CN108647615A - 一种电影院逃票预警的实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电影院逃票预警的实现方法，通过获取观影区域的图像，利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像；若包含人像，则识别图像中包含的人数，并将统计出的属性信息个数判定为观影区域内的人数；将观影区域入口处的红外人数计数器统计出的人数和服务器判定出的人数进行比对，判断两者统计出的人数差值是否处于预定范围内，若超出预设范围，则发出逃票预警。本发明利用服务器使用人像特征算法确定观影区域的图像中是否包含人像，而不是利用人脸检测的方式检测是否包含人像，所以检测人像可以更加准确，从而实现监控区域内人数的精确统计，将基于人脸识别方法统计出的人数与检票的信息相比对，判断出是否有逃票事件。

Description

一种电影院逃票预警的实现方法

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种电影院逃票预警的实现方法。

背景技术

随着社会的高速发展，城市建设的日益加快，大型的公共活动区域越来越多，而公共活动区域内的安全问题也日益受到人们的重视，通常情况下，在一些特征的公共活动区域内为了避免人数个过多，导致出现意外，会对该区域内的流动人员的人数进行控制，防止出现安全异常的意外发生，而现有技术中还没有一种理想的用于人数统计的方法。

现有技术中有通过对人像识别进行人数统计的方法，但是现有技术中的人像识别过程是：首先对图像进行人脸检测，得到人脸的坐标框，然后，对坐标框内的人脸图像进行人脸配准，若配准成功，则确定存在人像，但是，现有技术的方案中，是通过人脸检测来识别人像，如果图像中存在人脸部的照片时，则也会被识别为人像，识别不准确。

此外，现有技术的方案只能识别出是否存在人像，而并不能对人像的信息进行进一步的分析，所以还有待于进一步的改进。

发明内容

鉴于上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于为用户提供一种电影院逃票预警的实现方法，克服现有技术中使用人工进行人数统计的缺陷。

本发明所提供的实施例为一种电影院逃票预警的实现方法，其中，所述方法包括：

获取观影区域的图像，并将所述图像传输到服务器的图像处理模块；

服务器的图像处理模块读取图像，并利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像；

若包含人像，则所述服务器利用人像属性算法对所述人像进行前向计算得到所述人像的属性信息；

根据计算得到人像的属性信息，识别图像中所包含的属于不同人像的属性信息个数，并对不同人像的属性信息个数进行统计，并将统计出的属性信息个数判定为观影区域内的人数；

将观影区域入口处的红外人数计数器统计出的人数和服务器判定出的人数进行比对，判断两者统计出的人数差值是否处于预定范围内，若超出预设范围，则发出逃票预警。

可选的，所述方法之前还包括：

根据预设电影放映时间和检测放映设备是否开启相结合，判断当前放映设备是否处于影片播放状态；

若处于，则开启设置在观影区域上方的摄像机进行观影区域的图像拍摄。

可选的，所述服务器的图像处理模块读取图像，并利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像的步骤还包括：

服务器的图像处理模块获取来自不同摄像机同时传入的多个图像，并根据拍摄图像的时间，以及拍摄时间的多个图像中所含事物的边缘特征，识别出图像相互包含的重叠区域；

根据所述重叠区域建立图像拼接缝，根据所述图像拼接缝进行图像拼接。

可选的，所述服务器利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像的步骤包括：

服务器从模板数据库中读取出常见姿势模板；

服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板；

服务器根据待用姿势模板确定待用姿势的包络框；

服务器利用所述包络框在所述图像中进行匹配，若匹配成功，则确定所述图像中包含人像。

可选的，所述服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板的步骤包括：

若所述图像焦平面的地理场景为路面，则所述服务器确定站立姿势和下蹲姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为栏杆，则所述服务器确定站立姿势和依靠姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为椅子，则所述服务器确定站立姿势和坐下姿势为所述待用姿势模板。

可选的，所述人像属性算法是基于多个样本人像图像以及所述多个样本人像图像的多个已知属性信息识别结果按照属性信息的不同类型进行训练得到；所述属性信息包括：年龄、性别、身高。

可选的，所述人像属性算法通过以下方式训练得到：

读取样本人像数据，样本人像数据为预先录入，每个样本人像数据中包含样本人像图像以及样本人像图像的各种属性信息；

从样本人像图像中提取人像特征；

根据初始模型中的不同属性信息对应的子模型对每个样本人像图像的人像特征进行前向计算，得到每个样本人像图像的多个属性信息的预测值；

根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗；

将所述多个属性信息的损耗求和，得到所述多个属性信息的总损耗；

对所述初始模型中的不同属性信息对应的子模型的参数进行调整，直到调整后的参数使得所述多个属性信息的总损耗小于或等于预设阈值时，停止调整得到所述人像属性算法。

可选的，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测值和属性信息的值进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，表示识别模型计算得到的预测值，表示属性信息的值，i表示回归维度，j表示回归维度的标，L表示该属性信息对应的损耗。

