本发明具有可 自动调节 检测设备高度、有效简化图像处理方法、降低实施难度、提高检测准确率、降低成本的特点。,下面是人流量检测装置及检测方法专利的具体信息内容。

1.一种人流量检测装置的检测方法,人流量检测装置包括图像获取器(1)和处理器(2);图像获取器包括人行压检测器(3),人行压力检测器通过液体管道(4)与气缸(5)连接,与气缸连接的导套 (6)和与导套适配的导轨(7),与导套连接的红外热成像仪(8)和设于红外热成像仪上的自动测距仪(9);处理器包括图像获取模、参数设置模块、图像处理模块、目标跟踪模块和人数统计模块;图像获取器和处理器电连接;人行压力检测器包括人行通道上板(10)和人行通道底板(11);人行通道上板与人行通道底板之间设有密封腔体(12),密封腔体内设有若干根分别与人行通道上板和人行通道底板连接的弹簧(13),密封腔体内填充满液体,液体管道位于密封腔体上;其特征是,包括如下步骤:
(1-1)若人流量密度大,人行通道上板向下挤压,密封腔体内的液体通过液体管道流入气缸,气缸内的液体推动气缸活塞向上移动,气缸活塞带动导套向上移动,红外热成像仪向上移动,获取更大的视与更清晰的图像;
(1-2)自动测距仪测量红外热成像仪到底面的垂直安装高度;
(1-3)初始化检测所需的参数,包括安装高度、红外热成像仪视角、行人体型参数、行走参数、检测线参数;安装高度设置为自动测距仪测量的红外热成像仪的垂直安装高度,红外热成像仪视角包括红外摄像头平视角θ,垂直视角γ,红外摄像头水平像素R和垂直像素 C,行人体型参数包括平均高度H、平均宽度W和平均长度L,其中平均高度取平均肩部高度,平均宽度取平均肩部宽度,平均长度取平均躯干前后距离;行走参数包括步行平均速度和跑步平均速度;检测线参数主要为被检测区域内的任意折线;
(1-4)图像获取模块读取红外热成像仪的数据,根据输出数据的平均数值,由输出值与温度的线性关系转化得到当前待测区域的平均温度T;由平均温度T确定检测阈值δ,背景温度越接近人体温度,检测阈值越小,背景温度与人体温度相差越大,阈值越大;
(1-5)用均值法背景建模,将前m图像数据视为背景,记录m帧像素点的输出值矩阵gk, k=1…m,放至一个队列中,求取m组图像每个像素点的平均值G,此后,每隔n帧图像,将图像中未检测到行人区域的部分更新到队列中,求取最新m组图像的平均值G作为背景,依次类推动态更新背景;
(1-6)首次背景建模完成后,将每帧新获取的图像与建立的背景模型图像进行差值计算,获得前景图像;
(1-7)对前景图像进行预处理,将独立的检测区域视为当前图像中的每个行人区域;
(1-8)根据行人区域,获取区域范围、区域中心,区域范围为当前行人红外图像区域,区域中心坐标为当前行人位置,将区域范围和区域中心坐标作为当前图像分析结果;
(1-9)将图像分析结果与历史位置统计结果进行比对,根据对比结果进行目标跟踪;
(1-9-1)目标跟踪采用联合概率法:分别计算当前图像分析结果与历史位置统计结果中,每一对目标的运动特征PM和区域特征PS相似的联合概率P;
P=PM·PS
其中,运动特征包括移动距离,当前行人位置与历史移动方向偏差;区域特征包括直方图统计信息;分别计算移动距离符合平均移动距离的概率Pv、与历史移动方向吻合度概率 Po、直方图相似度概率PH;
PM=PV·PO
PS=PH
(1-9-2)历史位置统计结果有m人,当前图像检测到行人有n人,则得到m·n的吻合概率矩阵如下:
按总体吻合概率从高到低逐行匹配,吻合概率矩阵中第i行第j列的概率最高,则当前图像的第j个与历史图像中第i个匹配;然后令其它行Pxj=0,x=1…m,x≠i,并继续匹配剩余最大概率值,依次确定历史位置统计结果中每个行人在当前图像中的运动位置;匹配概率极低的,视为当前图像中新进入或者历史位置结果中离开待测区域的行人;
 (1-10)如果没有在历史位置统计结果中找到与当前图像分析结果匹配的行人,视为新进入检测区域的行人,记录新进入检测区域的行人的初始位置、进入时刻、每次移动方向的数据;如果没有在当前图像分析结果中找到与历史位置统计结果中匹配的行人,视为有行人离开检测区域;将当前图像分析结果中匹配和新进入的行人图像分析结果更新到历史位置状态中;
(1-11)检测到有行人离开检测区域,则判断行人初始位置、历史位置是否分别位于参数设置模块中的检测线的两侧:如果行人初始位置、历史位置分别位于检测线的两侧,则对应一个方向计数值增加;否则计数值不变,最后更新计数结果;
(1-12)周期性更新背景模型,若当前图像有检测到行人的区域,则用现有背景模型中对应区域中的值替换,形成新的完整背景图像更新模型;
(1-13)若当前图像发生参数变更,则更新对应参数;重新回到步骤(1-4)继续执行。
2.根据权利要求1所述的人流量检测装置的检测方法,其特征是,气缸包括与液体管道联通的缸体 (14),设于缸体上的气体出口(15),设于缸体内的复位弹簧(16),复位弹簧一端与气缸活塞 (17)连接,复位弹簧另一端与缸体连接,气缸活塞的固定架(18)与导套连接;导套沿导轨上下移动。
3.根据权利要求1所述的人流量检测装置的检测方法,其特征是,红外热成像仪安装在待检测区域的上方,以顶视角方式获取待检测区域的图像;图像输出频率大于5Hz,图像中像素输出值与对应检测区域的温度值存在线性关系。
4.根据权利要求1所述的人流量检测装置的检测方法,其特征是,步骤(1-7)包括如下步骤:
(1-7-1)根据检测阈值δ将前景图像二值化处理;
(1-7-2)将前景信息处理结果采用图像闭运算,避免由于人体温度分布不均或受服饰遮挡导致待处理区域不明显;
(1-7-3)将行人的平均宽度W、平均长度L转换到平均高度H下的检测宽度wH、检测长度lH;在平均高度下,每个像素点代表的实际距离 其中,θ为红外摄像头水平视角,R 为红外摄像头水平像素点;
则实际安装高度下的检测宽度为wH=W/dH,lH=L/dH;
如果待处理区域超过检测宽度wH和检测长度lH的范围,以检测宽度或检测长度对联通区域进行分割。

