單目攝像機垂直視角下基于Blob的行人計數方法技術

本發明專利技術公開了一種單目攝像機垂直視角下基于Blob的行人計數方法，基于對行人Blob跟蹤計數，由卡爾曼濾波器對行人Blob進行跟蹤，并判斷行人Blob的運動軌跡，克服了行人Blob分裂和合并帶來的技術困難等難題，本發明專利技術避開了對行人進行分割的技術難題，提高了計數精度，適用于商場監控、緊急事件檢測等領域。

Pedestrian counting method based on Blob in vertical view of monocular camera

The invention discloses a monocular camera vertical perspective method for pedestrian counting based on Blob, counting and tracking of pedestrians based on Blob, Blob on the pedestrian tracking by Calman filter, and determine the trajectory of pedestrian Blob, overcome the pedestrian Blob splitting and merging brings technical difficulty, the invention avoids the technical the problem of pedestrian segmentation, improve the counting precision, is applicable to the field of market monitoring and emergency event detection etc..

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于圖像處理領域和計算機視覺領域的技術，主要是指在單目攝像機垂直 視角下的行人計數方法。
技術介紹
現有的行人計數方法一般可以分為兩種①基于攝像機斜視角的行人計數方法； ②基于攝像機垂直視角的行人計數方法。在基于攝像機斜視角的行人計數方法中，攝像機 拍攝角度一般置于45°左右的位置，通過獲取行人的人體形狀特征等信息先檢測出每個行 人，進而跟蹤每個行人并實現計數。但是，當行人之間相互遮擋的情況比較嚴重時，這種方 法就很難正確的區分行人，以至于行人檢測失效，從而無法有效的實現行人計數。而在實際 的應用環境中，行人之間的遮擋問題是普遍存在的，所以為了解決遮擋問題，基于攝像機垂 直視角的行人計數方法得到了廣泛的應用。現有的基于攝像機垂直視角的行人計數方法 一般都要求精確的分割(檢測)出行人，而目前多個行人精確分割技術還是個無法解決的難 題。多個行人精確分割不準會很大程度上增大行人跟蹤的難度，最終會明顯降低行人計數 的準確率。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種， 該方法技術精確，誤差小。為實現上述目的，本專利技術采用的技術方案是單目攝像機垂直 視角下基于Blob的行人計數方法，包括以下步驟(1)對單目攝像機垂直視角下的行人采用背景差分法進行Blob前景檢測；(2)在步驟(1)的基礎上，判斷新進入視角內的行人Blob；(3)對新進入視角內的行人Blob進行跟蹤，將其加入跟蹤隊列；(4)對步驟(3)跟蹤的行人Blob進行計數，根據方向判斷進入和出去的人數。步驟(1)中得到的行人Blob采用聚類的方法，找出各個Blob連通區域并進行框 定，求出每個框定的連通區域的質心位置；然后，假定任意兩個連通區域框定的矩形框一個 質心為cl，坐標為(xl，yl)，另一個為c2,坐標為(x2，y2)，質心為cl的矩形框長邊為pl，短 邊為ql，質心為c2的矩形框長邊為p2，短邊為q2，如果滿足以下公式，則聚為一類，屬于同 一個前景Blob。權利要求1.，其特征在于，包括以下步驟(1)對單目攝像機垂直視角下的行人采用背景差分法進行Blob前景檢測；(2 )在步驟(1)的基礎上，判斷新進入視角內的行人Blob ；(3)對新進入視角內的行人Blob進行跟蹤，將其加入跟蹤隊列；(4)對步驟(3)跟蹤的行人Blob進行計數，根據方向判斷進入和出去的人數。2.根據權利要求1所述的行人計數方法，其特征在于，對由步驟(1)中得到的行人Blob 采用聚類的方法，找出各個Blob連通區域并進行框定，求出每個框定的連通區域的質心位 置；然后，假定任意兩個連通區域框定的矩形框一個質心為cl，坐標為(xl，yl)，另一個為 c2，坐標為(x2，y2)，質心為cl的矩形框長邊為pl，短邊為ql，質心為c2的矩形框長邊為 P2，短邊為q2，如果滿足以下公式，則聚為一類，屬于同一個前景Blob。3.根據權利要求2所述的行人計數方法，其特征在于，步驟(3)中，設定一個Blob面積 閾值，將小于該閾值的Blob刪除。4.根據權利要求3所述的行人計數方法，其特征在于，步驟(3)判斷是否為新進入的行 人Blob，采用以下步驟a.判斷Blob是否已存在于跟蹤隊列中，若已存在于跟蹤隊列中， 就不需要再進行判定了，直接將其刪除；b.在步驟a得出的結果上，對連續存在于五幀內 的Blob進行判斷，判斷步驟為Blob距離邊界保持一定距離的情況下，通過發色和Blob的 運動速度來判斷Blob是否屬于行人，然后將判定為新進入的行人Blob加入到跟蹤隊列中。5.根據權利要求4所述的行人計數方法，其特征在于，步驟(3)中采用卡爾曼濾波器對 Blob進行跟蹤，對新進入視角的行人Blob賦予唯一的ID值，利用卡爾曼濾波器對跟蹤的 Blob下面幾幀運動位置進行預測，如果下面幾幀在預測的位置出現兩個或以上行人Blob， 對多出來的行人Blob塊也賦予唯一的ID值。6.根據權利要求1所述的行人計數方法，其特征在于，步驟(4)中行人計數的步驟如下a.確定計數區域在監控區域中選定行人計數的區域；b.判定Blob運動方向利用Blob在連續幾幀中的運動軌跡判定Blob的運動方向，即 判定它是進入還是離開；c.行人計數根據前面判定的方向，當跟蹤的Blob進入計數區域，計算出該Blob的面積，然后 根據已統計好的單個Blob的合理面積，計算出該Blob中包含的人數，將其添加到全局統計 人數上完成計數。全文摘要本專利技術公開了一種，基于對行人Blob跟蹤計數，由卡爾曼濾波器對行人Blob進行跟蹤，并判斷行人Blob的運動軌跡，克服了行人Blob分裂和合并帶來的技術困難等難題，本專利技術避開了對行人進行分割的技術難題，提高了計數精度，適用于商場監控、緊急事件檢測等領域。文檔編號G06K9/00GK102096813SQ20111003527公開日2011年6月15日 申請日期2011年2月10日 優先權日2011年2月10日專利技術者傅慧源, 明安龍, 馬華東 申請人:北京郵電大學本文檔來自技高網...

【技術保護點】
單目攝像機垂直視角下基于Ｂｌｏｂ的行人計數方法，其特征在于，包括以下步驟：（１）對單目攝像機垂直視角下的行人采用背景差分法進行Ｂｌｏｂ前景檢測；（２）在步驟（１）的基礎上，判斷新進入視角內的行人Ｂｌｏｂ；（３）對新進入視角內的行人Ｂｌｏｂ進行跟蹤，將其加入跟蹤隊列；（４）對步驟（３）跟蹤的行人Ｂｌｏｂ進行計數，根據方向判斷進入和出去的人數。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：明安龍，馬華東，傅慧源，
申請(專利權)人：北京郵電大學，
類型：發明
國別省市：32