人群密度信息获取方法
【专利摘要】本发明公开了人群密度信息获取方法，包括：从当前人群采集图像中，提取当前人群采样图像；根据当前人群采样图像获取人群密度采样值；根据人群密度采样值与设定阀值的判断结果，进行纹理法密度分析或像素法人群密度分析，获取当前人群密度信息；根据当前人群密度信息生成人群密度报警信息。从而解决了现有人群密度准确性低的问题。避免了由于分析方法不当而造成的密度分析精度下降的情况。从而，提高了人群密度采集的准确性，降低了人群预存的成本并提高了信息的有效性。
【专利说明】人群密度信息获取方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理和模式识别【技术领域】，尤其涉及人群密度信息获取方法。
【背景技术】
[0002] 随着社会的发展，出现了越来越多的人流汇聚场所，对大型城市的公共基础设施 造成了巨大压力，如火车站、地铁站、公交车站以及体育馆等经常会迎来短期的人流高峰。 人群高度拥挤容易发生踩踏事故，存在很大的安全隐患，很多人群踩踏事故在各个国家屡 见不鲜。例如：2012年12月31日科特迪瓦举行庆祝新年的焰火表演庆典时，发生严重踩踏 事故，造成至少61人死亡；2011年1月14日印度在庆祝宗教节日时发生重大踩踏事件，至 少造成100人死亡；2013年湖北省一小学因拥挤发生踩踏事故，造成4名学生死亡。为了应 对这些突发事件，近年来许多公共场合都安装了监控系统对人流进行监控。但传统的监控 系统都是通过人工对闭路电视的不同场景进行监视，这种方法具有主观性，不能定量分析， 而且监控人员容易疲劳，导致忽视监视器上的突发状况，从而造成不可挽回的后果。因此基 于智能视频的人群密度评估方法对于避免重大安全问题至关重要。
【发明内容】
[0003] 针对上述现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供人群密度信息获取方法，解决 了现有人群密度准确性低的问题。
[0004] 本发明公开了人群密度信息获取方法，包括：
[0005] 步骤S101，从当前人群采集图像中，提取当前人群采样图像；
[0006] 步骤S102,根据所述当前人群采样图像获取人群密度采样值；
[0007] 步骤S103,判断所述人群密度采样值是否大于设定阀值，若是，则根据纹理法对所 述当前人群采集图像进行密度分析，获取当前人群密度信息；若否，则根据像素法对所述当 前人群采集图像进行人群密度分析，获取当前人群密度信息；
[0008] 步骤S104,根据所述当前人群密度信息生成人群密度报警信息。
[0009] 作为本发明的一种优选的实施方式，所述步骤SlOl中包括：
[0010] 从当前人群采集图像的地貌图中分离出，第一地貌区域及第二地貌区域；在所述 第一地貌区域及所述第二地貌区域内分别进行图像采集，获取当前第一人群采集图像及第 二人群采集图像；从所述当前第一人群采集图像中，提取当前第一人群采样图像，从所述当 前第二人群采集图像中，提取当第二前人群采样图像。
[0011] 作为本发明的一种优选的实施方式，所述步骤S102中包括：
[0012] 根据所述当前第一人群采样图像，获取第一人群密度采样值，根据所述当前第二 人群采样图像，获取第二人群密度采样值。
[0013] 作为本发明的一种优选的实施方式，所述步骤S103中包括：
[0014] 判断所述第一人群密度采样值是否大于设定阀值，若是，则根据纹理法对所述当 前第一人群采集图像进行人群密度分析，获取第一人群密度信息；若否，则根据像素法对所 述当前人群图像进行人群密度分析，获取第一人群密度信息；
[0015] 判断所述第二人群密度采样值是否大于设定阀值，若是，则根据纹理法对所述当 前第二人群采集图像进行人群密度分析，获取第二人群密度信息；若否，则根据像素法对所 述当前人群图像进行人群密度分析，获取第二人群密度信息
[0016] 根据所述第一人群密度信息、第二人群密度信息及所述当前人群采集图像的地貌 图生成当前人群采集图像的密度图。
[0017] 作为本发明的一种优选的实施方式，所述步骤S104中包括：
[0018] 根据所述人群采集图像的密度图及设定报警密度阀值，生成所述密度图中各区域 的报警信息，根据该报警信息生成人群密度报警图。
[0019] 作为本发明的一种优选的实施方式，所述步骤SlOl中还包括：
[0020] 从当前人群采集图像的地貌图中，提取出重点区域；
[0021] 根据所述重点地貌段提取出与该地貌段相连的汇聚区域；
[0022] 在所述重点区域及所述汇聚区域内分别进行图像采集，获取当前重点区域人群采 集图像及当前汇聚区域人群采集图像；从所述当前重点区域人群采集图像中，提取当前重 点区域人群采样图像，从所述当前汇聚人群采集图像中，提取当第汇聚人群采样图像。
