一種基于通量和遮擋系數(shù)的行人流估計(jì)方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于通量和遮擋系數(shù)的行人流估計(jì)方法，包括步驟：針對(duì)感興趣區(qū)域，劃定一塊固定區(qū)域；根據(jù)前后兩幀之間的運(yùn)動(dòng)提取光流，構(gòu)建出運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)；對(duì)圖像中的行人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，行人的運(yùn)動(dòng)被轉(zhuǎn)換成速度矢量；對(duì)已劃定的固定區(qū)域的通量進(jìn)行計(jì)算；利用canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)；對(duì)劃定區(qū)域上的邊緣點(diǎn)信息進(jìn)行處理，從而得到遮擋系數(shù)；建立回歸模型，結(jié)合將通量和遮擋系數(shù)，并對(duì)時(shí)間段進(jìn)行積分處理得到行人流估計(jì)。本發(fā)明引入流體力學(xué)的概念，利用通量對(duì)行人流進(jìn)行模擬；通過(guò)邊緣信息對(duì)遮擋程度進(jìn)行計(jì)算，從而提高了估計(jì)的魯棒性將通量和遮擋系數(shù)與提出的回歸模型相結(jié)合，有效地估計(jì)行人流。
【專利說(shuō)明】一種基于通量和遮擋系數(shù)的行人流估計(jì)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視頻處理【技術(shù)領(lǐng)域】，具體為一種基于通量和遮擋系數(shù)的行人流 估計(jì)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，人類的活動(dòng)程度也在不斷的擴(kuò)大，呈現(xiàn)出人群數(shù)量多，密集 程度大的趨勢(shì)，傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)難以滿足日益增長(zhǎng)的分析需求。目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在行 人分析中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。行人流的估計(jì)是行人分析中的一項(xiàng)重要任務(wù)。
[0003] 經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，基于行人檢測(cè)跟蹤和回歸模型是兩種重要的行 人流估計(jì)方法。但是行人檢測(cè)跟蹤方法在簡(jiǎn)單稀疏場(chǎng)景效果較好，或者對(duì)攝像頭架 設(shè)位置有嚴(yán)格要求（參見(jiàn)：Zhao T, Nevatia R. Tracking multiple humans in crowded environment[C]//Computer Vision and Pattern Recognition,2004. CVPR2004. Proceedings of the2004IEEE Computer Society Conference on.IEEE,2004,2:11-406 -II-413V〇l. 2.)，使其面臨如下兩個(gè)問(wèn)題：1)易受攝像頭位置影響2)在遮擋嚴(yán)重的情 形下，容易產(chǎn)生較大誤差。基于回歸模型的方法（Chan A B, Liang Z S J, Vasconcelos N. Privacy preserving crowd monitoring:Counting people without people models or tracking[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2008. CVPR2008.IEEE Conference on. IEEE, 2008:1-7.)雖然準(zhǔn)確率較高，實(shí)時(shí)性也較好，但對(duì)于遮擋情況仍無(wú)法 很好解決。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，提出了一種基于通量和遮擋系 數(shù)的行人流估計(jì)方法。
[0005] 本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：本發(fā)明基于這樣兩個(gè)假設(shè)：1)把人流看做一 種流體，通過(guò)對(duì)通量的計(jì)算來(lái)對(duì)行人流進(jìn)行估計(jì)；2)引入的遮擋系數(shù)可以補(bǔ)償由遮擋而引 起的估計(jì)誤差。首先利用光流法構(gòu)建運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)，這一矢量場(chǎng)包含了行人流的信息。同時(shí)， 劃定一塊固定區(qū)域并對(duì)其進(jìn)行行人流估計(jì)。在一段時(shí)間內(nèi)，對(duì)行人流量進(jìn)行計(jì)算。其次，利 用canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，邊緣點(diǎn)的分布信息反映了遮擋程度的大小，在此基礎(chǔ) 上計(jì)算遮擋系數(shù)，使其在行人流的估計(jì)中發(fā)揮了更好的魯棒性。
[0006] 所述方法包括以下步驟：
[0007] 第一步：針對(duì)感興趣區(qū)域，劃定一塊固定區(qū)域，用于對(duì)該區(qū)域內(nèi)的行人流估計(jì)。
[0008] 第二步：在視頻序列中，根據(jù)前后兩幀之間的運(yùn)動(dòng)提取光流，構(gòu)建出運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)。 具體是對(duì)圖像中的行人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，他們的運(yùn)動(dòng)被轉(zhuǎn)換成速度矢量，包含了運(yùn)動(dòng)方向以 及運(yùn)動(dòng)速度兩個(gè)方面。
[0009] 第三步：在獲得的運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)中，對(duì)已劃定的固定區(qū)域的通量進(jìn)行計(jì)算，其中包 括：1)行人流進(jìn)入劃定區(qū)域的通量Φ_ ;2)行人流走出劃定區(qū)域的通量Φ +。
[0010] 具體步驟為：
