CN103942773A - 一种通过图像分析获取排队长度的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种通过图像分析获取排队长度的方法及装置。其方法包括：统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数；根据每个排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量，获取每个排队区域的排队长度。本发明实施例，通过对多帧视频图像进行前景检测，统计各个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数。如果图像帧数的统计结果达到第一阈值，则表示该像素点对应的室内场景有人员排队。那么，通过统计每个排队区域中图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点数量，即可获取该排队区域的排队长度。

Description

一种通过图像分析获取排队长度的方法及装置

技术领域

本发明涉及基于计算机视觉的图像检测技术领域，尤其涉及一种通过图像分析获取排队长度的方法及装置。

背景技术

对于排队的室内场景，需要检测排队长度，以便工作人员根据排队长度进行现场协调。例如银行的自动柜员机（ATM）前排队取钱，当检测到排队长度超过设定的阈值，则工作人员可以到现场进行如分流等协调工作。

但是现有技术中，没有针对室内场景的排队长度的自动检测实现方式。

发明内容

本发明的目的是提供一种通过图像分析获取排队长度的方法及装置，以实现室内场景的排队长度检测。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种通过图像分析获取排队长度的方法，包括：

统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数；

根据每个排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量，获取每个排队区域的排队长度。

一种通过图像分析获取排队长度的装置，包括：

图像帧数统计模块，用于统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数；

排队长度检测模块，用于根据每个排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量，获取每个排队区域的排队长度。

本发明实施例提供的方法及装置，通过对多帧视频图像进行前景检测，统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数。如果图像帧数的统计结果达到第一阈值，则表示该像素点对应的室内场景有人员排队。那么，通过统计每个排队区域中图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点数量，即可获取该排队区域的排队长度。在不增加硬件成本的前提下，利用视频图像信息实现室内场景的排队长度检测。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种方法流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种方法流程图；

图3为本发明实施例提供的装置结构示意图。

具体实施方式

为实现对室内场景的排队长度进行自动检测，本发明实施例提供一种图像检测方法。统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数。如果图像帧数的统计结果达到第一阈值，则表示该像素点对应的室内场景有人员排队。那么，通过统计每个排队区域中图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点数量，即可获取该排队区域的排队长度。在不增加硬件成本的前提下，利用视频图像信息实现室内场景的排队长度检测。

其中，每帧视频图像显示固定场景，可以但不仅限于通过在固定位置以固定角度进行图像采集获取视频图像。

下面将结合附图，对本发明实施例提供的技术方案进行详细描述。

本发明实施例提供的一种图像检测方法如图1所示，具体包括如下操作：

步骤100、统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数。

本发明实施例中，较佳地，统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的连续图像帧数。当然，也可以统计预定时间段内，视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的连续或不连续图像帧数。

步骤110、根据每个排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量，获取每个排队区域的排队长度。

本发明实施例中，应用过程中，通过预先确定不同的排队长度获取规则，步骤110的具体实现方式有多种，下面例举其中几种实现方式。

如果排队区域对应一列检测点，则根据该列检测点中图像帧数统计结果达到第一阈值的检测点数量，即可获取该列检测点对应的排队区域的排队长度。如果排队区域对应两列或以上检测点，则可以首先确定每列检测点中图像帧数统计结果达到第一阈值的检测点数量，然后，既可以根据该排队区域对应的各列检测点确定的总检测点数量获取排队长度，也可以根据该排队区域对应的各列检测点确定的检测点数量均值获取排队长度，还可以根据该排队区域对应的各列检测点中、确定的检测点数量最大值或最小值获取排队长度，等等。应当指出的是，本发明实施例例举的排队长度的具体获取方式，并非对其实现方式的限定。

本发明实施例中，可以为排队区域对应的每个像素点设置计数值，以该计数值表示像素点为前景像素点的图像帧数。其具体实现方式有多种，下面将例举其中两种。

第一种实现方式中，先判断当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点是否为前景像素点，根据判断结果更新计数值，然后再对图像帧数进行统计，具体的：对当前帧视频图像进行前景检测；判断当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点是否为前景像素点；将是前景像素点的像素点的计数值加1，将非前景像素点的像素点的计数值清零；确定所述当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点的计数值为图像帧数统计结果。

第二种实现方式中，先对图像帧数进行统计，然后再判断当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点是否为前景像素点，根据判断结果更新计数值，具体的：确定视频图像中的每个排队区域对应的像素点的计数值为图像帧数统计结果；统计视频图像中每个排队区域对应的像素点对应的像素点为前景像素点的图像帧数之后，对当前帧视频图像进行前景检测；判断当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点是否为前景像素点；将是前景像素点的像素点的计数值加1，将非前景像素点的像素点的计数值清零。

以上两种实现方式可以统计各个排队区域对应的像素点为前景像素点的连续图像帧数。如果统计预定时间段内，各个排队区域对应的像素点为前景像素点的连续或不连续图像帧数。还可以为各个排队区域对应的像素点设置计时器，根据计时器的计数，统计预定的连续帧中，各个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数。具体的，在每个统计周期内，针对每帧视频图像，将是前景像素点的像素点的计数值加1，对非前景像素点的像素点的计数值不更新。每个统计周期结束，各个像素点的计数值清零。

