CN106228126A - 一种基于视频分析的影院上座人数统计方法、装置及电子设备 - Google Patents

一种基于视频分析的影院上座人数统计方法、装置及电子设备 Download PDF

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CN106228126A CN201610563241.6A CN201610563241A CN106228126A CN 106228126 A CN106228126 A CN 106228126A CN 201610563241 A CN201610563241 A CN 201610563241A CN 106228126 A CN106228126 A CN 106228126A
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Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于视频分析的影院上座人数统计方法、装置及电子设备。其中，所述基于视频分析的影院上座人数统计方法包括：获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息；根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息；根据所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计。采用本发明技术方案不但可以提高标定的精度，节省手工标定工作量，还可以精确统计上座人员属性。

Description

一种基于视频分析的影院上座人数统计方法、装置及电子 设备
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于视频分析的影院上座人数统计方法、装置及电子设备。
背景技术
随着社会经济的发展，客观有效的数据统计及分析成为管理者决策的重要依据。现有影院在观影过程中进行客流统计，需要人工进行对每个影厅的座位进行标定，例如：现有的影院中小的影厅的座位数100个，大一点的影厅则有400个座位。现有技术中，对于影院座位的标定，通常需要在红外图像中手工画框标注。所述手工标注的工作量通常可达几十万量级。如果每一个座位都需要手工画框标注，不仅耗时长，人工费用也十分巨大。且由于红外图像的成像质量受温度影响较大，供暖季室内温度升高也会导致座位轮廓模糊，这些都增加了手工画框标定座位的困难。
然而，发明人在影院上座人数统计的过程中，发现现有技术中至少存在如下问题：
现有技术中由于影院中影厅的座位标定图是红外图像，成像质量较差，后排座位就更加模糊，再加上红外成像受温度影响较大，供暖季座位轮廓会更加模糊，从而使得手工标定工作量大，且标定的精度不高，使得上座人数统计精确度不高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于视频分析的影院上座人数统计方法、装置及电子设备，使得影院座位标定的工作量降低且标定精度较高，还可以精确统计上座人员属性。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种基于视频分析的影院上座人数统计方法，包括以下步骤：
获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息；
根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息；
根据所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计。
其中，所述获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息的步骤包括：
获取所述待检测影院图像及座位框参数；
根据所述待检测影院图像，接收所述待检测影院图像中各个座位的参考点并记录所述参考点位置；
根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，获取所述待检测影院图像中各个座位框信息；
获取所述训练模型信息。
其中，所述座位框参数包括：座位框长宽比例及参考点位置属性。
其中，所述根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，获取所述待检测影院图像中各个座位框信息步骤，具体包括：
根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，分别获取每一排座位的座位框长度和宽度；
根据所述每一排座位的座位框长度和宽度，获取所述待检测影院图像中各个座位的座位框的位置信息。
其中，当所述座位框信息包括：座位框长度和宽度，座位框的位置参数；所述训练模型信息包括：长度和宽度；所述根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息的步骤包括：
根据所述训练模型信息与所述座位框信息，获取所述待检测影院图像中各个座位框与所述训练模型的长度和宽度调整比例；
按照所述长度和宽度调整比例，调整所述待检测影院图像,获取调整后的所述待检测影院图像及该图像中各个座位框的位置参数；
获取所述训练模型；