[0011] 1.對(duì)劃定區(qū)域邊界上的像素點(diǎn)的光流V進(jìn)行計(jì)算，假定光流與邊界點(diǎn)法線方向夾 角為β，則p = Iv| cos ^為該點(diǎn)對(duì)通量的貢獻(xiàn)值。
[0012] 2.對(duì)v進(jìn)行方向判定。當(dāng)β >90°時(shí)，該點(diǎn)行人流可以判斷為進(jìn)入?yún)^(qū)域，因此流 進(jìn)分量上

【權(quán)利要求】
1. 一種基于通量和遮擋系數(shù)的行人流估計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟： 第一步：針對(duì)感興趣區(qū)域，劃定一塊固定區(qū)域，用于對(duì)該區(qū)域內(nèi)的行人流估計(jì)； 第二步：在視頻序列中，根據(jù)前后兩幀之間的運(yùn)動(dòng)提取光流，構(gòu)建出運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)；對(duì)圖 像中的行人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，行人的運(yùn)動(dòng)被轉(zhuǎn)換成速度矢量，包含了運(yùn)動(dòng)方向以及運(yùn)動(dòng)速度 兩個(gè)方面； 第三步：在獲得的運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)中，對(duì)已劃定的固定區(qū)域的通量進(jìn)行計(jì)算，其中包括：1) 行人流進(jìn)入劃定區(qū)域的通量φ_ ;2)行人流走出劃定區(qū)域的通量Φ+; 第四步：利用canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，更多地標(biāo)識(shí)出圖像中行人的實(shí)際邊緣； 第五步：利用第四步中獲得的邊緣圖像，對(duì)劃定區(qū)域上的邊緣點(diǎn)信息進(jìn)行處理，從而得 到遮擋系數(shù)Y = l+α，其中α為初步遮擋系數(shù)； 第六步：建立回歸模型，將通量〇_和Φ+，遮擋系數(shù)Υ代入公式，并對(duì)時(shí)間段進(jìn)行積分 處理得到行人流估計(jì)，具體是：
其中：φ+α)表示t時(shí)刻行人流走出劃定區(qū)域的通量，Φ^α)表示t時(shí)刻行人流進(jìn)入 劃定區(qū)域的通量，Φα)為Φ+α)與Φ^α)的和，γ α)表示t時(shí)刻的遮擋系數(shù)，a為常量， l為開(kāi)始時(shí)刻，t2結(jié)束時(shí)刻。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于通量和遮擋系數(shù)的行人流估計(jì)方法，其特征在于： 第三步中，具體實(shí)現(xiàn)步驟為： a)對(duì)劃定區(qū)域邊界上的像素點(diǎn)的光流V進(jìn)行計(jì)算，假定光流與邊界點(diǎn)法線方向夾角 為β，則
為該點(diǎn)對(duì)通量的貢獻(xiàn)值； (2) 對(duì)V進(jìn)行方向判定：當(dāng)β >90°時(shí)，該點(diǎn)行人流判斷為進(jìn)入?yún)^(qū)域，因此流進(jìn)分量上
;當(dāng)β <90°時(shí)，該點(diǎn)行人流判斷為走出區(qū)域，因此流出分量上
(3) 對(duì)邊界上的點(diǎn)重復(fù)以上兩個(gè)步驟（1)、（2)，得出最終的通量
以及
〇
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于通量和遮擋系數(shù)的行人流估計(jì)方法，其特征在 于：第五步中具體實(shí)現(xiàn)步驟為： (1) 對(duì)邊界線上的每個(gè)像素點(diǎn)按順時(shí)針?lè)较蜻M(jìn)行編號(hào)； (2) 記錄邊界上的邊緣點(diǎn)，并對(duì)相鄰的邊緣點(diǎn)進(jìn)行距離計(jì)算，距離為對(duì)應(yīng)點(diǎn)的編號(hào)差； (3) 對(duì)計(jì)算得到的所有距離值進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，距離值的數(shù)量為s，假定按照距離為 1?k, k+Ι?2*k，......（n-l)*k?n*k的分組情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，形成描述子h，根據(jù)場(chǎng)景選擇 不同的k，k為正整數(shù)，η表示描述子h的維數(shù)，并用h[i]表示特征第i維的值； (4) 對(duì)h進(jìn)行歸一化，得到新特征h';使用高斯核對(duì)新特征進(jìn)一步處理得到h"; (5) 根據(jù)距離值數(shù)量s的大小，與閾值T進(jìn)行比較，再對(duì)特征進(jìn)行權(quán)重處理，并對(duì)每一維 特征值進(jìn)行求和得到初步遮擋系數(shù)； (6) 將初步遮擋系數(shù)α加1得到最終的遮擋系數(shù)Y，具體是， Υ = l+α。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于通量和遮擋系數(shù)的行人流估計(jì)方法，其特征在于： 所述對(duì)h進(jìn)行歸一化，得到新特征h';使用高斯核對(duì)新特征進(jìn)一步處理得到h"，具體為， h' [i] = h[i]/s h" [i] =h' [i]Xexp(-i2/2〇2) 其中，h' [i]和h" [i]分別表示特征第i維的值，exp(k)表示自然指數(shù)e的k次方， 〇表示高斯函數(shù)的寬度參數(shù)，s為距離值的數(shù)量。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于通量和遮擋系數(shù)的行人流估計(jì)方法，其特征在于： 所述根據(jù)距離值數(shù)量s的大小，與閾值T進(jìn)行比較，閾值T的選取根據(jù)場(chǎng)景以及劃定區(qū)域的 邊緣所含像素相關(guān)，再對(duì)特征進(jìn)行權(quán)重處理，并對(duì)每一維特征值進(jìn)行求和得到初步遮擋系 數(shù)α，具體是：
【文檔編號(hào)】G06T7/20GK104063879SQ201410243312
【公開(kāi)日】2014年9月24日 申請(qǐng)日期:2014年6月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月3日
【發(fā)明者】楊華, 盧曉威 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)