一種客流量統(tǒng)計方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及圖像處理領域，提供了一種客流量統(tǒng)計方法，包括S1、獲取雙目攝像機采集的兩張原始二維圖，采用深度圖算法對兩張原始二維圖進行重建及背景過濾，獲得3D深度圖；S2、獲取3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維進行人頭過濾檢測，并利用3D深度圖過濾人形干擾，得客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)。本發(fā)明還提供了一種對應的系統(tǒng)。本發(fā)明的方法和系統(tǒng)，通過對雙目攝像機采集的圖像進行二維和三維深度處理，得到精確的客流數(shù)據(jù)，從而為現(xiàn)場控制提供了可靠的依據(jù)。
【專利說明】一種客流量統(tǒng)計方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理領域，更具體地說，涉及一種客流量統(tǒng)計方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]客流的數(shù)據(jù)是智慧商業(yè)中極其重要的數(shù)據(jù)，獲取準確有效的數(shù)據(jù)，對商業(yè)中提高轉(zhuǎn)化率和采取方案來吸引客戶起到?jīng)Q定性的作用；在智能交通領域，通過客流的數(shù)據(jù)，來有效的調(diào)度車輛以及防止違法行為的發(fā)生，起到重要作用；在商場或大型超市，通過客流的統(tǒng)計，來有效的調(diào)整工作人員的工作，實現(xiàn)現(xiàn)場控制，提高工作效率。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，采用二維的圖像進行識別，在一定的情況下，無法正確識別，比如:陽光下陰影、人托著箱子、各種非黑色的頭發(fā)的人等等因素都可能造成客流量統(tǒng)計出現(xiàn)多統(tǒng)計或少統(tǒng)計，從而使得客流量統(tǒng)計的準確率極低。這極不利于現(xiàn)場控制。
[0004]因此，需要一種準確統(tǒng)計客流量的客流量統(tǒng)計方法及系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種客流量統(tǒng)計方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中客流量統(tǒng)計精度低等的問題
為了實現(xiàn)本發(fā)明的目的，一種客流量統(tǒng)計方法，包括:S1、獲取雙目攝像機采集的兩張原始二維圖，采用深度圖算法對兩張原始二維圖進行重建及背景過濾，獲得3D深度圖；S2、獲取3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭過濾檢測，并利用3D深度圖過濾人形干擾，得客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
[0006]優(yōu)選地，所述S2具體包括:S21、獲取3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭檢測，確定人形候選區(qū)；S22、對人形候選區(qū)的人形進行人形特征過濾檢測，確定檢測區(qū)；S23、對檢測區(qū)的人形利用3D深度圖進行深度匹配，過濾人形干擾；S24、對檢測到的人形進行計數(shù)。
[0007]優(yōu)選地，所述人形特征包括具有頭部和肩部組合的特征。
[0008]優(yōu)選地，所述S23具體為:確定檢測區(qū)中對應3D深度圖中對應的區(qū)域中人形深度，若人形深度低于閾值，則濾除，否則，保留該人形。
[0009]上述任一技術(shù)方案，所述SI具體包括:S11、利用雙目攝像機與原始二維圖像中的點形成的角度和雙目攝像機的間距計算獲得所述點與雙目攝像機之間連線的距離h ;S12、對h大于閾值的點進行過濾，得3D深度圖。
[0010]為了更好的實現(xiàn)本發(fā)明的目的，本發(fā)明還提供了一種客流量統(tǒng)計系統(tǒng)，包括:雙目攝像機，用于采集客流區(qū)的原始二維圖；FPGA單元，用于獲取雙目攝像機采集的兩張原始二維圖，采用深度圖算法對兩張原始二維圖進行重建及背景過濾得3D深度圖；中央處理單元，用于獲取FPGA單元的3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭過濾檢測，并利用3D深度圖過濾人形干擾得客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
[0011]優(yōu)選地，所述中央處理單元包括:第一過濾模塊，用于獲取3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭檢測，確定人形候選區(qū)；第二過濾模塊，用于對人形候選區(qū)的人形進行人形特征檢測，確定檢測區(qū)；所述人形特征包括具有頭部和肩部組合的特征；人形匹配模塊，用于對檢測區(qū)的人形利用3D深度圖進行深度匹配過濾人形干擾；計數(shù)模塊，用于對檢測到的人形進行計數(shù)。
[0012]優(yōu)選地,所述深度圖算法為:h=L*tanx*tany/ (tanx+tany),所述x、y分別為雙目攝像機與原始二維圖像中的點組成的角的角度，所述L為雙目攝像機的間距。
[0013]上述任一技術(shù)方案中，所述系統(tǒng)還包括:存儲單元，用于存儲中央處理單元的處理結(jié)果。
[0014]本發(fā)明的上述技術(shù)方案中，通過對原始二維圖進行重建及背景過濾，獲得3D深度圖，在采用3D深度圖對過濾人形干擾，從而可以得到精確的客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)，為現(xiàn)場控制提供了可靠性的依據(jù)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]圖1是本發(fā)明第一實施例中客流量統(tǒng)計方法的方法流程圖。
