專利名稱：一種針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)及方法
技術領域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，涉及一種行人檢測計數(shù)系統(tǒng)，尤其涉及一種針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)；同時，本發(fā)明還涉及一種針對俯視行人的檢測計數(shù)方法。
背景技術：
如今，隨時科技的進步及社會發(fā)展的要求，在很多場所需要設置行人檢測計數(shù)系統(tǒng)。傳統(tǒng)意義的計數(shù)系統(tǒng)主要是利用傳感器進行，精確度有待提高。同時，隨著圖像處理計數(shù)的逐步發(fā)展，開始出現(xiàn)利用攝像機及圖像處理技術計算行人人數(shù)的方法。現(xiàn)有的利用圖像處理技術檢測行人人數(shù)的方法是通過攝像機平視行人進行檢測，檢測到的行人是直立鉸鏈的軀干和四肢，后面的行人容易被前面的行人遮擋，檢測精度不聞。 有鑒于此，如今迫切需要設計一種新的行人檢測計數(shù)系統(tǒng)，以便提高檢測的精確度。

發(fā)明內容
本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)，由于基本不存在目標之間遮擋的問題，從而可以提高檢測的精確度。此外，本發(fā)明還提供一種針對俯視行人的檢測計數(shù)方法，基本不存在目標之間遮擋的問題，從而可以提高檢測的精確度。為解決上述技術問題，本發(fā)明采用如下技術方案一種針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括攝像單元，設置于出入口的頂部上端，用以拍攝通過的行人，使用帶廣角鏡頭的攝像頭效果更好；檢測單元，包括-方形目標框設定模塊，用以設定一個正方形目標框，即方形框，使方形框框定人頭在俯視圖像的區(qū)域，方形框的大小根據(jù)檢測目標的實際情況確定，隨攝像頭安裝高度不同而變化，圈定的規(guī)則是俯視的人頭位于窗口中間，四周留有一定間距，滑動檢測窗口就是上述的這個方形框，將檢測窗口分成3 X 3共9個方形子塊，子塊與子塊之間有一半面積重疊；如果設檢測窗口的長和寬分別是《，則方形子塊的邊長為w/2 ；-滑動檢測窗口(即方形框)圖像梯度獲取模塊，用以將正方形框的灰度圖像數(shù)據(jù)與模板[-1，O, I]和[-1，O, 1]τ做卷積，得到圖像任意一像素點在X方向梯度值dx(x, y)和Y方向梯度值dy(x, y)；-圖像任意一像素點梯度方向值獲取模塊，用以獲取圖像任意一像素點(x，y)的梯度方向值 Θ (x, y) ·β(χ,γ) = tan-1；-子塊像素梯度方向統(tǒng)計模塊，用以統(tǒng)計各子塊像素的梯度方向計算子塊內所有像素的梯度方向分別落在-180° 180°范圍的9個區(qū)間的累加值，每個區(qū)間是40°角的范圍；像素的梯度方向累加是帶加權系數(shù)的，即每個像素的梯度方向值要乘以一個系數(shù)，這個系數(shù)等于該像素X方向和I方向梯度的絕對值之和；每一個子塊根據(jù)自身在9個區(qū)間的梯度方向的統(tǒng)計值，得到一行或一列向量；即每個子塊向量的各個分量就是該子塊像素的梯度方向分別落在9個區(qū)間的統(tǒng)計值；-子塊歸一化處理模塊，用以歸一化處理各子塊；設V表示一個未歸一化的向量，Ilvll表示向量的一階范數(shù)，e為一小常量,則歸一化的算式是V = v/(| I v| |+e)；-梯度方向信息串聯(lián)疊加模塊，用以將一個方形檢測框里面的9個子塊的梯度方向信息依次串聯(lián)疊加，形成一個81維的向量；即每個滑動窗口(即方形框)的特征轉換成一個81維的關于梯度方向統(tǒng)計結果的向量。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述系統(tǒng)進一步包括訓練單元，用以從實際的環(huán)境中采集、抽取大量包含目標的樣本和不包含目標的樣本圖片，包含目標的樣本為正樣本，不包含目標的樣本為負樣本；利用所述檢測單元對所有樣本圖片提取特征向量；樣本圖片的大小必須與滑動檢測窗口的大小一樣；然后，采用支持向量機做分類器，用正、負樣本的特征向量對其進行訓練，獲得分類器的參數(shù)，即獲得分類器的判別模型；數(shù)據(jù)采集及檢測單元，用以利用所述檢測單元滑動窗體掃描新采集的圖片對現(xiàn)場新采集的圖片，用滑動檢測窗體以設定步長隔行或隔列逐次掃描圖片；判斷及計數(shù)單元，用以提取滑動窗后檢測到的圖片區(qū)域的特征向量，并輸入到分類器當中進行判斷，判斷是否含有目標；如果是，則計數(shù)，并按步長繼續(xù)掃描；如果不是，則繼續(xù)按步長掃描。