基于ViBe的人流量統計方法
【專利摘要】本發明屬于計算機視頻圖像處理【技術領域】，并公開了一種基于ViBe的人流量統計方法，包括：獲取監控區域的視頻流圖像作為輸入圖像；對輸入圖像進行運動區域采樣，得到運動區域的采樣掩膜Mt；通過ViBe算法對所述采樣掩膜進行輪廓優先檢測，得到運動行人區域；利用線性回歸分析方法統計通過所述監控區域中的人流量。在本發明中，通過Vibe算法基于輪廓優先檢測的方法對采樣掩膜所包含的運動行人進行檢測，繼而利用線性回歸分析方法得到通過監控區域中的人流量，有效地提高了對公共區域內對行人進行人數統計的效率與準確度。
【專利說明】基于Vi Be的人流量統計方法

【技術領域】
[0001] 本發明屬于計算機視頻圖像處理【技術領域】，特別涉及一種基于ViBe的人流量統 計方法，用于對公共區域中的行人數量進行精確統計。

【背景技術】
[0002] 在很多行業，人流信息可以為人流管理、資源管理、管理決策提供關鍵的依據。例 如在地鐵站，通過行人計數可以實時了解每個站點的人流大小，靈活調度地鐵列車密度，實 施人流控制，實時發布人流密集地區信息，有利于加強人群運輸效率，確保地鐵運營平穩有 效。人流量還關系到人流密集場所的安全問題，有效控制場內人群數量，可以在火警等緊急 情況下迅速疏導人群，避免踩踏、推擠等情況發生。
[0003] ViBe (Visual background extractor)算法即視覺背景提取算法，其是一種像素 級視頻背景建模或前景檢測算法。其對計算機運算資源的占用量比較小，并能有效地抑制 陰影、照相機或攝像機晃動對前景檢測造成的影響。但目前，在現有技術中，基于ViBe的行 人檢測技術不可避免地會受到背景干擾及噪聲的影響，使得基于ViBe算法的行人檢測技 術不能夠準確地檢測出運動行人目標，從而導致對公共區域中的行人人數進行統計的效果 不佳。


【發明內容】

[0004] 本發明的目的在于公開一種基于ViBe的人流量統計方法，用以提高對公共區域 內對行人進行人數統計的效率與準確度。
[0005] 為實現上述發明目的，本發明提供了一種基于ViBe的人流量統計方法，該方法包 括以下步驟：
[0006] S1、獲取監控區域的視頻流圖像作為輸入圖像；
[0007] S2、對輸入圖像進行運動區域采樣，得到運動區域的采樣掩膜Μ ;
[0008] S3、通過ViBe算法對所述采樣掩膜進行輪廓優先檢測，得到運動行人區域；
[0009] S4、利用線性回歸分析方法統計通過所述監控區域中的人流量。
[0010] 作為本發明的進一步改進，所述步驟S1具體為：通過攝像機獲取監控區域的視頻 流圖像作為輸入圖像，所述監控區域位于攝像機的正下方。
[0011] 作為本發明的進一步改進，所述步驟S2具體為：
[0012] 根據對前一幀輸入圖像進行檢測所得到的運動行人區域結果中所包含的時間信 息、空間信息和頻率信息，計算出運動區域概率圖，并通過至少一種采樣策略以得到采樣掩 膜Μ\
[0013] 作為本發明的進一步改進，所述采樣策略包括：隨機離散采樣策略、空間擴展采樣 策略及突變像素采樣策略。
[0014] 作為本發明的進一步改進，所述步驟S3中的"輪廓優先檢測"具體為：
[0015] 計算所述采樣掩膜內的每一個像素點的接觸度，并按照第一優先處理接觸度小的 像素點第二優先處理接觸度大的像素點的檢測順序，逐漸地從采樣掩膜的外圍輪廓向其內 部進行順序檢測。
[0016] 與現有技術相比，本發明的有益效果是：在本發明中，通過Vibe算法基于輪廓優 先檢測的方法對采樣掩膜所包含的運動行人進行檢測，繼而利用線性回歸分析方法得到通 過監控區域中的人流量，有效地提高了對公共區域內對行人進行人數統計的效率與準確 度。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0017] 圖1為本發明基于ViBe的人流量統計方法的流程圖；
[0018] 圖2為實現步驟S1的工作原理示意圖；
[0019] 圖3為對運動區域采樣以得到采樣掩膜Μ的流程原理圖；
[0020] 圖4為運動區域的采樣掩膜Μ及其各像素點原始接觸度的示意圖；
[0021] 圖5a至圖5c為輪廓優先檢測計算過程中像素點的接觸度變化示意圖；
[0022] 圖6為運動行人輪廓檢測完畢示意圖；
[0023] 圖7為運動行人檢測結果示意圖。