说明书全文

人流量检测装置及检测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及图像处理技术领域,尤其是涉及一种可自动调节检测设备高度、有效 简化图像处理方法、降低实施难度、提高检测准确率、降低成本的人流量检测装置及检测方 法。

背景技术

[0002] 随着生活条件的改善,人们的出行需求日益增加。许多景区、城市中心区域都出现 了人流密集的情况。为了合理规划出行、提高资源利用率、改善服务质量,对人员密集地段 进行人流量的检测与监控势在必行。
[0003] 目前主要的检测方法包括人工计数法、视频分析法。人工计数法由于人员流动频 繁、随意性大导致实际操作困难、效率低下、误差很大。而视频分析法则由于不同的体型、穿 着、环境状况等都会影响检测结果;若人流量非常密集,检测设备的安装高度也成为影响检 测结果的重要因素,并且受限于分析设备的处理速度,目前的检测结果仍然不太理想。

发明内容

[0004] 本发明的发明目的是为了克服现有技术中的图像处理方法复杂、操作困难、效率 低下、误差较大、成本较高的不足,提供了一种可自动调节检测设备高度、有效简化图像处 理方法、降低实施难度、提高检测准确率、降低成本的人流量检测装置及检测方法。
[0005] 为了实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
[0006] 一种人流量检测装置,包括图像获取器和处理器;图像获取器包括人行压检测 器,人行压力检测器通过液体管道与气缸连接,与气缸连接的导套和与导套适配的导轨,与导套连接的红外热成像仪和设于红外热成像仪上的自动测距仪;处理器包括图像获取模、参数设置模块、图像处理模块、目标跟踪模块和人数统计模块;图像获取器和处理器电连接。
[0007] 作为优选,人行压力检测器包括人行通道上板和人行通道底板;人行通道上板与 人行通道底板之间设有密封腔体,密封腔体内设有若干根分别与人行通道上板和人行通道 底板连接的弹簧,密封腔体内填充满液体,液体管道位于密封腔体上。
[0008] 作为优选,气缸包括与液体管道联通的缸体,设于缸体上的气体出口,设于缸体内 的复位弹簧,复位弹簧一端与气缸活塞连接,复位弹簧另一端与缸体连接,气缸活塞的固定 架与导套连接;导套沿导轨上下移动。
[0009] 作为优选,红外热成像仪安装在待检测区域的上方,以顶视方式获取待检测区 域的图像;图像输出频率大于5Hz,图像中像素输出值与对应检测区域的温度值存在线性关 系。
[0010] 一种基于人流量检测装置的检测方法,包括如下步骤:
[0011] (5-1)若人流量密度较大,人行通道上板向下挤压,密封腔体内的液体通过液体管 道流入气缸,气缸内的液体推动气缸活塞向上移动,气缸活塞带动导套向上移动,红外热成 像仪向上移动,获取更大的视角与更清晰的图像;
[0012] (5-2)自动测距仪测量红外热成像仪到底面的垂直安装高度;
[0013] (5-3)初始化检测所需的参数,包括安装高度、红外热成像仪视角、行人体型参数、 行走参数、检测线参数;安装高度设置为自动测距仪测量的红外热成像仪的垂直安装高度,红外热成像仪视角包括红外摄像头平视角θ,垂直视角γ,红外摄像头水平像素R和垂直像素C,行人体型参数包括平均高度H、平均宽度W和平均长度L,其中平均高度取平均肩部高度,平均宽度取平均肩部宽度,平均长度取平均躯干前后距离;行走参数包括步行平均速度和跑步平均速度;检测线参数主要为被检测区域内的任意折线;
[0014] (5-4)图像获取模块读取红外热成像仪的数据,根据输出数据的平均数值,由输出 值与温度的线性关系转化得到当前待测区域的平均温度T;由平均温度T确定检测阈值δ,背景温度越接近人体温度,检测阈值越小,背景温度与人体温度相差越大,阈值越大;
[0015] (5-5)用均值法背景建模,将前m图像数据视为背景,记录m帧像素点的输出值矩阵gk,k=1…m,放至一个队列中,求取m组图像每个像素点的平均值G,此后,每隔n帧图像,将图像中未检测到行人区域的部分更新到队列中,求取最新m组图像的平均值G作为背景,依次类推动态更新背景;
[0016]
[0017] (5-6)首次背景建模完成后,将每帧新获取的图像与建立的背景模型图像进行差 值计算,获得前景图像;
