一種基于深度圖像獲取客流速度和密度參數(shù)的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理、模式識別領(lǐng)域，涉及可廣泛用于商場、機場、地鐵站、火車站 等人流活動的大型公共場所的行人檢測的算法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 客流速度和客流密度是客流狀態(tài)最直接的表現(xiàn)，在人流活動較為密集的公共場所 以及地鐵、火車等交通領(lǐng)域，通過獲取客流速度和客流密度，可實時準(zhǔn)確的掌握客流信息， 判斷客流狀態(tài)，對于進(jìn)行客流管理、信息發(fā)布及時采取必要的手段和措施以減小和降低擁 堵踩踏等大客流引起風(fēng)險的發(fā)生率和危害程度有著重要的參考價值，對于保障公共場所人 群安全和交通設(shè)施安全運營有著極其重要的現(xiàn)實意義。
[0003] 客流速度和客流密度提取是在行人檢測的基礎(chǔ)上，通過連續(xù)跟蹤及軌跡分析提取 計算客流速度、密度的過程。關(guān)于行人檢測國內(nèi)外研究較多，利用HOG特征和人體比例估計 實現(xiàn)行人檢測、利用深度圖像分割與局部特征檢測相結(jié)合的方法實現(xiàn)行人檢測、針對公交 車上客流檢測提出一種基于頭肩部邊緣特征和局部不變特征的人體檢測及跟蹤算法等。在 行人檢測跟蹤的基礎(chǔ)上，通過運動軌跡分析計算行人速度、密度等客流參數(shù)。國內(nèi)外研究學(xué) 者提出了基于多尺度分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上的短期交通流參數(shù)預(yù)測的方法；通過引入 交通流參數(shù)與容積延遲函數(shù)之間的關(guān)系，建立交通流參數(shù)模型進(jìn)行交通流參數(shù)計算。計算 過程中涉及行人實際移動距離、空間占用等實際物理尺寸的計算，通常利用實際物體尺寸 在圖像中的變化規(guī)律（像素位置）進(jìn)行校準(zhǔn)估算，且前期準(zhǔn)備工作量大、維護(hù)擴展難度高， 且在復(fù)雜場景下準(zhǔn)確性難以保證，尤其是在地鐵等大客流且復(fù)雜多變的場景下，大范圍應(yīng) 用中受到限制。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服上述缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種基于深度圖獲取客流速度和密度參 數(shù)的方法，該方法在行人檢測跟蹤的基礎(chǔ)上，進(jìn)根據(jù)行人目標(biāo)在前后幀中的像素點位置和 距離信息結(jié)合對應(yīng)像素點的深度數(shù)據(jù)得出行人目標(biāo)前后幀實際距離，并可對場景中的不可 站人的區(qū)域進(jìn)行濾除，有效提高了客流速度和密度參數(shù)計算的準(zhǔn)確度，具有校準(zhǔn)工作量小， 計算復(fù)雜度低、實時性和準(zhǔn)確度高、易維護(hù)擴展等優(yōu)點?？蓾M足客流密集區(qū)域和復(fù)雜場景下 的客流參數(shù)計算。
[0005] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：
[0006] -種基于深度圖像獲取客流速度和密度參數(shù)的方法，步驟包括：
[0007] 1)深度圖像采集：
[0008] 獲取攝像頭架設(shè)高度H及傾斜角度β ;
[0009] 設(shè)定視頻幀率為P幀/秒；設(shè)定客流速度值和密度值產(chǎn)生時間間隔，即采樣時間 T ；
[0010] 有效檢測幀數(shù)K為采樣時間T內(nèi)視頻幀內(nèi)有行人目標(biāo)的幀數(shù)；
[0011] 設(shè)定行人目標(biāo)速度計算的起始時間是在相應(yīng)行人目標(biāo)出現(xiàn)第W幀時開始計算；
[0012] 設(shè)定采樣時間T內(nèi)第R幀作為客流密度檢測幀；
[0013] 2)行人目標(biāo)檢測及跟蹤：對輸入的視頻圖像，將獲取的深度圖像信息按幀處理， 進(jìn)行行人目標(biāo)檢測跟蹤；
[0014] 判斷檢測幀內(nèi)是否有行人目標(biāo)；若檢測幀內(nèi)有行人目標(biāo)，則有效檢測幀數(shù)K加1， 并進(jìn)入步驟3);若檢測幀內(nèi)沒有行人目標(biāo)，則返回本步驟2);
[0015] 3)通過行人目標(biāo)軌跡分析，計算客流速度參數(shù)和客流密度參數(shù)：
[0016] 3. 1)計算客流速度參數(shù)的方法，包括步驟：
[0017] 3. I. 1)對有效檢測幀內(nèi)行人目標(biāo)進(jìn)行逐個判別：
[0018] a、若行人目標(biāo)首次出現(xiàn)，記錄該行人目標(biāo)首次出現(xiàn)的像素位置和深度圖像素值， 并進(jìn)入步驟3. 1. 2);
