CN107729804A - 一种基于服饰特征的人流量统计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于服饰特征的人流量统计方法，包括以下步骤：模型构建步骤：构建服装模型识别库；图像获取步骤：获取预设区域内的图像信息；数据统计步骤：根据服装模型识别库与图像信息进行比对以得到人流统计数据。本发明还公开了一种电子设备、计算机可读存储介质和基于服饰特征的人流量统计装置。本发明进行统计人流量时，不需要使用公共场所的人脸图像数据进行分析，可以避免因为隐私侵权引起的纠纷。

Description

一种基于服饰特征的人流量统计方法及装置

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于服饰特征的人流量统计方法及装置。

背景技术

目前，随着信息化管理日益被重视，大型商超、景区、机场、港口、客运站等公共区域，都会有针对性的做人流量实时统计、人流流向及分布分析、拥挤程度估计，人群特征分析等人口学属性统计；而根据人流量及人口学属性进行商业规划和区域发展计划定制等各方面的商业需求也日趋增长。

单纯依赖监视设备以及人为的判断处理来进行人流量统计分析已远远不能满足高效管理的需要，如何高效地对视频图像处理从而进行准确地人流量数据统计及特征分析，已成为提高公共区域信息化管理水平的关键。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于一种基于服饰特征的人流量统计方法，其能解决人流数据统计的技术问题。

本发明的目的之二在于电子设备，其能解决人流数据统计的技术问题。

本发明的目的之三在于一种计算机可读存储介质，其能解决人流数据统计的技术问题。

本发明的目的之四在于一种基于服饰特征的人流量统计装置，其能解决人流数据统计的技术问题。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

一种基于服饰特征的人流量统计方法，包括以下步骤：

模型构建步骤：构建服装模型识别库；

图像获取步骤：获取预设区域内的图像信息；

数据统计步骤：根据服装模型识别库与图像信息进行比对以得到人流统计数据。

进一步地，所述模型构建步骤具体包括以下子步骤：

模型预处理步骤：对获取到的各种款式的服装图片进行预处理；

特征提取步骤：对预处理后的各种款式的服装图片进行特征提取以得服装训练集；

模型建立步骤：从服装训练集中提取标准模板以建立服装模型识别库。

进一步地，在图像获取步骤之后数据统计步骤之前还包括图像预处理步骤：对图像信息进行预处理。

进一步地，在图像预处理步骤之后还包括以下步骤：

服饰获取步骤：获取图像信息中的服饰信息；

图像分割步骤：对服饰信息进行图像分割，并将其分割为预设数量的方格区域；

特征计算步骤：计算每个方格中的特征向量，该特征向量＝每个方格内的点数与服饰信息总点数之比。

进一步地，所述数据统计步骤具体包括以下子步骤：

特征比对步骤：获取图像信息中的服饰信息，并将服饰信息与服装模型识别库中的各个特征向量进行比对；

判断步骤：当检测到其相似度到达预设值时，则判断其为一个人；

结果获取步骤：根据服装模型识别库来得到人流统计数据。

进一步地，所述判断步骤中，所述预设值为80％。

本发明的目的之二采用如下技术方案实现：

一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

模型构建步骤：构建服装模型识别库；

图像获取步骤：获取预设区域内的图像信息；

数据统计步骤：根据服装模型识别库与图像信息进行比对以得到人流统计数据。

进一步地，所述模型构建步骤具体包括以下子步骤：

模型预处理步骤：对获取到的各种款式的服装图片进行预处理；

特征提取步骤：对预处理后的各种款式的服装图片进行特征提取以得服装训练集；

模型建立步骤：从服装训练集中提取标准模板以建立服装模型识别库。

本发明的目的之三采用如下技术方案实现：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如上任意一项所描述的方法。

本发明的目的之四采用如下技术方案实现：

一种基于服饰特征的人流量统计装置，包括以下模块：

模型构建模块：用于构建服装模型识别库；

图像获取模块：用于获取预设区域内的图像信息；

数据统计模块：用于根据服装模型识别库与图像信息进行比对以得到人流统计数据。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

