CN108280387A - 车辆客流量统计方法及*** - Google Patents

车辆客流量统计方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN108280387A
CN108280387A CN201710008298.4A CN201710008298A CN108280387A CN 108280387 A CN108280387 A CN 108280387A CN 201710008298 A CN201710008298 A CN 201710008298A CN 108280387 A CN108280387 A CN 108280387A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
face
region
video
human face
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710008298.4A
Other languages
English (en)
Inventor
江永付
夏欢
许宁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xiamen Yaxon Networks Co Ltd
Original Assignee
Xiamen Yaxon Networks Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xiamen Yaxon Networks Co Ltd filed Critical Xiamen Yaxon Networks Co Ltd
Priority to CN201710008298.4A priority Critical patent/CN108280387A/zh
Publication of CN108280387A publication Critical patent/CN108280387A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/59—Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30236—Traffic on road, railway or crossing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种车辆客流量统计方法及***，通过对采集的视频分区域进行检测，可以过滤掉无效检测区域，提高检测的效率和准确性，进一步提高后续融合和统计的运算效率；同时选择性地对视频帧进行分析，并且动态分割检测区域，进一步提高了运算效率和准确性。

Description

车辆客流量统计方法及***
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及车辆客流量统计方法及***。
背景技术
出租车客流分布数据是出租车营运***进行调度管理的重要依据，但由于客流量在时间上和空间上分布的不均匀性，给统计工作带来一定难度。所以，出租车行业一直以来缺乏实时准确的出租车客流量信息，并且也没有成熟的客流信息统计方案，大大阻碍了出租车管理统筹调度的实现以及智能调度的发展。
目前出租车客流量统计主要有两种方法，第一种是基于重力传感器的载客分析方法，第二种是基于运动目标跟踪的客流统计方法。第一种方法硬件设备安装复杂且不能兼容车内监控功能，第二种方法如专利CN201610272194.X的“基于人脸检测及跟踪的客流量统计***”，其对跟踪目标检测的准确性和跟踪的稳定性要求较高。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种可快速准确统计车辆客流量的方法和***。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种车辆客流量统计方法，包括：
S1：采集视频；
S2：对所述视频的各检测区域分别进行人脸检测；若存在人脸，则进行步骤S3，若否，则返回步骤S1；
S3：融合各检测区域的人脸检测结果；
S4：统计客流量信息。
一种车辆客流量统计***，包括：
摄像模块，用于摄取视频；
检测模块，用于检测各检测区域中的人脸；
判断模块，用于判断各检测区域是否存在人脸；
融合模块，用于融合各检测区域的人脸检测结果；
统计模块，用于统计客流量。
本发明的有益效果在于：通过对采集的视频分区域进行检测，可以过滤掉无效检测区域，提高检测的效率和准确性，进一步提高后续融合和统计的运算效率。
