CN105574499A - 一种基于soc的人数检测统计方法及*** - Google Patents

一种基于soc的人数检测统计方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于SOC的人数检测统计方法及***。***包括图像获取装置、FPGA处理单元、微处理器和结果显示单元；所述图像获取装置用于采集实时视频数据，并输入到与所述FPGA单元相连的存储器中；所述微处理器控制FPGA单元进行人数检测统计方法，包括运动目标的检测、识别及跟踪；所述结果显示单元用于显示结果。本发明可实现高效实时的人数统计。

Description

一种基于SOC的人数检测统计方法及***
技术领域
本发明涉及人流检测技术领域，特别是涉及一种基于SOC的人数检测统计方法及***。
背景技术
随着现代社会的发展和进步，世界上人口的密度越来越大。同时随着生活水平的日益提高，人们的生活方式也在逐渐发生变化。人们外出的机会，旅游的意识逐渐增强。为此，公共场所如商场、景区、火车站等地的人流量逐步增大。而这些公共场所的人流量过大时，会造成很大的安全隐患，容易引起人流拥挤和踩踏等意外事件的发生，造成严重的安全事故。因为对于人流行为的研究，对人流的检测，跟踪和统计在现代社会中越来越引起人们的重视，也发挥着越来越重要的地位。
与此同时，基于人体运动分析的自动化人流检测和分析可以大量的节约人力和物力成本，实现不间断的自动监控，统计和报警。通过对人体行为的分析和预测，人流的统计，可以实时地对公共场所进出口人数进行控制，从而避免和预防危险事故的发生。同时，对人流的检测和分析还可以实现其他方面的应用。如帮助建筑设计师优化建筑物的结构设计，交通路口的行人监控等等。因此对人流的检测、统计、分析对于经济的发展及社会的稳定，特别是公共场所的危险事故预防和人流控制有着至关重要的作用。
随着SOC技术的发展，出现了集ARM等微处理器与FPGA算法处理单元于一体的大规模嵌入式芯片。其软硬件的协同设计，既能够发挥FPGA在处理方面的计算优势，又能够充分利用ARM在处理复杂控制算法、运行操作***等方面的优势。利用硬件来实现本***，可以大大的提高人流统计的实时性和处理速度，实现高效实时的人流统计。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于SOC的人数检测统计方法及***，可实现高效实时的人数统计。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于SOC的人数检测统计方法，包括以下步骤：
(1)通过图像获取装置采集视频数据，并根据图像获取装置的安装位置，来确定背景活动区域和目标活动区域；
(2)对背景活动区域的图像进行高斯背景建模，实现背景图像的实时更新；
(3)利用背景图像与检测到的当前目标图像进行对比，通过背景差分法得出前景，根据背景活动区域对获得的前景图进行标记；
(4)对获得的前景图进行二值化处理，并对获得的二值化图像进行连通域标记；
(5)假设K表示第K个连通域，N表示连通域的个数；判定K是否小于或等于N，若K小于或等于N，则执行步骤(6)，否则执行步骤(7)；
(6)在连通域K中，计算出局部人数PK，其中：PK＝Count(K)/Number；Count(K)为第K个连通域的像素点个数；Number为该连通域中以人体特征为单位的最小外接矩形包含的像素点个数；若PK≥1，将K加1，进入步骤(7)；否则，视为计算错误，此连通域不存在行人目标；