在上述任一实施例的基础上，可以预先在视频图像中对每个排队区域设置对应的至少一条检测线，进而在各条检测线上确定多个像素点作为排队区域对应的像素点。相应的，上述步骤100之前，还可以包括如下操作：根据预先设置的视频图像中与所述排队区域对应的至少一条检测线的端点，在当前帧视频图像中确定检测线；在每条检测线上确定多个像素点作为排队区域对应的像素点。

对于室内排队场景，排队区域相对固定。例如室内ATM场景，由于ATM设备位置固定，那么在ATM前排队存、取款的排队区域也是固定的。为了实现对室内场景的排队长度进行自动检测，可以预先确定每个排队区域设置对应的像素点。相应的，在当前帧视频图像中确定出排队区域对应的像素点，具体的，可以根据预先设定的排队区域与像素点的对应关系，确定排队区域对应的像素点的坐标信息等等。

进一步的，在获取每个排队区域的排队长度之后，还可以对排队长度超出预设值的情况进行告警处理。那么，可以预先设置第二阈值，如果有排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量达到第二阈值，则表示该排队区域的排队长度超出预设值，上报排队长度告警信息，并将该排队区域对应的像素点的计数值清零。

下面以室内ATM场景为例，对本发明实施例提供的方法进行详细描述。

为了对室内ATM场景中的排队长度进行扫描。预先对每个排队区域设置至少一条检测线。其中，每个ATM前可能出现人员排队的区域即为该场景的视频图像中的一个排队区域。可以在该区域的中间位置设置一条检测线。由于排队区域具有一定的宽度，为了提高检测的准确性，也可以在该区域设置两条或以上检测线。具体应用中，可以由操作人员根据获取的视频图像，在视频图像的坐标系中设置每个排队区域对应的检测线的端点，进而根据端点确定检测线。也可以通过图像检测，获取排队区域中的标识信息（例如场景中排队区域的排队起始标记、中止标记等），根据标识信息设置该排队区域对应的检测线。

在设置了检测线后，在各条检测线上设置多个像素点作为排队区域对应的像素点（本实施例中，可称作检测点）。作为举例而非限定，可以在每条检测线的端点之间（包含端点），等距离设置多个检测点。

例如，检测线的长度为对应的排队区域中可能出现的最长队列长度。用L(i),i＝1,...,n表示检测线长度，其中n为设置检测线的总数目。以L(1)为例，对检测线上进行平均等间隔选取m个检测点，划分后的检测线为每个检测点设置一个检测点计数器，检测点计数器表示为i＝1,...,n；s＝1,...,m

在进行排队长度检测之前，还设定第一阈值和第二阈值。其中，第一阈值用于判定检测点对应的室内场景是否有人员排队。第二阈值用于判定是否需要进行排队长度告警。可以通过经验值设定第一阈值和第二阈值，也可以通过仿真设定第一阈值和第二阈值，还可以通过其他方式设定第一阈值和第二阈值，本发明实施例不作限定。

基于上述预先设置，一种进行排队长度检测的图像检测处理方法流程如图2所示，具体如下：

步骤200、针对当前帧视频图像，确定图像显示区域中每个排队区域对应的一条检测线。

在该实施例中，每个排队区域对应一条检测线。根据预先的配置，每个排队区域还可以对应多条检测线。

具体的，根据预先设置的检测线的端点，确定检测线。

步骤210、根据预先的设置，在该检测线上确定多个检测点。

具体的，步骤210中，确定该检测线上多个检测点的坐标信息等等。

步骤220、对当前帧视频图像进行前景检测。

具体的，将当前帧视频图像与当前背景模型进行比较，统计所有差分结果大于设定阈值的像素点为前景像素点，差分结果不大于设定阈值的像素点为背景像素点。可选的，进行前景检测后获得的图像为二值图像。

应当指出的是，上述步骤220可以在上述步骤200或步骤210之前/之后执行。

步骤230、判断各个检测点是否为前景像素点，并根据判断结果更新各个检测点计数器的计数值。

具体的，如果第i条检测线上的第s个检测点为前景像素点，则检测点计数器更新为否则，将检测点计数器进行清零处理

步骤240、判断各个检测点计数器的计数值是否达到第一阈值N。

如果检测点计数器的计数值达到第一阈值N，则表示该检测点对应的室内场景有人员排队，否则，表示该检测点对应的室内场景没有人员排队。

步骤250、根据各条检测线上检测点计数器的计数值达到第一阈值N的检测点数量，获取每条检测线对应的排队区域的排队长度。

其中，可以将检测点计数器的计数值达到第一阈值N的检测点数量作为排队长度。也可以预先设置图像显示区域坐标系与室内场景坐标系之间的对应关系，进而将检测点计数器的计数值达到第一阈值N的检测点数量映射为室内场景坐标系中的长度。

步骤260、判断各条检测线上、图像帧数统计结果达到第一阈值的检测点的数量是否达到第二阈值T，如果有检测线上图像帧数统计结果达到第一阈值的检测点的数量达到第二阈值T，则表示该条检测线对应的排队区域的排队长度超出预设值，执行步骤270，否则，读取下一帧视频图像，返回步骤200。