根据所述训练模型及所述调整后的所述待检测影院图像，获取所述调整后的所述待检测影院图像中各个座位框对应的属性信息。
其中，该方法还包括：
获取所述调整后的所述待检测影院图像中各个座位框的位置参数及所述待检测影院图像中各个座位排的参考位置信息；所述座位框的位置参数包括：座位框的坐标位置；
根据所述座位框的坐标位置及所述待检测影院图像中各个座位排的参考位置信息，判断当前座位排中各个座位框的坐标位置是否偏移；
如果所述座位框的坐标位置偏移，则发送摄像机偏移提示信息。
本发明的实施方式还提供了一种基于视频分析的影院上座人数统计装置，包括：
信息获取单元，用于获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息；
属性信息获取单元，用于根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息；
统计单元，用于根据所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计。
本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为上述电子设备的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于执行前述所述的基于视频分析的影院上座人数统计方法。
本发明实施方式相对于现有技术而言，通过获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息；根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息；根据所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计。本发明技术方案通过所述训练模型信息调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，使得所述座位框大小与所述训练模型大小比例一致，从而使得获取到所述座位框信息的属性信息更加精确。本发明技术方案通过获取的所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计，从而使得影院图像中座位的上座人数统计更加精确。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于视频分析的影院上座人数统计方法流程图；
图2是本发明实施例提供的另一种基于视频分析的影院上座人数统计方法流程图；
图3是本发明实施例提供的一种基于视频分析的影院上座人数统计装置结构示意图；
图4是本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。
本发明的第一实施方式涉及一种基于视频分析的影院上座人数统计方法。具体流程如图1所示。该方法包括：
101：获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息；
在本实施例中，所述待检测影院图像中座位框信息包括：座位框大小，座位框长度及宽度；所述训练模型信息包括：训练模型的大小，训练模型长度及宽度。
102：根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息；
在本实施例中，根据所述训练模型信息与所述待检测影院图像中座位框信息，确定所述待检测影院图像中座位框的放缩比例；通过所述缩放比例，调整所述待检测影院图像中各个座位框的座位框大小，座位框长度及宽度，获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息，使得所述调整后的各个座位框信息的属性信息与所述训练模型训练模型信息相匹配。所述属性信息可以包括：成人及其得分、儿童及其得分、左斜姿及其得分、右斜姿及其得分、离席及其得分或空座及其得分。
103：根据所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计。
在本实施例中，根据训练模型匹配后，获取到的各个座位框的属性信息，就可以对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计，并且可以根据所述属性信息，还可以更加精确的确定出该座位上的人员进行分类。
本发明实施方式相对于现有技术而言，通过获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息；根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息；根据所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计。本发明技术方案通过所述训练模型信息调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，使得所述座位框大小与所述训练模型大小比例一致，从而使得获取到所述座位框信息的属性信息更加精确。本发明技术方案通过获取的所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计，从而使得影院图像中座位的上座人数统计更加精确。
