專利名稱：一種人群密度監測方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及一種人群密度監測方法及裝置。
背景技術：
人群密度估計指的是利用數字圖像處理技術對某一指定區域的人群進行監控，從而得到量化的人群密度，根據所獲得的人群密度可以知道人群整體所處的狀態，從而對人群的行為做出判斷。傳統的人群監控是靠閉路電視通過監視某一區域的人群實現的。這種監控方式靠工作人員時刻注視著閉路電視，才能了解到當前人群的大概密度，無法對人群的數量進行統計，進行定量分析。即使是現代的數字網絡攝像頭也需要工作人員對場景圖像中的人群密度做出判斷。這種方法主觀性很強，不能進行定量分析。
發明內容
本發明的目的在于提供一種人群密度監測方法及裝置，能夠對人群進行定量分析，完成人群密度的監測。為了達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的:一種人群密度監測方法，包括:對源圖像進行特征點監測，提取當前幀圖像的特征點；利用光流法對提取到的的特征點的位置進行跟蹤，得到下一幀圖像中的跟蹤的特征點；計算當前幀的特征點與下一幀圖像中跟蹤的特征點的距離，將距離小于預設的第一閾值所對應的特征點刪除；根據統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數得到的特征點的數量與實際人數的對應關系，得到跟蹤的特征點所對應的人群密度。優選地，所述對源圖像進行特征點監測包括:步驟Al:將源圖像轉換為灰度圖像并去噪；步驟A2:對去噪后的灰度圖像中的每一個像素點，獲取每一個像素點在水平方向和豎直方向的一階差商；步驟A3:根據每一個像素點在水平方向和豎直方向的一階差商，得到每一個像素點的海塞矩陣并求出每一個所述海塞矩陣的最小特征值；步驟A4:對每一個所述海塞矩陣的最小特征值與設定的第二閾值進行判定，若最小特征值大于所述第二閾值，則刪除該最小特征值所對應的像素；若最小特征值小于所述第二閾值，則保留該特征值所對應的像素點并將該像素點選取為特征點。進一步，在所述步驟A4之后還包括:步驟A5:對選取的特征點，按照每一個特征點所對應的海塞矩陣的最小特征值從小到大排序，設定第三閾值，選取最小特征值位于所述第三閾值之前所對應的特征點作為最佳特征點。進一步，在所述步驟A5之后還包括:步驟A6:根據選取的最佳特征點，利用雙線性差值對以該特征點為中心的鄰域進
行差值運算。優選地，所述利用光流法對提取到的特征點的位置進行跟蹤包括:根據前一幀灰度圖像中監測到的特征點及其鄰域內的特征點的位置，在后一幀灰度圖像中查找與所述前一幀的特征點以及鄰域內的特征點殘差最小的特征點。優選地，所述根據前一幀灰度圖像中監測到的特征點及其鄰域內的點的位置，在后一幀灰度圖像中查找與所述前一幀的特征點以及鄰域內的特征點殘差最小的特征點包括:步驟B1:根據灰度圖像的特征點的海塞矩陣及該特征點的位置變化，計算該特征點的光流向量；步驟B2:根據所述光流向量和該特征點的一階差商，得到前一幀灰度圖像的特征點及其鄰域內的特征點與后一幀灰度圖像的對應的特征點及其領域內的特征點的殘差表達式；步驟B3:根據所述殘差表達式，將殘差表達式的值最小時所對應的后一幀灰度圖像的特征點作為跟蹤的特征點。進一步，所述利用光流法對提取到的特征點的位置進行跟蹤之前還包括:將每一幀灰度圖像進行分層采樣。優選地，所述計算當前幀的特征點與下一幀圖像中跟蹤的特征點的距離，將距離小于預設的第一閾值所對應的特征點刪除包括:對跟蹤的特征點的運動距離與設定的第一閾值進行判定，若跟蹤的特征點的運動距離大于所述第一閾值，則保留該特征點；若跟蹤的特征點的運動距離小于所述第一閾值，則刪除該特征點。優選地，所述根據統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數得到的特征點的數量與實際人數的對應關系，得到跟蹤的特征點所對應的人群密度包括:統計多幀圖像中每幀圖像所拍攝的實際人數，根據每一幀圖像中特征點的數量與實際人數的對應關系，得到特征點的數量與實際的人數的均值和方差，根據均值擬合出特征點的數量與實際人數的變化曲線，根據方差得到人數的置信區間，從而得到人群密度。