(7)计算一帧图像中整体人数P，其中，即一帧图像中整体人数等于该帧图像中所有的连通域计算出的局部人数PK的总和。
所述步骤(1)和步骤(2)之间还包括根据背景活动区域对视频中的每一帧进行差错检测的步骤。
所述步骤(2)还包括根据图像获取装置的安装位置，对仿射变换带来的失真进行修正的步骤。
利用硬件的实时性和并行性，对连续三帧图像进行处理，并对三帧图像得到的结果进行综合分析，实现人群的跟踪。
所述步骤(6)的计算局部人数中利用人的肩膀两侧相对于头部对称的特性将图像中的人与物体有效识别开来。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：还提供一种基于SOC的人数检测统计***，包括图像获取装置、FPGA处理单元、微处理器和结果显示单元；所述图像获取装置用于采集实时视频数据，并输入到与所述FPGA单元相连的存储器中；所述微处理器控制FPGA单元进行如上述的基于SOC的人数检测统计方法的处理；所述结果显示单元用于显示结果。
所述结果显示单元通过WIFI模块输出，用户借助WEB服务器，结合微信订阅号，搭建用户与终端的通道，通过进入公众号即可查询当前人流。
有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本***体积小巧、轻便，便于安装在高处(棚顶、柱子顶部等)，能够有效避免人流遮挡问题。本发明在对采集到的视频图像分析过程中，利用硬件的实时性和并行性对连续三帧图像进行处理，并对三帧图像得到的结果进行综合分析，实现人群的跟踪，降低由一帧图像得到的统计结果的误差，从而更准确地获取实时人数统计结果。此外，本发明结合了微信订阅号，搭建了用户与终端交互的新通道。实现了***与控制中心的无线通信，避免了有线传输带来的安装限制等问题。用户只要打开微信就能实现对***的使用。
附图说明
图1是本发明的***结构框图；
图2是***不同的位置导致的几何失真示意图；
图3是以人体特征为单位的最小外接矩形定义图；
图4是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些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。
如图1所示为***整体框图，包括图像获取装置、FPGA处理单元、微处理器和结果显示单元。图像获取装置使用置于高处的红外摄像头，采集实时视频数据输入到存储器；微处理器控制读取图像帧，FPGA进行人流检测算法处理。人流检测算法主要包括运动目标的检测、识别及跟踪，人数统计结果。结果显示单元通过WIFI模块输出，用户可以借助WEB服务器，结合微信订阅号，搭建用户与终端的通道，通过进入公众号即可查询当前人流量。当人流过多时，还可以提供警报作用。
如图2所示为区域不同位置获取图像导致的几何失真。对于不同位置，需对仿射变换带来的失真进行修正。背景活动区域为摄像头正下方活动区域时，捕获的图像基本不产生失真；在其它位置时，随着***所处的高度，角度以及运动目标所处位置的不同，捕获到的图像会发生失真。因此当原始场景中各部分之间的空间关系与图像中各对应像素间的空间关系不一致时，需要通过几何变换来校正失真图像总的各像素位置以重新得到像素间原来应有的空间关系。可根据***的位置，目标的不同区域来获取不同的修正系数，对捕获的图像进行修正。