附图说明
图1为本发明实施例的首次进行区域分割流程图；
图2为本发明实施例的将检测区域进行网格化示意图；
图3为本发明实施例的对网格化的检测区域进行修正示意图；
图4为本发明客流量统计方法流程图；
图5为本发明实施例的融合检测结果示意图；
图6为本发明实施例的客流量统计***框图；
标号说明：
1、当前人脸目标；2、第一目标类；3、第二目标类；4、摄像模块；
5、检测模块；6、判断模块；7、融合模块；8、统计模块；9、分割模块。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
本发明最关键的构思在于：通过对采集的视频分区域进行检测，可以过滤掉无效检测区域，提高检测的效率和准确性。
请参照图1至图6，一种车辆客流量统计方法，包括：
S1：采集视频；
S2：对所述视频的各检测区域分别进行人脸检测；若存在人脸，则进行步骤S3，若否，则返回步骤S1；
S3：融合各检测区域的人脸检测结果；
S4：统计客流量信息。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：通过对采集的视频分区域进行检测，可以过滤掉无效检测区域，提高检测的效率和准确性，进一步提高后续融合和统计的运算效率。
进一步的，当首次采集视频时，步骤S1之后包括：
S11：对所述视频进行人脸检测；若存在人脸，则进行步骤S12，若否，则返回步骤S1；
S12：是否存在乘客，若是，则进行步骤S13；若否，则返回步骤S1；
S13：进行区域分割，然后返回步骤S1。
由上述描述可知，对首次采集的视频做区域分割为后续采集视频分区域进行人脸检测做准备。
进一步的，步骤S2之后还包括：根据当次人脸检测结果重新进行区域分割，作为下一次人脸检测的各检测区域。
由上述描述可知，对每一次采集的视频做人脸检测时，都以上一次做的区域分割作为检测区域，即对人脸检测区域进行动态分割。
进一步的，所述进行人脸检测具体为：对视频帧间隔n帧进行选择性分析，当出现人脸目标后，以当前帧为中心，对所述当前帧的前后n帧视频进行逐帧分析。
由上述描述可知，对视频帧间隔进行分析，可以提高分析效率，只要选择合适的间隔帧数就可以既提高检测效率又不引起漏检。
进一步的，重新进行区域分割之前还包括：判断人脸目标属于前排目标还是后排目标，具体为：
当时，为前排目标；
当时，为后排目标；
其中，S为视频图像区域的总面积，W为视频图像区域的宽度，H为视频图像区域的高度，p为判断阈值。
由上述描述可知，判断是前排目标还是后排目标有利于进行较为准确的区域分割。
进一步的，步骤S3中，融合各检测区域的人脸检测结果具体为：判断相邻两帧图像的人脸目标区域的重叠面积，若大于预设值，则将两帧图像的人脸目标区域取并集融合为一个目标类。
由上述描述可知，因为同一个人脸目标的变化范围有限，所以对重叠面积大于一定值的人脸目标区域取并集融合为一个目标类。
进一步的，步骤S3中，融合各检测区域的人脸检测结果还包括：缩小图像的人脸目标区域的面积，得到图像的有效人脸目标区域；判断所述有效人脸目标区域与目标类是否重叠，若所述有效人脸目标区域与两个以上的目标类存在重叠，则根据所述有效人脸目标区域到各个目标类的距离和重叠面积的两个权值进行归类判断：
其中，(x,y)为当前图像的有效人脸目标区域的中心坐标，为第i个目标类的中心坐标，Ai为当前图像的有效人脸目标区域与第i个目标类的重叠面积，A为当前图像的有效人脸目标区域的面积，ci表示当前图像的有效人脸目标区域属于第i个目标类；
将当前图像的有效人脸目标区域进行目标归类后，不与目标类所在的检测区域取并集，仅累计归属于目标类的数量WinNum。
由上述描述可知，缩小图像的人脸目标区域的面积可以得到可靠性更高的人脸目标区域，然后根据距离和重叠面积综合判断有效人脸目标区域属于哪个目标类，可防止误判和错误的归类。
进一步的，步骤S4中，统计客流量信息具体为：对各个目标类的WinNum进行统计，若WinNum大于预设值，则视为一个有效客流，若否，则视为误检。
由上述描述可知，对WinNum进行判断可以降低人脸检测准确率对客流量统计的影响，提高客流量统计的准确性和稳定性。
一种车辆客流量统计***，包括：
摄像模块，用于摄取视频；
检测模块，用于检测各检测区域中的人脸；
判断模块，用于判断各检测区域是否存在人脸；
融合模块，用于融合各检测区域的人脸检测结果；
统计模块，用于统计客流量。
进一步的，还包括：分割模块，用于进行人脸检测区域分割。
实施例
请参照图1至图6，本发明的实施例一为：一种车辆客流量统计方法，包括如下内容：