[0016]圖2是本發(fā)明第一實施例中獲得3D深度圖的方法流程圖。
[0017]圖3是本發(fā)明第二實施例中統(tǒng)計客流量的客流量統(tǒng)計系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0018]圖4是本發(fā)明第二實施例中雙目攝像機拍攝現(xiàn)場示意圖。
【具體實施方式】
[0019]為了使本發(fā)明目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚、明白，以下結(jié)合附圖對此進行說明。
[0020]結(jié)合圖1和圖2，本發(fā)明提出一實施例。一種客流量統(tǒng)計方法，包括以下步驟。[0021 ] S1、獲取雙目攝像機采集的兩張原始二維圖，采用深度圖算法對兩張原始二維圖進行重建及背景過濾，獲得3D深度圖。
[0022]S2、獲取3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭過濾檢測，并利用3D深度圖過濾人形干擾，得客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
[0023]本發(fā)明的上述技術(shù)方案，通過對原始二維圖進行重建及背景過濾，獲得3D深度圖，在采用3D深度圖對過濾人形干擾，從而可以得到精確的客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)，為現(xiàn)場控制提供了可靠性的依據(jù)。
[0024]本實施例中，所述步驟SI具體包括:S1、利用雙目攝像機與原始二維圖像中的點所成的角度和雙目攝像機的間距計算獲得所述點與雙目攝像機之間連線的距離h。其中，所述雙目攝像機之間的間距已知，且雙目攝像機與原始二維圖像中的點所成的兩個角的角度已知。該技術(shù)方案完成了兩張二維圖像的重建。
[0025]S2、對h大于閾值的點進行過濾，得3D深度圖。本步驟對重建的圖進行背景過濾，從而獲得3D深度圖。
[0026]本技術(shù)方案，對同一個點的坐標進行插值，從而確認該點到鏡頭之間的距離，能夠很好的實現(xiàn)三維圖的重建，再對背景進行過濾，從而獲得精確的3D深度圖，為后續(xù)的獲得精確的客流數(shù)據(jù)提供了基礎。
[0027]本實施例中，所述步驟S2具體包括: S21、獲取3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭檢測，確定人形候選區(qū)。所述一張原始二維圖為雙目攝像機拍攝的任意一張原始二維圖。所述進行人頭檢測包括對人頭的形狀、顏色等進行篩選，以確定有效的初步人形候選區(qū)。
[0028]S22、對人形候選區(qū)的人形進行人形特征檢測過濾，確定檢測區(qū)。本步驟中，所述人形特征包括具有頭部和肩部組合的特征，也即對人形候選區(qū)中沒有頭部和肩部的區(qū)域進行濾除，保留具有頭部和肩部的區(qū)域，形成檢測區(qū)。本步驟可以將比如:帽子、光頭、陰影等人形加入到檢測區(qū)中，從而克服了現(xiàn)有技術(shù)中的少統(tǒng)計現(xiàn)象。
[0029]S23、對檢測區(qū)的人形利用3D深度圖進行深度匹配，過濾人形干擾。該步驟具體為確定檢測區(qū)中對應的3D深度圖中對應的區(qū)域中人形深度，若人形深度低于閾值，則濾除，否則，保留該人形。本步驟可以有效的濾除步驟S22中添加的非人的部分，大大提高濾除的精度。其中，所述的人形深度包括檢測區(qū)檢測的人形高度。
[0030]S24、對檢測到的人形進行計數(shù)。
[0031]本發(fā)明的上述技術(shù)方案，通過添加誤過濾的部分，再對整體采用3D深度圖進行進一步的過濾，從而保證了過濾的精度。
[0032]本發(fā)明提出第二實施例，結(jié)合圖3和圖4。一種客流量統(tǒng)計系統(tǒng)，包括:雙目攝像機1，F(xiàn)PGA單元2和中央處理單元3。其中:
(I)雙目攝像機I，用于采集客流區(qū)O的原始二維圖。
[0033]其中，所述雙目攝像機I是兩個攝像機，其可以拍攝視頻和圖像，當拍攝的為視頻時，F(xiàn)PGA單元2采集該雙目攝像機I的視頻數(shù)據(jù)。
[0034](2) FPGA單元2，用于獲取雙目攝像機采集的兩張原始二維圖，采用深度圖算法對兩張原始二維圖進行重建及背景過濾得3D深度圖。
[0035]其中，所述FPGA 單兀為 FPGA(Field — Programmable Gate Array,現(xiàn)場可編程門陣列)的一部分，F(xiàn)PGA是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為專用集成電路(ASIC)領域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的，既解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數(shù)有限的缺點。其中，F(xiàn)PGA單元2用于采集雙目攝像機的視頻數(shù)據(jù)，對采集的數(shù)據(jù)進行重建過濾。
[0036]結(jié)合圖4,對深度圖的算法進行說明，其中，所述的深度圖算法為:h=L*tanx*tany/(tanx+tany),其中,所述x、y分別為雙目攝像機I與原始二維圖像O中的點組成的角的角度，所述L為雙目攝像機的間距。
[0037](3)中央處理單元3，用于獲取FPGA單元的3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭過濾檢測，并利用3D深度圖過濾人形干擾得客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