一種實施上述的人群密度監測方法的人群密度監測裝置，包括:圖像采集模塊，用于采集源圖像；特征點監測模塊，用于對所采集的源圖像進行特征點監測，提取當前幀圖像的特征點；特征點跟蹤模塊，用于對提取到的特征點的位置進行跟蹤，得到下一幀圖像中的跟蹤的特征點；特征點判定模塊，用于計算當前幀的特征點與下一幀圖像中跟蹤的特征點的距離，將距離小于預設的第一閾值所對應的特征點刪除；人群密度計算模塊，用于根據統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數得到的特征點的數量與實際人數的對應關系，得到跟蹤的特征點所對應的人群密度。
與現有技術相比，本發明的優點在于:所述人群密度監測方法包括以下步驟，首先對源圖像進行特征點監測，提取當前幀圖像的特征點；然后利用光流法對提取到的特征點的位置進行跟蹤，即對當前幀圖像中提取的特征點進行跟蹤，在下一幀圖像中找到前一幀跟蹤的特征點；然后計算當前幀的特征點與下一幀圖像中跟蹤的特征點的距離，將距離小于預設的第一閾值所對應的特征點刪除，即對圖像中的特征點計算其在不同幀之間的距離，再將該距離與設定的第一閾值進行判定，若跟蹤的特征點的距離大于第一閾值，則保留該特征點；若跟蹤的特征點的距離小于第一閾值，則刪除該特征點；最后，根據統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數得到的特征點的數量與實際人數的對應關系，得到跟蹤的特征點所對應的人群密度，其中特征點的數量與實際人數的對應關系，需要先統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數，然后根據統計的信息得到特征點的數量與實際人數的對應關系，然后可以得到跟蹤的特征點所對應的人數，實現對人群的定量分析，完成對人群密度的監測。在進一步的技術方案中，根據選取的最佳特征點，利用雙線性差值對以該特征點為中心的鄰域進行差值運算，進行差值運算后的特征點可以將特征點的位置提高到亞像素級，可以得到可靠的特征點。
為了更清楚地說明本發明具體實施方式
或現有技術中的技術方案，下面將對具體實施方式
或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明的一些實施方式，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發明實施例提供的人群密度監測方法的結構圖；圖2為本發明實施例提供的特征點檢測的結構圖；圖3為本發明實施例提供的光流法的結構圖；圖4為本發明實施例提供的人群密度監測裝置的結構圖。
具體實施例方式以下將結合附圖對本發明各實施例的技術方案進行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明的一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所得到的所有其它實施例，都屬于本發明所保護的范圍。實施例1如圖1所示為本實施例所述的一種人群密度監測方法，包括:對源圖像進行特征點監測，提取當前幀圖像的特征點；利用光流法對提取到的的特征點的位置進行跟蹤，得到下一幀圖像中的跟蹤的特征點；計算當前幀的特征點與下一幀圖像中跟蹤的特征點的距離，將距離小于預設的第一閾值所對應的特征點刪除；根據統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數得到的特征點的數量與實際人數的對應關系，得到跟蹤的特征點所對應的人群