如图1所示，首先采集视频，若是第一次采集视频，则进行人脸检测，若视频中不存在人脸，则再次进行视频采集，直到采集到具有人脸的视频为止；当视频中存在人脸时，再判断所述人脸中是否存在乘客，当没有乘客时，再次进行视频采集，直到采集的视频存在乘客为止；当存在乘客时对视频进行区域分割得到检测区域，为后续对视频的各检测区域分别进行人脸检测做准备。本实施例中，通过载入基于LBP特征的多角度人脸分类器对各检测区域的视频帧分别进行人脸检测。由于视频帧图像之间存在一定的连续性，所以不必对全部视频帧进行分析，仅需要重点关注人脸目标出现前后的一系列图像即可，即对视频帧进行选择性分析，分析方法为：n＝rand()％N，其中n为间隔帧数，N为最大间隔帧数，本实施例中，N的取值范围为[3,6]，其取值过小则失去选择性分析的意义，过大容易引起漏检。当出现人脸目标后，以当前帧为中心，对所述当前帧的前后n帧视频进行逐帧分析。本实施例中，若是统计出租车客流量，则在计价器压表事件发生后采集视频。
如图2所示，通过透视将车辆内座空间区域变换成如图所示的网格图像，本实施例中，摄像头装设在后视镜位置，摄像头到前排的距离大约为到后排距离的两倍，所以假设前排与后排乘客的人脸尺寸也符合所述比例关系，假设目标位于后排，则有如下关系式：
其中，S1为前排人脸目标检测区域的面积，S2为后排人脸目标检测区域的面积，S为视频图像区域的总面积，W为视频图像区域的宽度，H为视频图像区域的高度，l为后排每一个目标区域的长度和宽度，考虑到人脸具有一定的活动范围以及人脸目标之间具有一定的间隔，所以l的取值可以按照实际人脸目标的尺寸大小进行适量的放大，例如为实际人脸目标宽度的两倍，当然，也可以根据车辆内部空间的实际情况进行其他比例的放大。
若果将前排目标误判为后排目标，则有关系式：
本实施例中，通过以下方式判断人脸目标是属于前排目标还是后排目标，
当时，为前排目标；
当时，为后排目标；
其中，S为视频图像区域的总面积，W为视频图像区域的宽度，H为视频图像区域的高度，p为判断阈值。p是一经验阈值，可根据摄像头视角范围做相应的调整，本实施例中p的取值范围为[1,2]，优选的，p取值1.5。
本实施例中，为了降低乘客头部偏离正常位置引起的区域划分误差，同时排除司机人脸对客流量统计的影响，对上述的网格图像进行修正，如图3所示的虚线框中的区域作为人脸检测的各检测区域，排除司机所在位置的人脸检测区域，可以提高检测的效率。如果检测区域出现多个人脸检测目标，则对检测区域进行合并，并根据当次人脸检测结果重新进行区域分割，作为下一段视频人脸检测的各检测区域。
由于首次进行区域分割和对网格区域进行修正之后，已经排除了司机人脸对客流量的影响，所以后续在进行人脸检测时，只需要判断在各个检测区域是否存在人脸即可，如图4所示，其检测方式与上述的首次进行人脸检测的方式一样，并且，根据当次人脸检测结果进行区域分割，作为下一段视频人脸检测的各检测区域，即对各检测区域进行动态分割，以改善由于摄像头位置变化带来的检测区域不匹配的问题，提高检测精度和准确性。
进行人脸检测之后，需要融合各检测区域的人脸检测结果。本实施例中，通过判断相邻两帧图像的人脸目标区域的重叠面积来进行，若大于预设值，则将两帧图像的人脸目标区域取并集融合为一个目标类。本实施例中，所述目标类是指前排检测区域、后排左边检测区域、后排中间检测区域和后排右边检测区域。为了呈现整个人脸的轮廓特征，检测区域中会有部分背景图像，若是人脸目标之间的距离较近，如图5所示，在融合检测结果时可能会出现以下两种情况：如图5(a)所示，存在一个目标类时，当前人脸目标1不属于所述第一目标类2而被误判到第一目标类2中；如图5(b)所示，存在多个目标类时，例如存在第一目标类2和第二目标类3，当前人脸目标1本来属于第一目标类2而被融合到错误的第二目标类3中。针对上述问题，本实施例中，通过缩小图像的人脸目标区域的面积，得到图像的有效人脸目标区域；判断所述有效人脸目标区域与目标类是否重叠，若所述有效人脸目标区域与两个以上的目标类存在重叠，则根据所述有效人脸目标区域到各个目标类的距离和重叠面积的两个权值进行归类判断：
其中，(x,y)为当前图像的有效人脸目标区域的中心坐标，为第i个目标类的中心坐标，Ai为当前图像的有效人脸目标区域与第i个目标类的重叠面积，A为当前图像的有效人脸目标区域的面积，ci表示当前图像的有效人脸目标区域属于第i个目标类。将当前图像的有效人脸目标区域进行目标归类后，不与目标类的检测区域取并集，仅累计归属于目标类的数量WinNum。
最后统计客流量信息，对各个目标类的WinNum进行统计，若WinNum大于预设值，则视为一个有效客流，若否，则视为误检。如此可以降低人脸检测的准确率对客流量统计的影响，提高客流量统计的准确性和稳定性。