基于以上实施例，本发明的第二实施方式涉及一种基于视频分析的影院上座人数统计方法的具体流程；如图2所示，具体实现步骤如下：
201：获取所述待检测影院图像及座位框参数；所述座位框参数包括：座位框长宽比例及参考点位置属性。
本实施例中，所述座位框参数包括：座位框长宽比例及参考点位置属性；例如：当所述座位框长宽比例为1:1，参考点位置属性为标注框中心点时，则所述座位框为正方形，所述参考点位置属性为正方形中心点处。
需要说明的是，所述标注框的长宽比例还可以根据实际情况进行设置，使得标注框为长方形，所述参考点位置属性为长方形的中心点处，或者为长方形左下角的顶点处等等。
202：根据所述待检测影院图像，接收所述待检测影院图像中各个座位的参考点并记录所述参考点位置；
本实施例中，所述参考点的位置是通过人工进行标记的，系统接收到所述待标注的图像帧中各个座位的参考点位置。根据以上步骤101中座位框的长宽比例，参考点位置属性，例如：所述座位框的长宽比例为1:1，所述参考点位置属性为正方形的中心点处，则系统接收所述待检测影院图像中各个座位的参考点并记录所述参考点位置，即系统接收所述待检测影院图像中各个座位的正方形标注框中心点，并记录所述正方形座位框中心点坐标。所述参考点位置即正方形座位框中心点坐标。
203：根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，获取所述待检测影院图像中各个座位框信息；该步骤具体包括：根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，分别获取每一排座位的座位框长度和宽度；根据所述每一排座位的座位框长度和宽度，获取所述待检测影院图像中各个座位的座位框的位置信息。
本实施例中，设所述座位框参数中座位框的长宽比例为1:1，所述参考点位置属性为正方形的中心点处，则系统可以通过影厅中每排座位的个数以及所述每排座位两端之间的距离，分别获取到影厅各个座位排中所述座位框的长度和宽度，进而获取各个座位排对应的所述待检测影院图像中各个座位的座位框位置信息。所述影厅中每排座位的个数为影厅中每一排所述接收到的座位的参考点个数，所述每排座位两端之间的距离可以通过所述影厅中每排两端的参考点的横坐标之差的绝对值获取到。具体的计算正方形座位框边长的算法如下：
a＝(Xn-X1)/(n-1) (1)
其中，a为标注框的边长，Xn为最右边座位参考点横坐标，X1位最左边座位参考点的横坐标，n为整排座位的个数。
每排的第一个座位和最后一个座位的位置根据相应的参考点位置和上述步骤计算的正方形边长确定，中间各座位的位置顺序排列即可。考虑到视频采集装置，例如：摄像头安装的位置，可能左右不一样高，导致同一排座位并不处在同一水平线上，这时标注出的正方形标注框也不是位于同一水平线，中线点的纵坐标需要插值计算。每个座位的正方形标注框的中心点坐标计算方法如下：
Xi＝X1+(Xn-X1)*(i-1)/(n-1) (2)
Yi＝Y1+(Yn-Y1)*(i-1)/(n-1) (3)
其中，Xi为第i个座位的正方形标注框中心点的横坐标，Yn为最右边座位正方形标注框中心点的纵坐标，Y1位最左边座位正方形标注框中心点的纵坐标。
需要说明的是，所述待检测影院图像中的座位排为近大远小，所以对于所述待标注的图像帧来说每个座位排的标注框参数即标注框的长宽都是不同的，按照近大远小的比例，系统自动会根据其对应座位排的座位的参考点个数以及两端之间的距离来分别计算获得。
204：获取所述训练模型信息；所述训练模型信息包括：所述训练模型信息包括：训练模型的大小，训练模型长度及宽度。
205：根据所述训练模型信息与所述座位框信息，获取所述待检测影院图像中各个座位框与所述训练模型的长度和宽度调整比例；具体的计算方式如下：根据估算以上步骤203中获取到的边长a和座椅模型的边长am，可以计算出图像的放缩比即调整比例S，如下式所示：
S＝a/am
其中，am为训练模型的边长。如果S大于1，将原始图像缩小S倍，如果S小于1，则将原始图像放大S倍。
206：按照所述长度和宽度调整比例，调整所述待检测影院图像,获取调整后的所述待检测影院图像及该图像中各个座位框的位置参数；
在本实施例中，具体获取调整后的所述待检测影院图像中各个座位框的位置参数的过程可以参见如下：即，获取座位框的位置参数即放缩后的图像上的坐标，如下式所示：
X’＝X/S
Y’＝Y/S
其中，X为座位框在放缩前图像上的横坐标，Y为座位框在放缩前图像上的纵坐标，X’为座位框在放缩后的图像上的横坐标，Y’为座位框在放缩后的图像上的纵坐标。
207：获取所述训练模型；
在本实施例中，所述训练模型为已经训练完成的模型库文件。
208：根据所述训练模型及所述调整后的所述待检测影院图像，获取所述调整后的所述待检测影院图像中各个座位框对应的属性信息；所述座位框信息包括：座位框长度和宽度，座位框的位置参数；所述训练模型信息包括：长度和宽度；
在本实施例中，该步骤根据之前步骤接收到的参考点位置，由步骤206缩放调整后，获取到的放缩后的图像上的坐标为中心，在半径为r的圆形邻域内或者是在边长为r的正方形领域内，通过所述获取到的训练模型，对所述待检测影院图像中各个座位框进行检测，并对各个座位框内邻域内的每个点进行属性分类，最终通过各个点的属性及其对应的得分，确定座位框的属性信息。通常采用得分最高的属性座位对应座位框的属性。具体的得分计算算法可以采用以下步骤：