山/又o所述人群密度監測方法包括以下步驟，首先對源圖像進行特征點監測，提取當前幀圖像的特征點；然后利用光流法對提取到的特征點的位置進行跟蹤，即對當前幀圖像中提取的特征點進行跟蹤，在下一幀圖像中找到前一幀跟蹤的特征點；然后計算當前幀的特征點與下一幀圖像中跟蹤的特征點的距離，將距離小于預設的第一閾值所對應的特征點刪除，即對圖像中的特征點計算其在不同幀之間的距離，再將該距離與設定的第一閾值進行判定，若跟蹤的特征點的距離大于第一閾值，則保留該特征點；若跟蹤的特征點的距離小于第一閾值，則刪除該特征點；最后，根據統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數得到的特征點的數量與實際人數的對應關系，得到跟蹤的特征點所對應的人群密度，其中特征點的數量與實際人數的對應關系，需要先統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數，然后根據統計的信息得到特征點的數量與實際人數的對應關系，然后可以得到跟蹤的特征點所對應的人數，實現對人群的定量分析，完成對人群密度的監測。下面將在實施例2中對本發明的技術方案進行詳細的描述。實施例2如圖1所示為本實施例所述的一種人群密度監測方法，包括:步驟101:對源圖像進行特征點監測，提取當前幀圖像的特征點。如圖2所示，對于特征點監測，具體的監測過程如下:步驟Al:將源圖像轉換為灰度圖像并去噪；具體地，對于需要監測人群密度的源圖像，獲取源圖像中的每一幀圖像。由于獲取的源圖像中的每一幀圖像均勻彩色圖像，因此需要將彩色圖像轉換為灰度圖像，即將源圖像中的每一幀圖像轉換為灰度圖像。另外，在圖像處理過程中，由于圖像采集設備或者其它原因，所采集的圖像不可避免的存在噪聲，因此，需要將圖像中的噪聲去除。這里去除噪聲可以使用高斯濾波進行圖像去噪，也可以使用小波去噪或者中值濾波去噪。步驟A2:對去噪后的灰度圖像中的每一個像素點，獲取每一個像素點在水平方向和豎直方向的一階差商；在這個步驟中，使用sobel算子對每一幀灰度圖像中的像素點在水平方向和豎直方向卷積，即得到每一個像素點在水平方向和豎直方向的一階差商。例如，對于一張灰度圖像，令點A (x，y)為該灰度圖像中的一個像素點，則使用sobel算子對該點進行卷積后，得到的水平方向的一階差商和豎直方向的一階差商分別為df(x,y)/dx,df{x,y)/d\>。所述水平方向的一階差商和豎直方向的一階差商可以作為該像素點的基本信息，在后續的過程中會經常使用。步驟A3:根據每一個像素點在水平方向和豎直方向的一階差商，得到每一個像素點的海塞矩陣并求出每一個所述海塞矩陣的最小特征值；對于每一個像素點，可以在該像素點及給定的鄰域內，計算該像素點的海塞矩陣。即:
權利要求
1.種人群密度監測方法，其特征在于，包括: 對源圖像進行特征點檢測，提取當前幀圖像的特征點； 利用光流法對提取到的的特征點的位置進行跟蹤，得到下一幀圖像中的跟蹤的特征占.計算當前幀的特征點與下一幀圖像中跟蹤的特征點的距離，將距離小于預設的第一閾值所對應的特征點刪除； 根據統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數得到的特征點的數量與實際人數的對應關系，得到跟蹤的特征點所對應的人群密度。
2.權利要求1所述的人群密度監測方法，其特征在于，所述對源圖像進行特征點檢測包括: 步驟(Al):將源圖像轉換為灰度圖像并去噪； 步驟(A2):對去噪后的灰度圖像中的每一個像素點，獲取每一個像素點在水平方向和豎直方向的一階差商； 步驟(A3):根據每一個像素點在水平方向和豎直方向的一階差商，得到每一個像素點的海塞矩陣并求出每一個所述海塞矩陣的最小特征值； 步驟(A4):對每一個所述海塞矩陣的最小特征值與設定的第二閾值進行判定，若最小特征值大于所述第二閾值 ，則刪除該最小特征值所對應的像素；若最小特征值小于所述第二閾值，則保留該特征值所對應的像素點并將該像素點選取為特征點。
3.權利要求2所述的人群密度監測方法，其特征在于，在所述步驟(A4)之后還包括: 步驟(A5):對選取的特征點，按照每一個特征點所對應的海塞矩陣的最小特征值從小到大排序，設定第三閾值，選取最小特征值位于所述第三閾值之前所對應的特征點作為最佳特征點。