[0019] b、若行人目標(biāo)不是首次出現(xiàn)，則對該行人目標(biāo)出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行判斷；
[0020] 若該行人目標(biāo)出現(xiàn)次數(shù)不大于W幀，則返回本步驟3. I. 1);
[0021 ] 若該行人目標(biāo)出現(xiàn)次數(shù)大于W幀，則檢測和記錄該行人目標(biāo)當(dāng)前像素位置和深度 圖像素值，并進(jìn)入步驟3.1.2);
[0022] 3. 1. 2)根據(jù)行人目標(biāo)當(dāng)前像素位置和深度圖像素值，結(jié)合行人目標(biāo)首次出現(xiàn)像素 位置和深度圖像素值，計算行人目標(biāo)實際移動角度Θ和行人目標(biāo)實際移動距離Λ d，計算 該行人目標(biāo)的平均速度VO = Λ d/t，t為行人目標(biāo)移動時間；進(jìn)行下一步驟；
[0023] 3. 1. 3)由VO得到檢測幀內(nèi)數(shù)量為M的所有行人目標(biāo)的平均速度累加值VI，再得 到該檢測幀所有行人目標(biāo)的平均客流速度V2 = Vl/Μ，進(jìn)行下一步驟；
[0024] 3. 1. 4)判斷此時是否滿足采樣時間：
[0025] 若不滿足采樣時間，則返回步驟3. 1);
[0026] 若滿足采樣時間，則計算采樣時間內(nèi)所有有效檢測幀的平均客流速度，輸出客流 速度 V = V2/K ;
[0027] 3. 2)技術(shù)客流密度參數(shù)的方法，步驟包括：
[0028] 如果檢測場景下是首次進(jìn)行客流密度計算時，進(jìn)入步驟3. 2. 1);如果檢測場景下 不是首次進(jìn)行客流密度計算時，進(jìn)入步驟3.2.2):
[0029] 3. 2. 1)進(jìn)行無人背景圖獲?。?br>[0030] 對獲取的無行人目標(biāo)場景背景圖判斷是否存在不可站用區(qū)域，若存在，則將不可 站用區(qū)域濾除，確定可站用區(qū)域；
[0031] 3. 2. 2)進(jìn)行檢測幀內(nèi)行人目標(biāo)統(tǒng)計：基于行人目標(biāo)檢測跟蹤，統(tǒng)計該幀內(nèi)行人目 標(biāo)總數(shù)N ;
[0032] 3. 2. 3)進(jìn)行有效檢測面積計算：通過計算可站人面積、攝像頭架設(shè)高度及傾斜角 度，及攝像頭本身相關(guān)規(guī)格參數(shù)，建立數(shù)學(xué)模型計算有效檢測面積S，即檢測場境內(nèi)行人目 標(biāo)實際占用面積；
[0033] 3. 2. 4)進(jìn)行客流密度計算：利用幀內(nèi)行人目標(biāo)總數(shù)N與有效檢測面積S的比值求 得客流密度。
[0034] 所述步驟3. 1. 2)中：
[0035] 計算行人目標(biāo)實際移動角度Θ時：
[0036] 先根據(jù)攝像頭的架設(shè)高度、架設(shè)角度和傾斜視角，確定每個像素之間與攝像頭位 置連線之間的夾角，并建立行人目標(biāo)實際移動角度Θ的查找表；再通過行人目標(biāo)當(dāng)前的像 素位置和首次出現(xiàn)像素位置，查表確定行人目標(biāo)實際移動角度Θ ;
[0037] 計算行人目標(biāo)實際移動距離Λ d計算時：
[0038] 先根據(jù)行人目標(biāo)當(dāng)前像素位置對應(yīng)的深度圖像素值、以及首次出現(xiàn)像素位置對應(yīng) 的深度圖像素值，分別確定行人目標(biāo)當(dāng)前位置到達(dá)攝像頭的距離Ll和首次出現(xiàn)時位置到 達(dá)攝像頭的距離L2,則
[0039] 計算行人目標(biāo)移動時間t時：
[0040] 行人目標(biāo)是當(dāng)前的檢測幀數(shù)與該行人目標(biāo)初始出現(xiàn)的檢測幀數(shù)的差幀數(shù)Q，t = Q/P〇
[0041] 所述有效檢測面積S的計算方法為：自動檢測無行人目標(biāo)存在狀態(tài)下，根據(jù)攝像 機架設(shè)高度傾斜角度信息，利用空間投影，確定空間物體在地面的投影位置，計算出可站人 面積；
[0042] 在有行人目標(biāo)存在狀態(tài)下，利用空間投影，確定行人目標(biāo)平均高度，確定在該平均 高度條件下實際可監(jiān)控行人區(qū)域，再次利用空間投影，確定該區(qū)域在地面所對應(yīng)的投影位 置，根據(jù)該投影位置計算出有效檢測面積S。W的取值為15~20 ;視頻幀率P為25幀/秒 或30幀/秒；采樣時間T為5s~IOs ;客流密度檢測幀R設(shè)為第25幀或者其它不超出采 樣時間T的幀數(shù)。
[0043] 在工程實現(xiàn)時候，具體如下：
[0044] 基于深度圖像獲取客流速度參數(shù)的方法，其流程為：
[0045] (1)獲取攝像機架設(shè)高度H及傾斜角度β，設(shè)定行人目標(biāo)速度計算在行人目標(biāo)出 現(xiàn)第W幀時