1)获取所述参考点位置邻域内各个分类属性的总得分，得分最高的属性即为该座位的分类属性；
2)获取得分最高的类别的投影中心的坐标如下式所示：
X ‾ = Σ i X ~ i * S i
Y ‾ = Σ i Y ~ i * S i
其中，为第i个该属性的邻域点的坐标，Si为训练模型中分类器对这个邻域点的分类得分。作为该座位标定点的参考位置。根据参考位置的变化，可以给出摄像机是否发生偏移的提示。
209：根据所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计。
在本实施例中，根据训练模型匹配后，获取到的各个座位框的属性信息，就可以对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计，并且可以根据所述属性信息，还可以更加精确的确定出该座位上的人员进行分类。
需要说明的是，该方法还包括：
获取所述调整后的所述待检测影院图像中各个座位框的位置参数及所述待检测影院图像中各个座位排的参考位置信息；所述座位框的位置参数包括：座位框的坐标位置；
根据所述座位框的坐标位置及所述待检测影院图像中各个座位排的参考位置信息，判断当前座位排中各个座位框的坐标位置是否偏移；
如果所述座位框的坐标位置偏移，则发送摄像机偏移提示信息。
本发明第三实施方式涉及一种基于视频分析的影院上座人数统计装置，如图3所示，包括：
信息获取单元301，用于获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息；
属性信息获取单元302，用于根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息；
统计单元303，用于根据所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计。
需要说明的是，所述信息获取单元，包括：
座位框信息获取子单元，用于获取所述待检测影院图像及座位框参数；所述座位框参数包括：座位框长宽比例及参考点位置属性；根据所述待检测影院图像，接收所述待检测影院图像中各个座位的参考点并记录所述参考点位置；根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，获取所述待检测影院图像中各个座位框信息；
训练模型信息获取子单元，用于获取所述训练模型信息。
还需要说明的是，所述座位框信息获取子单元，具体用于根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，分别获取每一排座位的座位框长度和宽度；根据所述每一排座位的座位框长度和宽度，获取所述待检测影院图像中各个座位的座位框的位置信息。
还需要说明的是，当所述座位框信息包括：座位框长度和宽度，座位框的位置参数；所述训练模型信息包括：长度和宽度；所述属性信息获取单元包括：
比例获取子单元，用于根据所述训练模型信息与所述座位框信息，获取所述待检测影院图像中各个座位框与所述训练模型的长度和宽度调整比例；
调整子单元，用于按照所述长度和宽度调整比例，调整所述待检测影院图像,获取调整后的所述待检测影院图像及该图像中各个座位框的位置参数；
模型获取子单元，用于获取所述训练模型；
属性信息获取子单元，用于根据所述训练模型及所述调整后的所述待检测影院图像，获取所述调整后的所述待检测影院图像中各个座位框对应的属性信息。
还需要说明的是，该装置还包括：
参考信息获取单元，用于获取所述调整后的所述待检测影院图像中各个座位框的位置参数及所述待检测影院图像中各个座位排的参考位置信息；所述座位框的位置参数包括：座位框的坐标位置；
偏移判断单元，拥有根据所述座位框的坐标位置及所述待检测影院图像中各个座位排的参考位置信息，判断当前座位排中各个座位框的坐标位置是否偏移；
提示单元，用于如果所述座位框的坐标位置偏移，则发送摄像机偏移提示信息。
不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的装置实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。
图4为本发明电子设备一个实施例的结构示意图，可以实现本发明图1-2所示实施例的流程，如图4所示，上述电子设备可以包括：壳体41、处理器42、存储器43、电路板44和电源电路45，其中，所述电路板44安置在所述壳体41围成的空间内部，所述处理器42和所述存储器43设置在所述电路板44上；所述电源电路45，用于为上述电子设备的各个电路或器件供电；所述存储器43用于存储可执行程序代码；所述处理器42通过读取所述存储器43中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于执行前述任一实施例所述的基于视频分析的影院上座人数统计方法。
所述处理器42对上述步骤的具体执行过程以及所述处理器42通过运行可执行程序代码来进一步执行的步骤，可以参见本发明图1-2所示实施例的描述，在此不再赘述。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
为了描述的方便，描述以上装置是以功能分为各种单元/模块分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元/模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种基于视频分析的影院上座人数统计方法，其特征在于，包括：