[0018] (5-7)对前景图像进行预处理,将独立的检测区域视为当前图像中的每个行人区 域;
[0019] (5-8)根据行人区域,获取区域范围、区域中心,区域范围为当前行人红外图像区 域,区域中心坐标为当前行人位置,将区域范围和区域中心坐标作为当前图像分析结果;
[0020] (5-9)将图像分析结果与历史位置统计结果进行比对,根据对比结果进行目标跟 踪;
[0021] (5-10)如果没有在历史位置统计结果中找到与当前图像分析结果匹配的行人,视 为新进入检测区域的行人,记录新进入检测区域的行人的初始位置、进入时刻、每次移动方向的数据;如果没有在当前图像分析结果中找到与历史位置统计结果中匹配的行人,视为有行人离开检测区域;将当前图像分析结果中匹配和新进入的行人图像分析结果更新到历史位置状态中;
[0022] (5-11)检测到有行人离开检测区域,则判断行人初始位置、历史位置是否分别位 于参数设置模块中的检测线的两侧:如果行人初始位置、历史位置分别位于检测线的两侧, 则对应一个方向计数值增加;否则计数值不变,最后更新计数结果;
[0023] (5-12)周期性更新背景模型,若当前图像有检测到行人的区域,则用现有背景模型中对应区域中的值替换,形成新的完整背景图像更新模型;
[0024] (5-13)若当前图像发生参数变更,则更新对应参数;重新回到步骤(5-4)继续执行。
[0025] 作为优选,步骤(5-7)包括如下步骤:
[0026] (6-1)根据检测阈值δ将前景图像二值化处理;
[0027] (6-2)将前景信息处理结果采用图像闭运算,避免由于人体温度分布不均或受服 饰遮挡导致待处理区域不明显;
[0028]  (6-3) 将行人的平均宽度W、平均长度L转换到平均高度H下的检测宽度wH、检测长度lH;在平均高度下,每个像素点代表的实际距离 其中,θ为红外摄像头水平视角,R 为红外摄像头水平像素点;
[0029] 则实际安装高度下的检测宽度为wH=W/dH,lH=L/dH;
[0030] 如果待处理区域超过检测宽度wH和检测长度lH的范围,以检测宽度或检测长度对联通区域进行分割。
[0031] 作为优选,步骤(5-9)包括如下步骤:
[0032] (7-1)目标跟踪采用联合概率法:分别计算当前图像分析结果与历史位置统计结果中,每一对目标的运动特征PM和区域特征PS相似的联合概率P;
[0033] P=PM·PS
[0034] 其中,运动特征包括移动距离,当前行人位置与历史移动方向偏差;区域特征包括直方图统计信息;分别计算移动距离符合平均移动距离的概率Pv、与历史移动方向吻合度概率 Po、直方图相似度概率PH;
[0035] PM=PV·PO
[0036] PS=PH
[0037] (7-2)历史位置统计结果有m人,当前图像检测到行人有n人,则得到m·n的吻合概率矩 阵如下:
[0038]
[0039] 按总体吻合概率从高到低逐行匹配,吻合概率矩阵中第i行第j列的概率最高,则当前图像的第j个与历史图像中第i个匹配;然后令其它行Pxj=0,x=1…m,x≠i,并继续匹配剩余最大概率值,依次确定历史位置统计结果中每个行人在当前图像中的运动位置;匹配概率极低的,视为当前图像中新进入或者历史位置结果中离开待测区域的行人。
[0040] 因此,本发明具有如下有益效果:本发明可根据人流量的大小自动调整检测设备 如红外热成像仪的高度,使红外热成像仪捕捉的图像更加清晰,减少了分析误差;无需针对 不同高度重新建立模型分析;本发明的检测方法易于实施,准确性高,易集成在红外视频设 备当中;有效的简化图像处理方法,降低了实施难度,提高检测准确率,降低成本。附图说明
[0041] 图1是本发明的图像获取器的一种结构示意图;
[0042] 图2是本发明的检测装置的一种组成示意图;
[0043] 图3是本发明的处理器的一种组成示意图;
[0044] 图4是本发明的一种检测区域示意图;
[0045] 图5是本发明的检测方法的一种流程示意图。
[0046] 图中:图像获取器1,处理器2,人行压力检测器3,液体管道4,气缸5,导套6,导轨7, 红外热成像仪8,自动测距仪9,人行通道上板10,人行通道底板11,密封腔体12,弹簧13,缸 体14,气体出口15,复位弹簧16,气缸活塞17,固定架18。

