一種客流量統計方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明涉及圖像處理領域，提供了一種客流量統計方法，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，得客流統計數據。本發明還提供了一種對應的系統。本發明的方法和系統，通過對雙目攝像機采集的圖像進行二維和三維深度處理，得到精確的客流數據，從而為現場控制提供了可靠的依據。
【專利說明】一種客流量統計方法及系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像處理領域，更具體地說，涉及一種客流量統計方法及系統。
【背景技術】
[0002]客流的數據是智慧商業中極其重要的數據，獲取準確有效的數據，對商業中提高轉化率和采取方案來吸引客戶起到決定性的作用；在智能交通領域，通過客流的數據，來有效的調度車輛以及防止違法行為的發生，起到重要作用；在商場或大型超市，通過客流的統計，來有效的調整工作人員的工作，實現現場控制，提高工作效率。
[0003]現有技術中，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、各種非黑色的頭發的人等等因素都可能造成客流量統計出現多統計或少統計，從而使得客流量統計的準確率極低。這極不利于現場控制。
[0004]因此，需要一種準確統計客流量的客流量統計方法及系統。

【發明內容】

[0005]本發明的目的在于提供一種客流量統計方法及系統，旨在解決現有技術中客流量統計精度低等的問題
為了實現本發明的目的，一種客流量統計方法，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，得客流統計數據。
[0006]優選地，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；S22、對人形候選區的人形進行人形特征過濾檢測，確定檢測區；S23、對檢測區的人形利用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。
[0007]優選地，所述人形特征包括具有頭部和肩部組合的特征。
[0008]優選地，所述S23具體為:確定檢測區中對應3D深度圖中對應的區域中人形深度，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]為了更好的實現本發明的目的，本發明還提供了一種客流量統計系統，包括:雙目攝像機，用于采集客流區的原始二維圖；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計數據。
[0011]優選地，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；第二過濾模塊，用于對人形候選區的人形進行人形特征檢測，確定檢測區；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，用于對檢測區的人形利用3D深度圖進行深度匹配過濾人形干擾；計數模塊，用于對檢測到的人形進行計數。
[0012]優選地,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]上述任一技術方案中，所述系統還包括:存儲單元，用于存儲中央處理單元的處理結果。
[0014]本發明的上述技術方案中，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計數據，為現場控制提供了可靠性的依據。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]圖1是本發明第一實施例中客流量統計方法的方法流程圖。
[0016]圖2是本發明第一實施例中獲得3D深度圖的方法流程圖。
[0017]圖3是本發明第二實施例中統計客流量的客流量統計系統的結構示意圖。
[0018]圖4是本發明第二實施例中雙目攝像機拍攝現場示意圖。
【具體實施方式】
[0019]為了使本發明目的、技術方案及優點更加清楚、明白，以下結合附圖對此進行說明。
[0020]結合圖1和圖2，本發明提出一實施例。一種客流量統計方法，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，得客流統計數據。
[0023]本發明的上述技術方案，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計數據，為現場控制提供了可靠性的依據。
[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，為后續的獲得精確的客流數據提供了基礎。
[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。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。
[0028]S22、對人形候選區的人形進行人形特征檢測過濾，確定檢測區。本步驟中，所述人形特征包括具有頭部和肩部組合的特征，也即對人形候選區中沒有頭部和肩部的區域進行濾除，保留具有頭部和肩部的區域，形成檢測區。本步驟可以將比如:帽子、光頭、陰影等人形加入到檢測區中，從而克服了現有技術中的少統計現象。
[0029]S23、對檢測區的人形利用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中對應的3D深度圖中對應的區域中人形深度，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檢測的人形高度。
[0030]S24、對檢測到的人形進行計數。
[0031]本發明的上述技術方案，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]本發明提出第二實施例，結合圖3和圖4。一種客流量統計系統，包括:雙目攝像機1，FPGA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，FPGA單元2采集該雙目攝像機I的視頻數據。
[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,現場可編程門陣列)的一部分，FPGA是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。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有限的缺點。其中，FPGA單元2用于采集雙目攝像機的視頻數據，對采集的數據進行重建過濾。
[0036]結合圖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計數據。
[0038]本發明的上述技術方案，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計數據，為現場控制提供了可靠性的依據。
[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。
[0041](2)第二過濾模塊，用于對人形候選區的人形進行人形特征檢測，確定檢測區。所述人形特征包括具有頭部和肩部組合的特征，也即對人形候選區中沒有頭部和肩部的區域進行濾除，保留具有頭部和肩部的區域，形成檢測區。本模塊可以將比如:帽子、光頭、陰影等人形加入到檢測區中，從而克服了現有技術中的少統計的現象。
[0042](3)人形匹配模塊，用于對檢測區的人形利用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，需要確定檢測區中對應的3D深度圖中檢測區的深度，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)計數模塊，用于對檢測到的人形進行計數。
[0044]本發明的上述技術方案，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]本發明的系統還可包括存儲單元，用于存儲中央處理單元的處理結果。其中，所述的存儲單元包括但不限于SD卡或者是電腦內存。
[0046]上述僅為本發明的較佳實施例，并不用于限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內所做的任何修改、等同替換和修改等，均應包含在本發明保護的范圍之內。
【權利要求】
1.一種客流量統計方法，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，得客流統計數據。
2.根據權利要求1所述的客流量統計方法，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； 522、對人形候選區的人形進行人形特征過濾檢測，確定檢測區； 523、對檢測區的人形利用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。
3.根據權利要求2所述的客流量統計方法，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.根據權利要求2所述的客流量統計方法，其特征在于，所述S23具體為:確定檢測區中對應3D深度圖中對應的區域中人形深度，若人形深度低于閾值，則濾除，否則，保留該人形。
5.根據權利要求1至4中任一項所述的客流量統計方法，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。
6.一種客流量統計系統，其特征在于，包括: 雙目攝像機，用于采集客流區的原始二維圖； 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計數據。
7.根據權利要求6所述的客流量統計系統，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； 第二過濾模塊，用于對人形候選區的人形進行人形特征檢測，確定檢測區；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，用于對檢測區的人形利用3D深度圖進行深度匹配過濾人形干擾； 計數模塊，用于對檢測到的人形進行計數。
8.根據權利要求6所述的客流量統計系統，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.根據權利要求6至8中任一項所述的客流量統計系統，其特征在于，所述系統還包括:存儲單元，用于存儲中央處理單元的處理結果。
【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 優先權日:2013年8月20日
【發明者】張銳鵬 申請人:深圳市飛瑞斯科技有限公司