如图3所示为以人体特征为单位的最小外接矩形定义图。在连通域分析中，本发明考虑到人的肩膀两侧相对于头部对称的特性，可将图像中的人与其它物体识别开来(如行人拉着拖箱等情况，可消除误判断)。在连通域K中，计算出局部人数PK。其中：PK＝Count(K)/Number。Count(K)为第K个连通域的像素点个数。Number为该连通域中以人体特征为单位的最小外接矩形包含的像素点个数。若PK≥1，将K加1，计算下一个连通域中的人数。否则，视为计算错误，此连通域不存在行人目标。
如图4所示为人数统计实现流程图。安装好***后，根据安装位置，通过相应的四点坐标来标记和确定背景活动区域(无人活动区域)和目标活动区域。根据获得的背景活动区域，可对视频中的每一帧进行差错检测。判断是否为错误帧。若是，则丢弃此帧。错误帧为摄像头出现黑屏、移位、雪花等情况导致的视频帧。接着对活动区域的图像进行高斯背景建模，实现背景的实时更新。依据***安装的不同位置，对仿射变换带来的失真进行修正。此处可参考附图2。将背景图像与检测到的当前目标图像进行对比，通过背景差分法得出前景。根据获得的背景活动区域对前景图进行标记，对无人活动区域的像素值标记为0。对前景图进行二值化处理，得到的背景为黑色，人为白色。并对二值化图像进行连通域标记。假设K表示第K个连通域，N表示连通域的个数。判定K是否小于等于N。若成立则开始计算连通域K中的局部人数。在连通域分析中，本发明考虑到人的肩膀两侧相对于头部对称的特性，可将图像中的人与其它物体识别开来。在连通域K中，计算局部人数PK。其中：PK＝Count(K)/Number。Count(K)为第K个连通域的像素点个数。Number为该连通域中以人体特征为单位的最小外接矩形包含的像素点个数。可参考附图3。若PK≥1，将K加1。否则，视为计算错误，此连通域不存在行人目标。最后计算一帧图像中整体人数P。即一帧图像中整体人数等于该帧图像中所有的连通域计算出的局部人数PK的总和。本发明在对采集到的视频图像分析过程中，利用硬件的实时性和并行性对连续三帧图像进行处理，并对三帧图像得到的结果进行综合分析，实现人群的跟踪，从而更准确地获取实时人数统计结果。
本发明将结果通过WIFI模块输出实时统计结果。借助WEB服务器，结合微信订阅号，搭建用户与终端的通道，实现了***与控制中心的无线通信。用户通过进入公众号即可查询当前人流量。当人流过多时，还可以提供警报作用。
结合微信，实现无线通信的具体步骤如下：
1：以个人名义开通一个微信订阅号，用户关注该订阅号后就可以与SOC人数统计***的WEB服务器交互。
2：用户关注订阅号后，可以通过在订阅号里发送消息，把指令发送到微信平台。
3：平台将消息转发到SOC人数统计***上搭建的消息接口，接口接收和解析信息。判断消息的type和content执行预先写好的脚本。
4：脚本执行完毕后，返回消息。通过平台接口将message封装为XML格式，然后消息按照XML格式传递到微信平台。通过微信平台将回复消息发送给用户。
不难发现，本发明在对采集到的视频图像分析过程中，利用硬件的实时性和并行性对连续三帧图像进行处理，并对三帧图像得到的结果进行综合分析，实现人群的跟踪，降低由一帧图像得到的统计结果的误差，从而更准确地获取实时人数统计结果。此外，本发明结合了微信订阅号，搭建了用户与终端交互的新通道。实现了***与控制中心的无线通信，避免了有线传输带来的安装限制等问题。用户只要打开微信就能实现对***的使用。