[0023] 作为本发明的一种优选的实施方式，所述步骤S102中包括：
[0024] 根据所述当前重点区域人群采样图像，获取重点区域人群密度采样值，根据所述 汇聚人群采样图像，获取汇聚区域人群密度采样值。
[0025] 作为本发明的一种优选的实施方式，所述步骤S103中包括：
[0026] 判断所述重点区域人群密度采样值是否大于设定阀值，若是，则根据纹理法对所 述当前重点区域人群采集图像进行人群密度分析，获取重点区域人群密度信息；若否，则根 据像素法对所述当前人群图像进行人群密度分析，获取重点区域人群密度信息；
[0027] 判断所述汇聚区域人群密度采样值是否大于设定阀值，若是，则根据纹理法对所 述当前汇聚区域人群采集图像进行人群密度分析，获取汇聚区域人群密度信息；若否，则根 据像素法对所述当前人群图像进行人群密度分析，获取汇聚区域人群密度信息。
[0028] 作为本发明的一种优选的实施方式，所述步骤S104中包括：
[0029] 判断所述重点区域人群密度信息是否超过人群密度报警阀值，若是，则根据所述 重点区域人群密度信息生成人群密度报警信息；若否，则根据所述当前汇聚区域的人流速 度及距离、重点区域人群密度信息、汇聚区域人群密度信息，及人群密度报警阀值，获取报 警密度延时时间；
[0030] 根据所述报警密度延时时间生成人群密度报警信息。
[0031] 作为本发明的一种优选的实施方式，所述步骤S104中包括：
[0032] 根据所述重点区域人群密度信息、汇聚区域人群密度信息及所述当前人群采集图 像的地貌图生成当前人群采集图像的密度图。
[0033] 本发明的的有益效果为，通过对当前人群密度采样值的判断，通过不同的方法，对 当前的人群密度进行分析，从而获得了更为准确的人群密度信息，避免了由于分析方法不 当而造成的密度分析精度下降的情况。从而，提高了人群密度采集的准确性，降低了人群预 存的成本并提高了信息的有效性。
【专利附图】
【附图说明】
[0034] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0035] 图1为本发明一种实施方式中，人群密度信息获取方法的处理流程示意图；
[0036] 图2为本发明一种实施方式中，四个不同方向对应的对比度的不同角度的变化示 意图；
[0037] 图3为本发明一种实施方式中，四个不同方向对应的相关性的不同角度的变化示 意图；
[0038] 图4为本发明一种实施方式中，四个不同方向对应的能量的不同角度的变化示意 图；
[0039] 图5为本发明一种实施方式中，四个不同方向对应的逆差矩的不同角度的变化示 意图；
[0040] 图6为本发明一种实施方式中，人群密度信息获取方法的处理流程示意图。
【具体实施方式】
[0041] 下面将结合本发明的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所 描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发 明保护的范围。
[0042] 在本发明的一种人群密度信息获取方法，如图1所示，包括：
[0043] 步骤S101，从当前人群采集图像中，提取当前人群采样图像。
[0044] 本步骤中，可通过在人群密集处安装的摄像、摄影器材对当前的人群图像进行采 集。同时，如公园或山地等区域，不同的地貌的人员汇聚情况不同，如在公园的大门处，人员 汇聚会较为集中，还可根据不同的地貌类型，将现有的地貌分为，高密度地貌区域，即第一 地貌区域，及低密度地貌区域，即第二地貌区域。具体可从当前人群采集图像的地貌图中分 离出，第一地貌区域及第二地貌区域。分别在第一地貌区域及第二地貌区域内分别进行图 像采集，获取当前第一人群采集图像及第二人群采集图像。从当前第一人群采集图像中，提 取当前第一人群采样图像，即高密度地域的人群图像；从当前第二人群采集图像中，提取当 第二前人群采样图像，即低密度地域的人群图像。上述的采集输入图像图像一般是从视频 序列抽取的单幅静态图像，也可能是视频序列。同时，在此步骤中，还可对采集图像进行预 处理，预处理一般包括光照预处理、针对单幅静态图像的模板背景屏蔽、针对视频序列的前 景提取等。通过直方图均衡可以减小光照变化的影响；模板背景屏蔽用模板来屏蔽掉大部 分复杂背景，只保留感兴趣区域；背景减用以通过裁减背景得到运动目标对象的区域。
[0045] 本专利将采用混合高斯（Mixture of Gaussians，MoG)进行背景提取，混合高斯背 景建模方法最先由Friedman等在交通监控场景中提出，后来Stauffer等提出了一种更为 一般的混合髙斯背景建模方法 [35]。混合高斯模型能够描述像素的多模状态，能够应对相对 复杂、光照缓慢变化或存在小幅度重复运动的背景变化，并能较为准确的建模，因而受到较 为广泛的应用。