本发明进行统计人流量时，不需要使用公共场所的人脸图像数据进行分析，可以避免因为隐私侵权引起的纠纷。

附图说明

图1为本发明的基于服饰特征的人流量统计方法的流程图；

图2为本发明的基于服饰特征的人流量统计装置的结构图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

实施例一：

如图1所示，本发明提供了一种基于服饰特征的人流量统计方法，包括以下步骤：

S1：构建服装模型识别库；步骤S1具体包括以下子步骤：

S11：对获取到的各种款式的服装图片进行预处理；对获取的各种款式的服装图片进行预处理，通过去除噪声和干扰点，归一化等预处理过程，以便后续的处理更好的进行。

S12：对预处理后的各种款式的服装图片进行特征提取以得服装训练集；对预处理后的各款式着装的服装图片进行特征提取，根据不同款式的服装空间密度的颜色、形状等排布情况特征，将服饰图像分为5*5的25个方格区域，计算每个方格中的点数与服装总点数之比，以得到25维特征向量。

S13：从服装训练集中提取标准模板以建立服装模型识别库。识别训练，从训练集各服装中提取出标准模板，建立标准特征库。每种服装都有几百个标准模板，通过预处理和特征提取后，将训练集各款式服装的特征向量存入文件中，训练时需要指明各款式服装的正确值，然后完成服装模型库识别库的建立。

通过互联网采集大量不同年龄、性别的人物各种款式衣着的服装照片，首先确定各种衣服的款式，通过机器学习框选图片中的衣服来建立识别模型；同时，对各种款式组合的衣服进行打标签，如职业女装、职业男装、老年女装、女童装、少女装、学生女装等，通过标签的类型可以对统计区域人群特征进行统计分析；

S2：获取预设区域内的图像信息；设置有多个摄像头，分别设置在需要统计人流量的公共场所各处，用于实时捕捉各区域内的人流视频图像。在步骤S2之后还包括步骤S21：对图像信息进行预处理；将摄像头获取的各个区域待统计人流量视频图像抽取关键帧，对图像进行去除噪声和干扰点，归一化等预处理，以便后期进行特征比对；

S22：获取图像信息中的服饰信息；由于每一个图像信息中包含有多个人，每个人都会有对应的服饰，故而在进行识别的时候，先通过识别图像信息中的服饰信息，然后来再对服饰信息进行进一步地判断以得到人流属性信息的统计；

S23：对服饰信息进行图像分割，并将其分割为预设数量的方格区域；

S24：计算每个方格中的特征向量，该特征向量＝每个方格内的点数与服饰信息总点数之比。

S3：根据服装模型识别库与图像信息进行比对以得到人流统计数据。所述步骤S3具体包括以下子步骤：

S31：获取图像信息中的服饰信息，并将服饰信息与服装模型识别库中的各个特征向量进行比对；

S32：当检测到其相似度到达预设值时，则判断其为一个人；所述预设值为80％；

S33：根据服装模型识别库来统计人口属性特征。根据服装款式、颜色组合特点，对预处理后的待统计视频图像进行特征提取，将提取的特征向量与***中预存的各个服装的特征向量做比对，当相似度达到80％以上，则认定为一组服装，即可以判断为有一个人。将视频图像的服饰识别结果进行统计计算，得到人流量统计结果。根据各个衣服的组合标签，统计该区域人流的人口属性特征。

将摄像头获取的各个区域待统计人流量视频图像抽取关键帧、预处理、特征提取，与识别模型中的各衣服特征做比对，判断出图像中包含的衣服的款式组合的数量，从而得到该图像中的人的数量。

由于在模型建立阶段，不仅对服饰模板进行了模型建立，也建立了与模型特征相对应的标签信息，通过该标签信息可以统计更为广泛的人流属性特征，可以获取到该区域的人流的属性种类，比如，在这个区域是上班族多，还是学生多，还是老人多，是男生多还是女生多，并且可以根据不同的时段来对其进行区别，使得获取到的数据更为的普遍，更为的全面；提供更为丰富的人口属性特征，为政府或者公司的相应决策提供一定的数据支撑。