4.權利要求3所述的人群密度監測方法，其特征在于，在所述步驟(A5)之后還包括: 步驟(A6):根據選取的最佳特征點，利用雙線性差值對以該特征點為中心的鄰域進行差值運算。
5.權利要求2所述的人群密度監測方法，其特征在于，所述利用光流法對提取到的特征點的位置進行跟蹤包括: 根據前一幀灰度圖像中提取到的特征點及其鄰域內的特征點的位置，在后一幀灰度圖像中查找與所述前一幀的特征點以及鄰域內的特征點殘差最小的特征點。
6.權利要求5所述的人群密度監測方法，其特征在于，所述根據前一幀灰度圖像中提取到的特征點及其鄰域內的點的位置，在后一幀灰度圖像中查找與所述前一幀的特征點以及鄰域內的特征點殘差最小的特征點包括: 步驟(BI):根據灰度圖像的特征點的海塞矩陣及該特征點的位置變化，計算該特征點的光流向量； 步驟(B2):根據所述光流向量和該特征點的一階差商，得到前一幀灰度圖像的特征點及其鄰域內的特征點與后一幀灰度圖像的對應的特征點及其領域內的特征點的殘差表達式；步驟(B3):根據所述殘差表達式，將殘差表達式的值最小時所對應的后一幀灰度圖像的特征點作為跟蹤的特征點。
7.權利要求2所述的人群密度監測方法，其特征在于，所述利用光流法對提取到的特征點的位置進行跟蹤之前還包括: 將每一幀灰度圖像進行分層采樣。
8.權利要求1所述的人群密度監測方法，其特征在于，所述計算當前幀的特征點與下一幀圖像中跟蹤的特征點的距離，將距離小于預設的第一閾值所對應的特征點刪除包括: 對跟蹤的特征點的運動距離與設定的第一閾值進行判定，若跟蹤的特征點的運動距離大于所述第一閾值，則保留該特征點；若跟蹤的特征點的運動距離小于所述第一閾值，則刪除該特征點。
9.權利要求1所述的人群密度監測方法，其特征在于，所述根據統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數得到的特征點的數量與實際人數的對應關系，得到跟蹤的特征點所對應的人群密度包括: 統計多幀圖像中每幀圖像所拍攝的實際人數，根據每一幀圖像中特征點的數量與實際人數的對應關系，得到特征點的數量與實際的人數的均值和方差，根據均值擬合出特征點的數量與實際人數的變化曲線，根據方差得到人數的置信區間，從而得到人群密度。
10.種實施如權利要求1、中任一項所述的人群密度監測方法的人群密度監測裝置，其特征在于，包括: 圖像采集模塊，用于采集源圖 像； 特征點監測模塊，用于對所采集的源圖像進行特征點監測，提取當前幀圖像的特征占.特征點跟蹤模塊，用于對提取到的特征點的位置進行跟蹤，得到下一幀圖像中的跟蹤的特征點； 特征點判定模塊，用于計算當前幀的特征點與下一幀圖像中跟蹤的特征點的距離，將距離小于預設的第一閾值所對應的特征點刪除； 人群密度計算模塊，用于根據統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數得到的特征點的數量與實際人數的對應關系，得到跟蹤的特征點所對應的人群密度。
全文摘要
本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及一種人群密度監測方法及裝置。其包括對源圖像進行特征點監測，提取當前幀圖像的特征點；利用光流法對提取到的的特征點的位置進行跟蹤，得到下一幀圖像中的跟蹤的特征點；計算當前幀的特征點與下一幀圖像中跟蹤的特征點的距離，將距離小于預設的第一閾值所對應的特征點刪除；根據統計多幀圖像中特征點的數量與實際人數得到的特征點的數量與實際人數的對應關系，得到跟蹤的特征點所對應的人群密度。使用該人群密度監測方法及裝置，能夠對人群進行定量分析，完成人群密度的監測。
文檔編號G06K9/00GK103093198SQ20131001456
公開日2013年5月8日 申請日期2013年1月15日 優先權日2013年1月15日
發明者王海峰, 劉忠軒 申請人:信幀電子技術(北京)有限公司