步骤270、上报排队长度告警信息，并将该条检测线上的检测点计数器清零。

作为举例而非限定，该告警信息中可以包括：告警标识（指示该信息用于排队长度告警）、检测线标识（指示排队长度超出预设值的检测线）、排队长度信息等等。

基于与上述方法同样的发明构思，本发明实施例还提供一种通过图像分析获取排队长度的装置，其结构如图3所示，具体实现结构如下：

图像帧数统计模块301，用于统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数；

排队长度检测模块302，用于根据每个排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量，获取每个排队区域的排队长度。

其中，每帧视频图像显示固定场景，可以但不仅限于通过在固定位置以固定角度进行图像采集获取视频图像。

本发明实施例提供的装置，统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数。如果图像帧数的统计结果达到第一阈值，则表示该像素点对应的室内场景有人员排队。那么，通过统计每个排队区域中图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点数量，即可获取该排队区域的排队长度。在不增加硬件成本的前提下，利用视频图像信息实现室内场景的排队长度检测。

较佳地，所述图像帧数统计模块301具体用于：对当前帧视频图像进行前景检测；判断所述当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点是否为前景像素点；将是前景像素点的像素点的计数值加1，将非前景像素点的像素点的计数值清零；确定所述当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点的计数值为图像帧数统计结果。

或者，所述图像帧数统计模块301具体用于：确定视频图像中的每个排队区域对应的像素点的计数值为图像帧数统计结果；统计视频图像中的每个排队区域对应的像素为前景像素点的图像帧数之后，所述图像帧数统计模块301还用于：对当前帧视频图像进行前景检测；判断所述当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点是否为前景像素点；将是前景像素点的像素点的计数值加1，将非前景像素点的像素点的计数值清零。

在上述任意实施例基础上，较佳地，还包括检测点确定模块，用于根据预先设置的视频图像中与所述排队区域对应的至少一条检测线的端点，在当前帧视频图像中确定检测线；

在每条检测线上确定多个像素点作为排队区域对应的像素点。

进一步的，所述排队长度检测模块302获取每个排队区域的排队长度之后，该装置还可以包括：

告警处理模块，用于当有排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量达到第二阈值，上报排队长度告警信息，并将所述排队区域对应的像素点的计数值清零。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种通过图像分析获取排队长度的方法，其特征在于，包括：

统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数；

根据每个排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量，获取每个排队区域的排队长度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数，具体包括：

对当前帧视频图像进行前景检测；

判断所述当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点是否为前景像素点；

将是前景像素点的像素点的计数值加1，将非前景像素点的像素点的计数值清零；

确定所述当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点的计数值为图像帧数统计结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数，具体包括：

确定视频图像中的每个排队区域对应的像素点的计数值为图像帧数统计结果；

所述统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数之后，该方法还包括：

对当前帧视频图像进行前景检测；

判断所述当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点是否为前景像素点；

将是前景像素点的像素点的计数值加1，将非前景像素点的像素点的计数值清零。

4.根据权利要求1~3任一项所述的方法，其特征在于，所述统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数之前，还包括：

根据预先设置的视频图像中与所述排队区域对应的至少一条检测线的端点，在当前帧视频图像中确定检测线；

在每条检测线上确定多个像素点作为排队区域对应的像素点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取每个排队区域的排队长度之后，该方法还包括：

如果有排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量达到第二阈值，上报排队长度告警信息，并将所述排队区域对应的像素点的计数值清零。

6.一种通过图像分析获取排队长度的装置，其特征在于，包括：

图像帧数统计模块，用于统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数；

排队长度检测模块，用于根据每个排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量，获取每个排队区域的排队长度。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述图像帧数统计模块具体用于：

对当前帧视频图像进行前景检测；

判断所述当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点是否为前景像素点；

将是前景像素点的像素点的计数值加1，将非前景像素点的像素点的计数值清零；

确定所述当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点的计数值为图像帧数统计结果。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述图像帧数统计模块具体用于：

确定视频图像中的每个排队区域对应的像素点的计数值为图像帧数统计结果；

统计视频图像中每个排队区域对应的像素点为前景像素点的图像帧数之后，所述图像帧数统计模块还用于：

对当前帧视频图像进行前景检测；

判断所述当前帧视频图像中每个排队区域对应的像素点是否为前景像素点；

将是前景像素点的像素点的计数值加1，否则，将非前景像素点的像素点的计数值清零。

9.根据权利要求6~8任一项所述的装置，其特征在于，还包括检测点确定模块，用于根据预先设置的视频图像中与所述排队区域对应的至少一条检测线的端点，在当前帧视频图像中确定检测线；

在每条检测线上确定多个像素点作为排队区域对应的像素点。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述排队长度检测模块获取每个排队区域的排队长度之后，该装置还包括：

告警处理模块，用于当有排队区域中、图像帧数统计结果达到第一阈值的像素点的数量达到第二阈值，上报排队长度告警信息，并将所述排队区域对应的像素点的计数值清零。