如图6所示，与所述车辆客流量统计方法相对应，本实施例还涉及一种车辆客流量统计***，包括：
摄像模块4，用于摄取视频，摄像模块4安装在车辆内部后视镜附近；
检测模块5，用于检测各检测区域中的人脸；
判断模块6，用于判断各检测区域是否存在人脸；当为首次采集视频时，还用于判断视频中是否存在乘客；
融合模块7，用于融合各检测区域的人脸检测结果；
统计模块8，用于统计客流量；
分割模块9，用于进行人脸检测区域分割，本实施例中，对人脸检测区域进行动态分割。
另外，在统计出客流量后，还可以对所述统计结果进行显示，例如显示在车辆安装的显示屏上或者其他可显示的电子设备上。
综上所述，本发明提供的车辆客流量统计方法及***，通过对采集的视频分区域进行检测，可以过滤掉无效检测区域，提高检测的效率和准确性，进一步提高后续融合和统计的运算效率。进行人脸检测时对视频帧选择性进行分析，通过选择合适的间隔帧数就可以既提高检测效率又不引起漏检；缩小图像的人脸目标区域的面积可以得到可靠性更高的人脸目标区域，然后根据距离和重叠面积综合判断有效人脸目标区域属于哪个目标类，可防止误判和错误的归类；对WinNum进行统计判断可以降低人脸检测准确率对客流量统计的影响，提高客流量统计的准确性和稳定性。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种车辆客流量统计方法，其特征在于，包括：
S1：采集视频；
S2：对所述视频的各检测区域分别进行人脸检测；若存在人脸，则进行步骤S3，若否，则返回步骤S1；
S3：融合各检测区域的人脸检测结果；
S4：统计客流量信息。
2.根据权利要求1所述的车辆客流量统计方法，其特征在于，当首次采集视频时，步骤S1之后包括：
S11：对所述视频进行人脸检测；若存在人脸，则进行步骤S12，若否，则返回步骤S1；
S12：是否存在乘客，若是，则进行步骤S13；若否，则返回步骤S1；
S13：进行区域分割，然后返回步骤S1。
3.根据权利要求2所述的车辆客流量统计方法，其特征在于，步骤S2之后还包括：根据当次人脸检测结果重新进行区域分割，作为下一次人脸检测的各检测区域。
4.根据权利要求1或2所述的车辆客流量统计方法，其特征在于，所述进行人脸检测具体为：对视频帧间隔n帧进行选择性分析，当出现人脸目标后，以当前帧为中心，对所述当前帧的前后n帧视频进行逐帧分析。
5.根据权利要求3所述的车辆客流量统计方法，其特征在于，重新进行区域分割之前还包括：判断人脸目标属于前排目标还是后排目标，具体为：
当时，为前排目标；
当时，为后排目标；
其中，S为视频图像区域的总面积，W为视频图像区域的宽度，H为视频图像区域的高度，p为判断阈值。
6.根据权利要求5所述的车辆客流量统计方法，其特征在于，步骤S3中，融合各检测区域的人脸检测结果具体为：判断相邻两帧图像的人脸目标区域的重叠面积，若大于预设值，则将两帧图像的人脸目标区域取并集融合为一个目标类。
7.根据权利要求6所述的车辆客流量统计方法，其特征在于，步骤S3中，融合各检测区域的人脸检测结果还包括：缩小图像的人脸目标区域的面积，得到图像的有效人脸目标区域；判断所述有效人脸目标区域与目标类是否重叠，若所述有效人脸目标区域与两个以上的目标类存在重叠，则根据所述有效人脸目标区域到各个目标类的距离和重叠面积的两个权值进行归类判断：
其中，(x,y)为当前图像的有效人脸目标区域的中心坐标，为第i个目标类的中心坐标，Ai为当前图像的有效人脸目标区域与第i个目标类的重叠面积，A为当前图像的有效人脸目标区域的面积，ci表示当前图像的有效人脸目标区域属于第i个目标类；
将当前图像的有效人脸目标区域进行目标归类后，不与目标类的检测区域取并集，仅累计归属于目标类的数量WinNum。
8.根据权利要求7所述的车辆客流量统计方法，其特征在于，步骤S4中，统计客流量信息具体为：对各个目标类的WinNum进行统计，若WinNum大于预设值，则视为一个有效客流，若否，则视为误检。
9.一种车辆客流量统计***，其特征在于，包括：
摄像模块，用于摄取视频；
检测模块，用于检测各检测区域中的人脸；
判断模块，用于判断各检测区域是否存在人脸；
融合模块，用于融合各检测区域的人脸检测结果；
统计模块，用于统计客流量。
10.根据权利要求9所述的车辆客流量统计***，其特征在于，还包括：分割模块，用于进行人脸检测区域分割。