获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息；
根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息；
根据所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计。
2.根据权利要求1所述的基于视频分析的影院上座人数统计方法，其特征在于，所述获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息的步骤包括：
获取所述待检测影院图像及座位框参数；
根据所述待检测影院图像，接收所述待检测影院图像中各个座位的参考点并记录所述参考点位置；
根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，获取所述待检测影院图像中各个座位框信息；
获取所述训练模型信息。
3.根据权利要求2所述的基于视频分析的影院上座人数统计方法，其特征在于，所述座位框参数包括：座位框长宽比例及参考点位置属性。
4.根据权利要求3所述的基于视频分析的影院上座人数统计方法，其特征在于，所述根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，获取所述待检测影院图像中各个座位框信息步骤，具体包括：
根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，分别获取每一排座位的座位框长度和宽度；
根据所述每一排座位的座位框长度和宽度，获取所述待检测影院图像中各个座位的座位框的位置信息。
5.根据权利要求4所述的基于视频分析的影院上座人数统计方法，其特征在于，当所述座位框信息包括：座位框长度和宽度，座位框的位置参数；所述训练模型信息包括：长度和宽度；所述根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息的步骤包括：
根据所述训练模型信息与所述座位框信息，获取所述待检测影院图像中各个座位框与所述训练模型的长度和宽度调整比例；
按照所述长度和宽度调整比例，调整所述待检测影院图像,获取调整后的所述待检测影院图像及该图像中各个座位框的位置参数；
获取所述训练模型；
根据所述训练模型及所述调整后的所述待检测影院图像，获取所述调整后的所述待检测影院图像中各个座位框对应的属性信息。
6.根据权利要求5所述的基于视频分析的影院上座人数统计方法，其特征在于，该方法还包括：
获取所述调整后的所述待检测影院图像中各个座位框的位置参数及所述待检测影院图像中各个座位排的参考位置信息；所述座位框的位置参数包括：座位框的坐标位置；
根据所述座位框的坐标位置及所述待检测影院图像中各个座位排的参考位置信息，判断当前座位排中各个座位框的坐标位置是否偏移；
如果所述座位框的坐标位置偏移，则发送摄像机偏移提示信息。
7.一种基于视频分析的影院上座人数统计装置，其特征在于，包括：
信息获取单元，用于获取待检测影院图像中座位框信息及训练模型信息；
属性信息获取单元，用于根据所述训练模型信息，调整所述待检测影院图像中各个座位框信息，并获取所述调整后的各个座位框信息的属性信息；
统计单元，用于根据所述各个座位框信息的属性信息，对所述待检测影院图像中座位的上座人数进行统计。
8.根据权利要求7所述的基于视频分析的影院上座人数统计装置，其特征在于，所述信息获取单元，包括：
座位框信息获取子单元，用于获取所述待检测影院图像及座位框参数；所述座位框参数包括：座位框长宽比例及参考点位置属性；根据所述待检测影院图像，接收所述待检测影院图像中各个座位的参考点并记录所述参考点位置；根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，获取所述待检测影院图像中各个座位框信息；
训练模型信息获取子单元，用于获取所述训练模型信息。
9.根据权利要求8所述的基于视频分析的影院上座人数统计装置，其特征在于，所述座位框信息获取子单元，具体用于根据所述座位框参数与所述待检测影院图像中各个座位的参考点位置，分别获取每一排座位的座位框长度和宽度；根据所述每一排座位的座位框长度和宽度，获取所述待检测影院图像中各个座位的座位框的位置信息。
10.根据权利要求9所述的基于视频分析的影院上座人数统计装置，其特征在于，当所述座位框信息包括：座位框长度和宽度，座位框的位置参数；所述训练模型信息包括：长度和宽度；所述属性信息获取单元包括：
比例获取子单元，用于根据所述训练模型信息与所述座位框信息，获取所述待检测影院图像中各个座位框与所述训练模型的长度和宽度调整比例；
调整子单元，用于按照所述长度和宽度调整比例，调整所述待检测影院图像,获取调整后的所述待检测影院图像及该图像中各个座位框的位置参数；
模型获取子单元，用于获取所述训练模型；
属性信息获取子单元，用于根据所述训练模型及所述调整后的所述待检测影院图像，获取所述调整后的所述待检测影院图像中各个座位框对应的属性信息。
11.根据权利要求10所述的基于视频分析的影院上座人数统计装置，其特征在于，该装置还包括：
参考信息获取单元，用于获取所述调整后的所述待检测影院图像中各个座位框的位置参数及所述待检测影院图像中各个座位排的参考位置信息；所述座位框的位置参数包括：座位框的坐标位置；