Claims (7)

1.一种基于SOC的人数检测统计方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)通过图像获取装置采集视频数据，并根据图像获取装置的安装位置，来确定背景活动区域和目标活动区域；
(2)对背景活动区域的图像进行高斯背景建模，实现背景图像的实时更新；
(3)利用背景图像与检测到的当前目标图像进行对比，通过背景差分法得出前景，根据背景活动区域对获得的前景图进行标记；
(4)对获得的前景图进行二值化处理，并对获得的二值化图像进行连通域标记；
(5)假设K表示第K个连通域，N表示连通域的个数；判定K是否小于或等于N，若K小于或等于N，则执行步骤(6)，否则执行步骤(7)；
(6)在连通域K中，计算出局部人数PK，其中：PK＝Count(K)/Number；Count(K)为第K个连通域的像素点个数；Number为该连通域中以人体特征为单位的最小外接矩形包含的像素点个数；若PK≥1，将K加1，进入步骤(7)；否则，视为计算错误，此连通域不存在行人目标；
(7)计算一帧图像中整体人数P，其中，即一帧图像中整体人数等于该帧图像中所有的连通域计算出的局部人数PK的总和。
2.根据权利要求1所述的基于SOC的人数检测统计方法，其特征在于，所述步骤(1)和步骤(2)之间还包括根据背景活动区域对视频中的每一帧进行差错检测的步骤。
3.根据权利要求1所述的基于SOC的人数检测统计方法，其特征在于，所述步骤(2)还包括根据图像获取装置的安装位置，对仿射变换带来的失真进行修正的步骤。
4.根据权利要求1所述的基于SOC的人数检测统计方法，其特征在于，利用硬件的实时性和并行性，对连续三帧图像进行处理，并对三帧图像得到的结果进行综合分析，实现人群的跟踪。
5.根据权利要求1所述的基于SOC的人数检测统计方法，其特征在于，所述步骤(6)的计算局部人数中利用人的肩膀两侧相对于头部对称的特性将图像中的人与物体有效识别开来。
6.一种基于SOC的人数检测统计***，其特征在于，包括图像获取装置、FPGA处理单元、微处理器和结果显示单元；所述图像获取装置用于采集实时视频数据，并输入到与所述FPGA单元相连的存储器中；所述微处理器控制FPGA单元进行如权利要求1-5中任一所述的基于SOC的人数检测统计方法的处理；所述结果显示单元用于显示结果。
7.根据权利要求6所述的基于SOC的人数检测统计***，其特征在于，所述结果显示单元通过WIFI模块输出，用户借助WEB服务器，结合微信订阅号，搭建用户与终端的通道，通过进入公众号即可查询当前人流。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107451678A (zh) * 2017-07-03 2017-12-08 温州市正立建筑设计有限公司 一种用于建筑设计优化方案判断的方法
CN110838134A (zh) * 2019-10-10 2020-02-25 北京海益同展信息科技有限公司 目标对象的统计方法、装置、计算机设备和存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101303727A (zh) * 2008-07-08 2008-11-12 北京中星微电子有限公司 基于视频人数统计的智能管理方法及其***
CN102289805A (zh) * 2011-06-10 2011-12-21 北京云加速信息技术有限公司 一种基于视频的地铁人群密度检测方法
CN102542289A (zh) * 2011-12-16 2012-07-04 重庆邮电大学 一种基于多高斯计数模型的人流量统计方法
US20130188826A1 (en) * 2011-08-01 2013-07-25 Sony Corporation Image processing apparatus, image processing method, and program
CN104021599A (zh) * 2014-05-19 2014-09-03 沈阳工业大学 基于校园WiFi的课堂考勤管理***及其人数统计方法
CN104813339A (zh) * 2012-09-12 2015-07-29 威智伦富智堡公司 用于检测视频中的对象的方法、设备和***

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101303727A (zh) * 2008-07-08 2008-11-12 北京中星微电子有限公司 基于视频人数统计的智能管理方法及其***
CN102289805A (zh) * 2011-06-10 2011-12-21 北京云加速信息技术有限公司 一种基于视频的地铁人群密度检测方法
US20130188826A1 (en) * 2011-08-01 2013-07-25 Sony Corporation Image processing apparatus, image processing method, and program
CN102542289A (zh) * 2011-12-16 2012-07-04 重庆邮电大学 一种基于多高斯计数模型的人流量统计方法
CN104813339A (zh) * 2012-09-12 2015-07-29 威智伦富智堡公司 用于检测视频中的对象的方法、设备和***
CN104021599A (zh) * 2014-05-19 2014-09-03 沈阳工业大学 基于校园WiFi的课堂考勤管理***及其人数统计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
袁孙正: "基于机器视觉的人数统计设计", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
顾炯 等: "基于Joint HOG 特征复杂场景下的头肩检测", 《电子设计工程》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107451678A (zh) * 2017-07-03 2017-12-08 温州市正立建筑设计有限公司 一种用于建筑设计优化方案判断的方法
CN110838134A (zh) * 2019-10-10 2020-02-25 北京海益同展信息科技有限公司 目标对象的统计方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110838134B (zh) * 2019-10-10 2020-09-29 北京海益同展信息科技有限公司 目标对象的统计方法、装置、计算机设备和存储介质

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