具体实施方式

[0047] 下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。
[0048] 如图1、图2所示的实施例是一种人流量检测装置,包括图像获取器1和处理器2;图 像获取器包括人行压力检测器3,人行压力检测器通过液体管道4与气缸5连接,与气缸连接 的导套6和与导套适配的导轨7,与导套连接的红外热成像仪8和设于红外热成像仪上的自 动测距仪9;图3所示的处理器包括图像获取模块、参数设置模块、图像处理模块、目标跟踪 模块和人数统计模块;图像获取器和处理器电连接。人行压力检测器包括人行通道上板10 和人行通道底板11;人行通道上板与人行通道底板之间设有密封腔体12,密封腔体内设有 若干根分别与人行通道上板和人行通道底板连接的弹簧13,密封腔体内填充满液体,液体 管道位于密封腔体上。气缸包括与液体管道联通的缸体14,设于缸体上的气体出口15,设于 缸体内的复位弹簧16,复位弹簧一端与气缸活塞17连接,复位弹簧另一端与缸体连接,气缸 活塞的固定架18与导套连接;导套沿导轨上下移动。
[0049] 图4所示的红外热成像仪安装在待检测区域的上方,以顶视角方式获取待检测区 域的图像;图像输出频率大于5Hz,图像中像素输出值与对应检测区域的温度值存在线性关 系。
[0050] 如图5所示的一种基于人流量检测装置的检测方法,包括如下步骤:
[0051] 步骤100,若人流量密度较大,人行通道上板向下挤压,密封腔体内的液体通过液 体管道流入气缸,气缸内的液体推动气缸活塞向上移动,气缸活塞带动导套向上移动,红外 热成像仪向上移动,获取更大的视角与更清晰的图像;
[0052] 步骤200,自动测距仪测量红外热成像仪到地面的垂直安装高度;
[0053] 步骤300,初始化检测所需的参数,包括安装高度、红外热成像仪视角、行人体型参数、行走参数、检测线参数;安装高度设置为自动测距仪测量的红外热成像仪的垂直安装高度,红外热成像仪视角包括红外摄像头水平视角θ,垂直视角γ,红外摄像头水平像素R和垂直像素C,行人体型参数包括平均高度H、平均宽度W和平均长度L,其中平均高度取平均肩部高度,平均宽度取平均肩部宽度,平均长度取平均躯干前后距离;行走参数包括步行平均速度和跑步平均速度;检测线参数主要为被检测区域内的任意折线;
[0054] 步骤400,图像获取模块读取红外热成像仪的数据,根据输出数据的平均数值,由 输出值与温度的线性关系转化得到当前待测区域的平均温度T;由平均温度T确定检测阈值 δ,背景温度越接近人体温度,检测阈值越小,背景温度与人体温度相差越大,阈值越大;
[0055] 步骤500,用均值法背景建模,将前m帧图像数据视为背景,记录m帧像素点的输出值矩阵gk,k=1…m,放至一个队列中,求取m组图像每个像素点的平均值G,此后,每隔n帧图像,将图像中未检测到行人区域的部分更新到队列中,求取最新m组图像的平均值G作为背景,依次类推动态更新背景;
[0056]
[0057] 步骤600,首次背景建模完成后,将每帧新获取的图像与建立的背景模型图像进行 差值计算,获得前景图像;
[0058] 步骤700,对前景图像进行预处理,将独立的检测区域视为当前图像中的每个行人 区域;
[0059] 步骤710,根据检测阈值δ将前景图像二值化处理;
[0060] 步骤720,将前景信息处理结果采用图像闭运算,避免由于人体温度分布不均或受 服饰遮挡导致待处理区域不明显;