[0046] 混合高斯模型是将背景图像中每一个像素都用K个高斯模型来表示该像素点在 某段时间内不同的状态。假设Xt为某像素点在时刻t的灰度值，则其概率密度函数如公式 3~1 ：
【权利要求】
1. 人群密度信息获取方法，其特征在于，包括： 步骤S101，从当前人群采集图像中，提取当前人群采样图像； 步骤S102,根据所述当前人群采样图像获取人群密度采样值； 步骤S103,判断所述人群密度采样值是否大于设定阀值，若是，则根据纹理法对所述当 前人群采集图像进行密度分析，获取当前人群密度信息；若否，则根据像素法对所述当前人 群采集图像进行人群密度分析，获取当前人群密度信息； 步骤S104,根据所述当前人群密度信息生成人群密度报警信息。
2. 根据权利要求1所述的人群密度信息获取方法，其特征在于，所述步骤S101中包 括： 从当前人群采集图像的地貌图中分离出，第一地貌区域及第二地貌区域；在所述第一 地貌区域及所述第二地貌区域内分别进行图像采集，获取当前第一人群采集图像及第二人 群采集图像；从所述当前第一人群采集图像中，提取当前第一人群采样图像，从所述当前第 二人群采集图像中，提取当第二前人群采样图像。
3. 根据权利要求2所述的人群密度信息获取方法，其特征在于，所述步骤S102中包 括： 根据所述当前第一人群采样图像，获取第一人群密度采样值，根据所述当前第二人群 采样图像，获取第二人群密度采样值。
4. 根据权利要求3所述的人群密度信息获取方法，其特征在于，所述步骤S103中包 括： 判断所述第一人群密度采样值是否大于设定阀值，若是，则根据纹理法对所述当前第 一人群采集图像进行人群密度分析，获取第一人群密度信息；若否，则根据像素法对所述当 前人群图像进行人群密度分析，获取第一人群密度信息； 判断所述第二人群密度采样值是否大于设定阀值，若是，则根据纹理法对所述当前第 二人群采集图像进行人群密度分析，获取第二人群密度信息；若否，则根据像素法对所述当 前人群图像进行人群密度分析，获取第二人群密度信息 根据所述第一人群密度信息、第二人群密度信息及所述当前人群采集图像的地貌图生 成当前人群采集图像的密度图。
5. 根据权利要求4所述的人群密度信息获取方法，其特征在于，所述步骤S104中包 括： 根据所述人群采集图像的密度图及设定报警密度阀值，生成所述密度图中各区域的报 警信息，根据该报警信息生成人群密度报警图。
6. 根据权利要求1所述的人群密度信息获取方法，其特征在于，所述步骤S101中还包 括： 从当前人群采集图像的地貌图中，提取出重点区域； 根据所述重点地貌段提取出与该地貌段相连的汇聚区域； 在所述重点区域及所述汇聚区域内分别进行图像采集，获取当前重点区域人群采集图 像及当前汇聚区域人群采集图像；从所述当前重点区域人群采集图像中，提取当前重点区 域人群采样图像，从所述当前汇聚人群采集图像中，提取当第汇聚人群采样图像。
7. 根据权利要求6所述的人群密度信息获取方法，其特征在于，所述步骤S102中包 括： 根据所述当前重点区域人群采样图像，获取重点区域人群密度采样值，根据所述汇聚 人群采样图像，获取汇聚区域人群密度采样值。
8. 根据权利要求7所述的人群密度信息获取方法，其特征在于，所述步骤S103中包 括： 判断所述重点区域人群密度采样值是否大于设定阀值，若是，则根据纹理法对所述当 前重点区域人群采集图像进行人群密度分析，获取重点区域人群密度信息；若否，则根据像 素法对所述当前人群图像进行人群密度分析，获取重点区域人群密度信息； 判断所述汇聚区域人群密度采样值是否大于设定阀值，若是，则根据纹理法对所述当 前汇聚区域人群采集图像进行人群密度分析，获取汇聚区域人群密度信息；若否，则根据像 素法对所述当前人群图像进行人群密度分析，获取汇聚区域人群密度信息。
9. 根据权利要求8所述的人群密度信息获取方法，其特征在于，所述步骤S104中包 括： 判断所述重点区域人群密度信息是否超过人群密度报警阀值，若是，则根据所述重点 区域人群密度信息生成人群密度报警信息；若否，则根据所述当前汇聚区域的人流速度及 距离、重点区域人群密度信息、汇聚区域人群密度信息，及人群密度报警阀值，获取报警密 度延时时间； 根据所述报警密度延时时间生成人群密度报警信息。
10. 根据权利要求8所述的人群密度信息获取方法，其特征在于，所述步骤S104中包 括： 根据所述重点区域人群密度信息、汇聚区域人群密度信息及所述当前人群采集图像的 地貌图生成当前人群采集图像的密度图。
【文档编号】G06K9/00GK104463121SQ201410743783
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年12月8日 优先权日:2014年12月8日
【发明者】靳薇, 李济朝, 李彬, 曲寒冰 申请人:北京市新技术应用研究所