【具體實施方式】
[0024] 下面結合附圖所示的各實施方式對本發明進行詳細說明，但應當說明的是，這些 實施方式并非對本發明的限制，本領域普通技術人員根據這些實施方式所作的功能、方法、 或者結構上的等效變換或替代，均屬于本發明的保護范圍之內。
[0025] 參圖1所示，圖1為本發明基于光流法的行人計數方法的流程示意圖。
[0026] 在本實施方式中，該基于光流法的行人計數方法包括以下步驟：
[0027] 首先執行步驟S1 :獲取監控區域的視頻流圖像作為輸入圖像。
[0028] 關于公共區域內的行人人數統計的方法，常用的有基于運動特性的方法、基于形 狀信息的方法、基于行人模型、結構元素的方法、立體視覺的方法、神經網絡的方法、小波和 支持向量機等方法。
[0029] 參圖2所示，本發明基于光流法的行人計數方法是基于攝像機10垂直拍攝并可適 用于室外環境和室內環境。在本實施方式中，該步驟S1具體為：通過攝像機10獲取監控區 域30的視頻流圖像作為輸入圖像，所述監控區域30位于攝像機10的正下方。
[0030] 具體的，攝像機10設置在出入口 20的正上方，行人可沿著箭頭201的方向上在出 入口 20中來回走動。攝像機10所獲取的監控區域30可完全覆蓋出入口 20的全部區域。 該出入口 20可設置在需要對行人人數進行統計的商場、車庫、銀行等需要重點監控場所的 大門口或者走廊中。
[0031] 需要說明的是，本發明在攝像機10垂直地正對著監控區域30時的效果最佳，當然 可也將攝像機10傾斜地對著需要進行行人人數計數統計的區域，以通過攝像機10覆蓋整 個監控區域30。
[0032] 在本實施方式中，該監控區域30為矩形；當然也可以為正方形或圓形或者其他形 狀。攝像機10位于監控區域30的中心點301的正上方，此時該監控區域30位于攝像機10 的正下方。
[0033] 然后，執行步驟S2 :對輸入圖像進行運動區域采樣，得到運動區域的采樣掩膜

【權利要求】
1. 基于ViBe的人流量統計方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 51、 獲取監控區域的視頻流圖像作為輸入圖像； 52、 對輸入圖像進行運動區域采樣，得到運動區域的采樣掩膜Μ ; 53、 通過ViBe算法對所述采樣掩膜進行輪廓優先檢測，得到運動行人區域； 54、 利用線性回歸分析方法統計通過所述監控區域中的人流量。
2. 根據權利要求1所述的人流量統計方法，其特征在于，所述步驟S1具體為：通過攝 像機獲取監控區域的視頻流圖像作為輸入圖像，所述監控區域位于攝像機的正下方。
3. 根據權利要求1所述的人流量統計方法，其特征在于，所述步驟S2具體為： 根據對前一幀輸入圖像進行檢測所得到的運動行人區域結果中所包含的時間信息、空 間信息和頻率信息，計算出運動區域概率圖，并通過至少一種采樣策略以得到采樣掩膜
4. 根據權利要求3所述的人流量統計方法，其特征在于，所述采樣策略包括：隨機離散 采樣策略、空間擴展采樣策略及突變像素采樣策略。
5. 根據權利要求1所述的人流量統計方法，其特征在于，所述步驟S3中的"輪廓優先 檢測"具體為： 計算所述采樣掩膜內的每一個像素點的接觸度，并按照第一優先處理接觸度小的像素 點第二優先處理接觸度大的像素點的檢測順序，逐漸地從采樣掩膜的外圍輪廓向其內部進 行順序檢測。
【文檔編號】G06T7/20GK104091198SQ201410308683
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年6月27日 優先權日:2014年6月27日
【發明者】呂楠, 楊京雨, 瞿研 申請人:無錫慧眼電子科技有限公司