本发明通过在大型商超、客运站等场所的出入口或主要商区干道设置摄像头获取行人的视频图像，首先通过预先学习从互联网获取的大量各种着装人物的服装图像进行反复训练，建立识别模型。在统计人流量时，识别判断模块分析各摄像头监控区域获取的人群视频图像，通过比对识别模型判断得到各种服装穿着的组合数量结果。统计分析模块最终将识别判断的服装组合数量进行累计，得到人流量的统计识别结果和对应的人口学属性特征统计结果。

本发明通过视频获取人流量图像信息，根据每个人衣服款式的不同区别不同人群，通过衣服数量的统计，判断出人群的数量，并进一步根据衣服的颜色、款式等信息获得更多的人口学属性统计信息，为商业决策和规划需求提供可靠和丰富的数据判断依据。本发明统计人流量时，不需要使用公共场所的人脸图像数据进行分析，可以避免因为隐私侵权引起的纠纷，具有一定的商业应用价值。

实施例二

实施例二公开了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器以及程序，其中处理器和存储器均可采用一个或多个，程序被存储在存储器中，并且被配置成由处理器执行，处理器执行该程序时，实现实施例一的基于服饰特征的人流量统计方法。该电子设备可以是手机、电脑、平板电脑等等一系列的电子设备。

实施例三

实施例三公开了一种可读的计算机存储介质，该存储介质用于存储程序，并且该程序被处理器执行时，实现实施例一的基于服饰特征的人流量统计方法。

实施例四

如图2所示，本实施例公开了一种基于服饰特征的人流量统计装置，包括以下模块：

模型构建模块：用于构建服装模型识别库；

图像获取模块：用于获取预设区域内的图像信息；

数据统计模块：用于根据服装模型识别库与图像信息进行比对以得到人流统计数据。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于服饰特征的人流量统计方法，其特征在于，包括以下步骤：

模型构建步骤：构建服装模型识别库；

图像获取步骤：获取预设区域内的图像信息；

数据统计步骤：根据服装模型识别库与图像信息进行比对以得到人流统计数据。

2.如权利要求1所述的基于服饰特征的人流量统计方法，其特征在于，所述模型构建步骤具体包括以下子步骤：

模型预处理步骤：对获取到的各种款式的服装图片进行预处理；

特征提取步骤：对预处理后的各种款式的服装图片进行特征提取以得服装训练集；

模型建立步骤：从服装训练集中提取标准模板以建立服装模型识别库。

3.如权利要求1所述的基于服饰特征的人流量统计方法，其特征在于，在图像获取步骤之后数据统计步骤之前还包括图像预处理步骤：对图像信息进行预处理。

4.如权利要求3所述的基于服饰特征的人流量统计方法，其特征在于，在图像预处理步骤之后还包括以下步骤：

服饰获取步骤：获取图像信息中的服饰信息；

图像分割步骤：对服饰信息进行图像分割，并将其分割为预设数量的方格区域；

特征计算步骤：计算每个方格中的特征向量，该特征向量＝每个方格内的点数与服饰信息总点数之比。

5.如权利要求1或4所述的基于服饰特征的人流量统计方法，其特征在于，所述数据统计步骤具体包括以下子步骤：

特征比对步骤：获取图像信息中的服饰信息，并将服饰信息与服装模型识别库中的各个特征向量进行比对；

判断步骤：当检测到其相似度到达预设值时，则判断其为一个人；

结果获取步骤：根据服装模型识别库来得到人流统计数据。

6.如权利要求5所述的基于服饰特征的人流量统计方法，其特征在于，所述判断步骤中，所述预设值为80％。

7.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

模型构建步骤：构建服装模型识别库；

图像获取步骤：获取预设区域内的图像信息；

数据统计步骤：根据服装模型识别库与图像信息进行比对以得到人流统计数据。

8.如权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述模型构建步骤具体包括以下子步骤：

模型预处理步骤：对获取到的各种款式的服装图片进行预处理；

特征提取步骤：对预处理后的各种款式的服装图片进行特征提取以得服装训练集；

模型建立步骤：从服装训练集中提取标准模板以建立服装模型识别库。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述的方法。

10.一种基于服饰特征的人流量统计装置，其特征在于，包括以下模块：

模型构建模块：用于构建服装模型识别库；

图像获取模块：用于获取预设区域内的图像信息；

数据统计模块：用于根据服装模型识别库与图像信息进行比对以得到人流统计数据。