偏移判断单元，拥有根据所述座位框的坐标位置及所述待检测影院图像中各个座位排的参考位置信息，判断当前座位排中各个座位框的坐标位置是否偏移；
提示单元，用于如果所述座位框的坐标位置偏移，则发送摄像机偏移提示信息。
12.一种电子设备，其特征在于，所述包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为上述电子设备的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于执行前述任一权利要求1-6所述的基于视频分析的影院上座人数统计方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109618222A (zh) * 2018-12-27 2019-04-12 北京字节跳动网络技术有限公司 一种拼接视频生成方法、装置、终端设备及存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120066057A1 (en) * 2005-09-14 2012-03-15 Jorey Ramer System for targeting advertising content to a plurality of mobile communication facilities
CN202275421U (zh) * 2011-10-25 2012-06-13 �金钟 电影票房统计系统
CN102646297A (zh) * 2012-04-27 2012-08-22 徐汉阳 院线观众人数智能统计系统及方法
CN102799936A (zh) * 2012-07-13 2012-11-28 北京凯森世纪科技发展有限公司 电影票房核验系统
CN103218816A (zh) * 2013-04-18 2013-07-24 中山大学 一种基于视频分析的人群密度估计方法与人流量统计方法
CN103390299A (zh) * 2012-05-11 2013-11-13 牛玉琴 影院人数统计系统设计
CN105447880A (zh) * 2015-12-15 2016-03-30 北京文安科技发展有限公司 一种票房人数核验方法、装置及系统
CN105550663A (zh) * 2016-01-07 2016-05-04 北京环境特性研究所 影院上座率统计方法及系统
CN105760984A (zh) * 2016-01-25 2016-07-13 任泽威 基于智能视频分析和传感识别的影院综管系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120066057A1 (en) * 2005-09-14 2012-03-15 Jorey Ramer System for targeting advertising content to a plurality of mobile communication facilities
CN202275421U (zh) * 2011-10-25 2012-06-13 �金钟 电影票房统计系统
CN102646297A (zh) * 2012-04-27 2012-08-22 徐汉阳 院线观众人数智能统计系统及方法
CN103390299A (zh) * 2012-05-11 2013-11-13 牛玉琴 影院人数统计系统设计
CN102799936A (zh) * 2012-07-13 2012-11-28 北京凯森世纪科技发展有限公司 电影票房核验系统
CN103218816A (zh) * 2013-04-18 2013-07-24 中山大学 一种基于视频分析的人群密度估计方法与人流量统计方法
CN105447880A (zh) * 2015-12-15 2016-03-30 北京文安科技发展有限公司 一种票房人数核验方法、装置及系统
CN105550663A (zh) * 2016-01-07 2016-05-04 北京环境特性研究所 影院上座率统计方法及系统
CN105760984A (zh) * 2016-01-25 2016-07-13 任泽威 基于智能视频分析和传感识别的影院综管系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张鑫 等: "基于智能视频分析的影院观影人数准确统计系统研究和实践", 《现代电影技术》 *
陆犇 等: "基于SNMP的影院观影人数清点系统", 《软件产业与工程》 *
陈东伟 等: "基于智能视频的客流人数统计系统设计与实现", 《信息技术》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109618222A (zh) * 2018-12-27 2019-04-12 北京字节跳动网络技术有限公司 一种拼接视频生成方法、装置、终端设备及存储介质
CN109618222B (zh) * 2018-12-27 2019-11-22 北京字节跳动网络技术有限公司 一种拼接视频生成方法、装置、终端设备及存储介质

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