[0061] 步骤730,将行人的平均宽度W、平均长度L转换到平均高度H下的检测宽度wH、检测长度lH;在平均高度下,每个像素点代表的实际距离 其中,θ为红外摄像头水平视角,R 为红外摄像头水平像素点;
[0062] 则实际安装高度下的检测宽度为wH=W/dH,lH=L/dH;
[0063] 如果待处理区域超过检测宽度wH和检测长度lH的范围,以检测宽度或检测长度对联通区域进行分割;
[0064] 步骤800,根据行人区域,获取区域范围、区域中心,区域范围为当前行人红外图像 区域,区域中心坐标为当前行人位置,将区域范围和区域中心坐标作为当前图像分析结果;
[0065] 步骤900,将图像分析结果与历史位置统计结果进行比对,根据对比结果进行目标 跟踪;
[0066] 步骤910,目标跟踪采用联合概率法:分别计算当前图像分析结果与历史位置统计 结果中,每一对目标的运动特征PM和区域特征PS相似的联合概率P;
[0067] P=PM·PS
[0068] 其中,运动特征包括移动距离,当前行人位置与历史移动方向偏差;区域特征包括直方图统计信息;分别计算移动距离符合平均移动距离的概率Pv、与历史移动方向吻合度概率 Po、直方图相似度概率PH;
[0069] PM=PV·PO
[0070] PS=PH
[0071] 步骤920,历史位置统计结果有m人,当前图像检测到行人有n人,则得到m·n的吻合概率矩 阵如下:
[0072]
[0073] 按总体吻合概率从高到低逐行匹配,吻合概率矩阵中第i行第j列的概率最高,则当前图像的第j个与历史图像中第i个匹配;然后令其它行Pxj=0,x=1…m,x≠i,并继续匹配剩余最大概率值,依次确定历史位置统计结果中每个行人在当前图像中的运动位置;匹配概率极低的,视为当前图像中新进入或者历史位置结果中离开待测区域的行人;
[0074] 步骤1000,如果没有在历史位置统计结果中找到与当前图像分析结果匹配的行 人,视为新进入检测区域的行人,记录新进入检测区域的行人的初始位置、进入时刻、每次 移动方向的数据;如果没有在当前图像分析结果中找到与历史位置统计结果中匹配的行 人,视为有行人离开检测区域;将当前图像分析结果中匹配和新进入的行人图像分析结果 更新到历史位置状态中;
[0075] 步骤1100,检测到有行人离开检测区域,则判断行人初始位置、历史位置是否分别 位于参数设置模块中的检测线的两侧:如果行人初始位置、历史位置分别位于检测线的两 侧,则对应一个方向计数值增加;否则计数值不变,最后更新计数结果;
[0076] 步骤1200,周期性更新背景模型,若当前图像有检测到行人的区域,则用现有背景 模型中对应区域中的值替换,形成新的完整背景图像更新模型;
[0077] 步骤1300,若当前图像发生参数变更,则更新对应参数;重新回到步骤400继续执 行。
[0078] 应理解,本实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在 阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等 价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
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