CN201710008298.4A 2017-01-05 2017-01-05 车辆客流量统计方法及*** Pending CN108280387A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710008298.4A CN108280387A (zh) 2017-01-05 2017-01-05 车辆客流量统计方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710008298.4A CN108280387A (zh) 2017-01-05 2017-01-05 车辆客流量统计方法及***

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108280387A true CN108280387A (zh) 2018-07-13

Family

ID=62800621

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710008298.4A Pending CN108280387A (zh) 2017-01-05 2017-01-05 车辆客流量统计方法及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108280387A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111079696A (zh) * 2019-12-30 2020-04-28 深圳市昊岳电子有限公司 一种基于车辆监控人员拥挤度的检测方法
CN112686177A (zh) * 2020-12-31 2021-04-20 深圳云天励飞技术股份有限公司 车辆客流统计方法、装置、电子设备及存储介质
CN112906725A (zh) * 2019-11-19 2021-06-04 北京金山云网络技术有限公司 统计人流特征的方法、装置及服务器

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1797441A (zh) * 2004-12-21 2006-07-05 厦门雅迅网络股份有限公司 一种公交车客流量实时统计的方法
CN101847265A (zh) * 2010-04-20 2010-09-29 上海理工大学 一种在公交客流统计***中使用的运动目标提取及多目标分割方法
CN101894107A (zh) * 2009-05-22 2010-11-24 触动多媒体技术（上海）有限公司 出租车上下客统计的方法
CN103986910A (zh) * 2014-05-20 2014-08-13 中国科学院自动化研究所 一种基于智能分析摄像机的客流统计方法和***
CN104228839A (zh) * 2014-09-28 2014-12-24 江阴延利汽车饰件股份有限公司 一种智能出租车
CN104794890A (zh) * 2015-04-27 2015-07-22 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 获得可载客车辆数量的方法及设备
US20150302342A1 (en) * 2014-04-21 2015-10-22 Wei-Yen Yeh Taxi management apparatus and taxi management system
CN105843375A (zh) * 2016-02-22 2016-08-10 乐卡汽车智能科技（北京）有限公司 用于车辆的设置方法、装置及车载电子信息***

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1797441A (zh) * 2004-12-21 2006-07-05 厦门雅迅网络股份有限公司 一种公交车客流量实时统计的方法
CN101894107A (zh) * 2009-05-22 2010-11-24 触动多媒体技术（上海）有限公司 出租车上下客统计的方法
CN101847265A (zh) * 2010-04-20 2010-09-29 上海理工大学 一种在公交客流统计***中使用的运动目标提取及多目标分割方法
US20150302342A1 (en) * 2014-04-21 2015-10-22 Wei-Yen Yeh Taxi management apparatus and taxi management system
CN105023298A (zh) * 2014-04-21 2015-11-04 叶威延 出租车管理设备及出租车管理***
CN103986910A (zh) * 2014-05-20 2014-08-13 中国科学院自动化研究所 一种基于智能分析摄像机的客流统计方法和***