[0038]本發(fā)明的上述技術(shù)方案，通過對原始二維圖進行重建及背景過濾，獲得3D深度圖，再采用3D深度圖對過濾人形干擾，從而可以得到精確的客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)，為現(xiàn)場控制提供了可靠性的依據(jù)。
[0039]進一步的，所述的中央處理單元3具體可包括以下模塊。
[0040](I)第一過濾模塊，用于獲取3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭檢測，確定人形候選區(qū)。
[0041](2)第二過濾模塊，用于對人形候選區(qū)的人形進行人形特征檢測，確定檢測區(qū)。所述人形特征包括具有頭部和肩部組合的特征，也即對人形候選區(qū)中沒有頭部和肩部的區(qū)域進行濾除，保留具有頭部和肩部的區(qū)域，形成檢測區(qū)。本模塊可以將比如:帽子、光頭、陰影等人形加入到檢測區(qū)中，從而克服了現(xiàn)有技術(shù)中的少統(tǒng)計的現(xiàn)象。
[0042](3)人形匹配模塊，用于對檢測區(qū)的人形利用3D深度圖進行深度匹配過濾人形干擾。利用該模塊進行過濾時，需要確定檢測區(qū)中對應的3D深度圖中檢測區(qū)的深度，若人形深度低于閾值，則濾除，否則，保留該人形。該模塊可以有效的濾除第二過濾模塊中添加的非人的部分，不僅保證的不漏檢也保證了不多檢，大大提高濾除的精度。
[0043](4)計數(shù)模塊，用于對檢測到的人形進行計數(shù)。
[0044]本發(fā)明的上述技術(shù)方案，通過添加誤過濾的部分，在對整體采用3D深度圖進行進一步的過濾，從而保證了過濾的精度。
[0045]本發(fā)明的系統(tǒng)還可包括存儲單元，用于存儲中央處理單元的處理結(jié)果。其中，所述的存儲單元包括但不限于SD卡或者是電腦內(nèi)存。
[0046]上述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所做的任何修改、等同替換和修改等，均應包含在本發(fā)明保護的范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種客流量統(tǒng)計方法，其特征在于，包括: 51、獲取雙目攝像機采集的兩張原始二維圖，采用深度圖算法對兩張原始二維圖進行重建及背景過濾，獲得3D深度圖； 52、獲取3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭過濾檢測，并利用3D深度圖過濾人形干擾，得客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的客流量統(tǒng)計方法，其特征在于，所述S2具體包括: 521、獲取3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭檢測，確定人形候選區(qū)； 522、對人形候選區(qū)的人形進行人形特征過濾檢測，確定檢測區(qū)； 523、對檢測區(qū)的人形利用3D深度圖進行深度匹配，過濾人形干擾； 524、對檢測到的人形進行計數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的客流量統(tǒng)計方法，其特征在于，所述人形特征包括具有頭部和肩部組合的特征。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的客流量統(tǒng)計方法，其特征在于，所述S23具體為:確定檢測區(qū)中對應3D深度圖中對應的區(qū)域中人形深度，若人形深度低于閾值，則濾除，否則，保留該人形。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項所述的客流量統(tǒng)計方法，其特征在于，所述SI具體包括:S11、利用雙目攝像機與原始二維圖像中的點形成的角度和雙目攝像機的間距計算獲得所述點與雙目攝像機之間連線的距離h ； S12、對h大于閾值的點進行過濾，得3D深度圖。
6.一種客流量統(tǒng)計系統(tǒng)，其特征在于，包括: 雙目攝像機，用于采集客流區(qū)的原始二維圖； FPGA單元，用于獲取雙目攝像機采集的兩張原始二維圖，采用深度圖算法對兩張原始二維圖進行重建及背景過濾得3D深度圖； 中央處理單元，用于獲取FPGA單元的3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭過濾檢測，并利用3D深度圖過濾人形干擾得客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的客流量統(tǒng)計系統(tǒng)，其特征在于，所述中央處理單元包括: 第一過濾模塊，用于獲取3D深度圖和一張原始二維圖，對原始二維圖進行人頭檢測，確定人形候選區(qū)； 第二過濾模塊，用于對人形候選區(qū)的人形進行人形特征檢測，確定檢測區(qū)；所述人形特征包括具有頭部和肩部組合的特征； 人形匹配模塊，用于對檢測區(qū)的人形利用3D深度圖進行深度匹配過濾人形干擾； 計數(shù)模塊，用于對檢測到的人形進行計數(shù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的客流量統(tǒng)計系統(tǒng)，其特征在于，所述深度圖算法為:h=L*tanx*tany/ (tanx+tany),所述x、y分別為雙目攝像機與原始二維圖像中的點組成的角的角度，所述L為雙目攝像機的間距。
9.根據(jù)權(quán)利要求6至8中任一項所述的客流量統(tǒng)計系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括:存儲單元，用于存儲中央處理單元的處理結(jié)果。
【文檔編號】G06K9/00GK103455792SQ201310363318
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年8月20日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月20日
【發(fā)明者】張銳鵬 申請人:深圳市飛瑞斯科技有限公司