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述訓練單元還包括灰度圖像轉換模塊，用以將彩色圖像就先轉換成灰度圖像?！ぷ鳛楸景l(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)采集及檢測單元用滑動檢測窗體以步長為5個像素點隔行或隔列逐次掃描圖片。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)采集及檢測單元每一秒只檢測2 3幀圖片，根據(jù)實際需要每次檢測只檢測圖片1/3 1/2的區(qū)域。一種上述的針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法，所述方法包括如下步驟攝像步驟通過攝像單元拍攝通過設定區(qū)域的行人；檢測步驟包括-方形目標框設定步驟通過方形目標框設定模塊設定一個正方形框，使正方形框框定人頭在俯視圖像的區(qū)域，正方形框的大小根據(jù)檢測目標的實際情況確定，隨攝像頭安裝高度不同而變化，圈定的規(guī)則是俯視的人頭位于窗口中間，四周留有一定間距，滑動檢測窗口就是上述的這個正方形框，將檢測窗口分成3 X 3共9個小正方形子塊，塊與塊之間有一半面積重疊；如果設檢測窗口的邊長是w和h，則小方形子塊的邊長為w/2 ；-滑動檢測窗口圖像梯度獲取步驟通過滑動檢測窗口圖像梯度獲取模塊將正方形框的灰度圖像數(shù)據(jù)與模板[-1，O, I]和[-1，O, 1]τ做卷積，得到圖像任意一像素點在X方向梯度值dx (X，y)和y方向梯度值dy (x, y)；-圖像任意一像素點梯度方向值獲取步驟通過圖像任意一像素點梯度方向值獲取模塊獲取圖像任意一像素點(x，y)的梯度方向值Θ (x, y)
權利要求
1.一種針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括 攝像單元，設置于出入口的頂部上端，用以向下拍攝通過的行人，使用帶廣角鏡頭的攝像頭效果更好； 檢測單元，包括 -方形目標框設定模塊，用以設定一個正方形目標框，即方形框，使方形框框定人頭在俯視圖像的區(qū)域，方形框的大小根據(jù)檢測目標的實際情況確定，隨攝像頭安裝高度不同而變化，圈定的規(guī)則是俯視的人頭位于窗口中間，四周留有一定間距，滑動檢測窗口就是上述的這個方形框，將檢測窗口分成3 X 3共9個小正方形子塊，子塊與子塊之間有一半面積重疊；如果設檢測窗口的長和寬分別是《，則方形子塊的邊長為w/2 ； -滑動檢測窗口圖像梯度獲取模塊，用以將方形框的灰度圖像數(shù)據(jù)與模板[-1，O, I]和[-1，O, 1]τ做卷積，得到圖像任意一像素點在X方向梯度值dx(x, y)和y方向梯度值dy (X，y)； -圖像任意一像素點梯度方向值獲取模塊，用以獲取圖像任意一像素點(x，y)的梯度方向值
2.根據(jù)權利要求I所述的針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)，其特征在于 所述系統(tǒng)進一步包括 訓練單元，用以從實際的環(huán)境中采集、抽取大量包含目標的樣本和不包含目標的樣本圖片，包含目標的樣本為正樣本，不包含目標的樣本為負樣本；利用所述檢測單元對所有訓練樣本圖片提取特征向量；樣本圖片的大小必須與滑動檢測窗口的大小一樣；然后，采用支持向量機做分類器，用正、負樣本的特征向量對其進行訓練，獲得分類器的參數(shù)，即獲得分類器的判別模型； 數(shù)據(jù)采集及檢測單元，用以利用所述檢測單元滑動窗體掃描新采集的圖片對現(xiàn)場新采集的圖片，用滑動檢測窗體以設定步長隔行或隔列逐次掃描圖片； 判斷及計數(shù)單元，用以提取滑動窗后檢測到的圖片區(qū)域的特征向量，并輸入到分類器當中進行判斷，判斷是否含有目標；如果是，則計數(shù)，并按步長繼續(xù)掃描；如果不是，則繼續(xù)按步長掃描。
3.根據(jù)權利要求2所述的針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)，其特征在于本系統(tǒng)只需用灰度圖像處理，如果采集的是彩色圖像，所述訓練單元還包括灰度圖像轉換模塊，用以將彩色圖像就先轉換成灰度圖像。
4.根據(jù)權利要求2所述的針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)，其特征在于 所述數(shù)據(jù)采集及檢測單元用滑動檢測窗體以步長為3 5個像素點隔行或隔列逐次掃描圖片。
5.根據(jù)權利要求4所述的針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)，其特征在于 所述數(shù)據(jù)采集及檢測單元每一秒只檢測2 3幀圖片，根據(jù)實際需要每次檢測只檢測圖片1/3 1/2的區(qū)域。