CN104228839A (zh) * 2014-09-28 2014-12-24 江阴延利汽车饰件股份有限公司 一种智能出租车
CN104794890A (zh) * 2015-04-27 2015-07-22 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 获得可载客车辆数量的方法及设备
CN105843375A (zh) * 2016-02-22 2016-08-10 乐卡汽车智能科技（北京）有限公司 用于车辆的设置方法、装置及车载电子信息***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
姚博韬等: ""一种基于人脸检测的客流统计分析方法"", 《中国通信学会信息通信网络技术委员会2015年年会论文集》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112906725A (zh) * 2019-11-19 2021-06-04 北京金山云网络技术有限公司 统计人流特征的方法、装置及服务器
CN111079696A (zh) * 2019-12-30 2020-04-28 深圳市昊岳电子有限公司 一种基于车辆监控人员拥挤度的检测方法
CN111079696B (zh) * 2019-12-30 2023-03-24 深圳市昊岳电子有限公司 一种基于车辆监控人员拥挤度的检测方法
CN112686177A (zh) * 2020-12-31 2021-04-20 深圳云天励飞技术股份有限公司 车辆客流统计方法、装置、电子设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10180326B2 (en) Staying state analysis device, staying state analysis system and staying state analysis method
JP6549797B2 (ja) 通行人の頭部識別方法及びシステム
CN103440475B (zh) 一种自动取款机使用者人脸可见性判断***及方法
CN105844222B (zh) 基于视觉的前方车辆碰撞预警***及方法
CN110191424B (zh) 一种特定嫌疑人的轨迹生成方法和装置
CN103770733B (zh) 一种驾驶员安全驾驶状态检测方法及装置
US9025875B2 (en) People counting device, people counting method and people counting program
US8213685B2 (en) Video speed detection system
US9070023B2 (en) System and method of alerting a driver that visual perception of pedestrian may be difficult
CN105631515B (zh) 人流计数***
CN108280387A (zh) 车辆客流量统计方法及***
CA2858919A1 (en) License plate recognition
CN108171162B (zh) 人群拥挤度检测方法、装置及***
CN111368612A (zh) 超员检测***、人员检测方法及电子设备
CN107909009A (zh) 一种基于路面学习的障碍物检测方法与装置
KR20170096437A (ko) 영상처리를 이용한 도로 교통 정보 제공 시스템 및 방법
CN110516600A (zh) 一种基于人脸检测的公交客流检测方法
CN110189425A (zh) 基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法及***
CN111753587B (zh) 一种倒地检测方法及装置
CN106101857A (zh) 一种视频画面的显示方法及装置
Wang et al. Traffic camera anomaly detection
CN108280402B (zh) 一种基于双目视觉的客流量统计方法及***
CN112991769A (zh) 基于视频的交通量调查方法和装置
CN103455981A (zh) 一种公交车车载视频中乘客被手扶杆遮挡图像的修复方法
CN110930432A (zh) 一种视频分析方法、装置及***

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180713