6.一種權利要求I所述的針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟 攝像步驟通過攝像單元拍攝通過設定區(qū)域的行人； 檢測步驟包括 -方形目標框設定步驟通過方形目標框設定模塊設定一個正方形目標框，使方形框框定人頭在俯視圖像的區(qū)域，方形框的大小根據(jù)檢測目標的實際情況確定，隨攝像頭安裝高度不同而變化，圈定的規(guī)則是俯視的人頭位于窗口中間，四周留有一定間距，滑動檢測窗口就是上述的這個方形框，將檢測窗口分成3X3共9個小正方形子塊，子塊與子塊之間有一半面積重疊；如果設檢測窗口的長和寬分別是《，則小正方形塊的-邊長為w/2 ； -滑動檢測窗口圖像梯度獲取步驟通過滑動檢測窗口圖像梯度獲取模塊將檢測框的灰度圖像數(shù)據(jù)與模板[-1，O, I]和[-1，O, 1]τ做卷積，得到圖像任意一像素點在X方向梯度值dx(x, y)和y方向梯度值dy(x, y)； -圖像任意一像素點梯度方向值獲取步驟通過圖像任意一像素點梯度方向值獲取模塊獲取圖像任意一像素點(x，y)的梯度方向值Θ (x, y)、I6^( X, y) = tan —-; -子塊像素梯度方向統(tǒng)計步驟通過子塊像素梯度方向統(tǒng)計模塊統(tǒng)計各子塊像素的梯度方向計算子塊內所有像素的梯度方向分別落在-180° 180°范圍的9個區(qū)間的累加值，每個區(qū)間是40°角的范圍；像素的梯度方向累加是帶加權系數(shù)的，即每個像素的梯度方向值要乘以一個系數(shù)，這個系數(shù)等于該像素X方向和y方向梯度的絕對值之和；每一個子塊根據(jù)自身在9個區(qū)間的梯度方向的統(tǒng)計值，得到一行或一列向量；即每一子塊對應向量的各個分量就是該子塊梯度方向分別落在9個區(qū)間的統(tǒng)計值； -子塊歸一化處理步驟通過子塊歸一化處理模塊歸一化處理各子塊；設ν表示一個未歸一化的向量，Ilvll表示向量的一階范數(shù)，e為一小常量,則歸一化的算式是ν = ν/(I I V I I+e); -梯度方向信息串聯(lián)疊加步驟通過梯度方向信息串聯(lián)疊加模塊將一個方形框里面的9個子塊的梯度方向信息依次串聯(lián)疊加，形成一個81維的向量；即每個滑動窗的特征轉換成一個81維的關于梯度方向統(tǒng)計結果的向量。
7.根據(jù)權利要求6所述的計數(shù)方法，其特征在于 所述方法進一步包括 訓練步驟從實際的環(huán)境中采集、抽取大量包含目標的樣本和不包含目標的樣本圖片，包含目標的樣本為正樣本，不包含目標的樣本為負樣本；利用所述檢測單元對所有樣本圖片提取特征向量；樣本圖片的大小必須與滑動檢測窗口的大小一樣；然后，采用支持向量機做分類器，用正、負樣本的特征向量對其進行訓練，獲得分類器的參數(shù)，即獲得分類器的判別|吳型; 數(shù)據(jù)采集及檢測步驟利用所述檢測單元滑動窗體掃描新采集的圖片對現(xiàn)場新采集的圖片，用滑動檢測窗體以設定步長隔行或隔列逐次掃描圖片；判斷及計數(shù)步驟提取滑動窗后檢測到的圖片區(qū)域的特征向量，并輸入到分類器當中進行判斷，判斷是否含有目標；如果是，則計數(shù)，并按步長繼續(xù)掃描；如果不是，則繼續(xù)按步長掃描。
8.根據(jù)權利要求7所述的計數(shù)方法，其特征在于 所述訓練步驟還包括灰度圖像轉換步驟，將彩色圖像就先轉換成灰度圖像。
9.根據(jù)權利要求7所述的計數(shù)方法，其特征在于 所述數(shù)據(jù)采集及檢測步驟中，用滑動檢測窗體以步長為5個像素點隔行或隔列逐次掃描圖片。
10.根據(jù)權利要求9所述的計數(shù)方法，其特征在于 所述數(shù)據(jù)采集及檢測步驟中，每一秒只檢測2 3幀圖片，根據(jù)實際需要每次檢測只檢測圖片1/3 1/2的區(qū)域。
全文摘要
本發(fā)明揭示了一種針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括攝像單元、檢測單元、訓練單元、判斷及計數(shù)單元。攝像單元設置于出入口的頂部上端，用以拍攝通過的行人。檢測單元包括方形目標框設定模塊、滑動檢測窗口(即方形框)圖像梯度獲取模塊、圖像任意一像素點梯度方向值獲取模塊、子塊像素梯度方向統(tǒng)計模塊、子塊歸一化處理模塊、梯度方向信息串聯(lián)疊加模塊。本發(fā)明提出的針對俯視行人的檢測計數(shù)系統(tǒng)及方法，基本不存在目標之間遮擋的問題，從而可以提高檢測的精確度。
文檔編號G06M15/00GK102930287SQ20121036496
公開日2013年2月13日 申請日期2012年9月26日 優(yōu)先權日2012年9月26日
發(fā)明者唐春暉 申請人:上海理工大學