可选的，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息不为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测向量和属性信息向量进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，x表示属性信息的值，z表示识别模型计算得到的预测值，d表示当前属性信息的识别结果数目，h表示当前属性信息的识别结果的标识，L表示该属性信息对应的损耗。

可选的，所述方法还包括：

识别图像中人像所对应的座位号，并将所述座位号与本次放映电影的检票信息中本次检票时核对的座位信息相比对，识别出统计人数异常所对应的座位或人像。

有益效果：本发明中在进行电影院检票时，将观影区域的图像传输至服务器，所述服务器利用人像特征算法确定观影区域的图像中是否包含人像，由于本方法中利用人像特征算法，而不是利用人脸检测的方式检测是否包含人像，所以检测人像可以更加准确，从而实现监控区域内人数的精确统计，并且本发明所述方法将基于人脸识别方法统计出的人数与检票的信息相比对，判断出是否有逃票事件。

附图说明

图1为本发明提供的一种电影院逃票预警的实现方法步骤流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。

本发明所提供的实施例为一种电影院逃票预警的实现方法，如图1所示，所述方法包括：

步骤S101、获取观影区域的图像，并将所述图像传输到服务器的图像处理模块。

首先获取观影区域的图像，并将所述图像传输到服务器，利用服务器进行数据处理。

可以想到的是，所述方法S101之前还包括步骤：

根据预设电影放映时间和检测放映设备是否开启相结合，判断当前放映设备是否处于影片播放状态；

若处于，则开启设置在观影区域上方的摄像机进行观影区域的图像拍摄。

为了提高智能型，本方法步骤仅仅在当其检测到电影放映时，才对观影人数进行统计，具体实施例时，可以通过根据预设的放映时间是否已经到，或者是否检测到放映设备已经启动，若预设放映时间已经到了，而且检测到放映设备已经启动，则判定位当前处于影片播放状态，则开启摄像机，对观影区域进行图像拍摄。

步骤S102、服务器的图像处理模块读取图像，并利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像。

本步骤中所述服务器的图像处理模块读取图像，并利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像的步骤还包括：

服务器的图像处理模块获取来自不同摄像机同时传入的多个图像，并根据拍摄图像的时间，以及拍摄时间的多个图像中所含事物的边缘特征，识别出图像相互包含的重叠区域；

根据所述重叠区域建立图像拼接缝，根据所述图像拼接缝进行图像拼接。

进一步的，所述服务器利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像的步骤包括：

服务器从模板数据库中读取出常见姿势模板；

服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板；

服务器根据待用姿势模板确定待用姿势的包络框；

服务器利用所述包络框在所述图像中进行匹配，若匹配成功，则确定所述图像中包含人像。

可选的，所述服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板的步骤包括：

若所述图像焦平面的地理场景为路面，则所述服务器确定站立姿势和下蹲姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为栏杆，则所述服务器确定站立姿势和依靠姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为椅子，则所述服务器确定站立姿势和坐下姿势为所述待用姿势模板。

步骤S103、若包含人像，则所述服务器利用人像属性算法对所述人像进行前向计算得到所述人像的属性信息。

若上述步骤S2中检测到图像中包含人像，则利用人像属性算法对人像进行前向计算，得到每个人像所对应的属性信息。

进一步的，所述人像属性算法是基于多个样本人像图像以及所述多个样本人像图像的多个已知属性信息识别结果按照属性信息的不同类型进行训练得到；所述属性信息包括：年龄、性别、身高。

可选的，所述人像属性算法通过以下方式训练得到：

读取样本人像数据，样本人像数据为预先录入，每个样本人像数据中包含样本人像图像以及样本人像图像的各种属性信息；

从样本人像图像中提取人像特征；

根据初始模型中的不同属性信息对应的子模型对每个样本人像图像的人像特征进行前向计算，得到每个样本人像图像的多个属性信息的预测值；

根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗；

将所述多个属性信息的损耗求和，得到所述多个属性信息的总损耗；

对所述初始模型中的不同属性信息对应的子模型的参数进行调整，直到调整后的参数使得所述多个属性信息的总损耗小于或等于预设阈值时，停止调整得到所述人像属性算法。

可选的，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测值和属性信息的值进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，表示识别模型计算得到的预测值，表示属性信息的值，i表示回归维度，j表示回归维度的标，L表示该属性信息对应的损耗。

可选的，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息不为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测向量和属性信息向量进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，x表示属性信息的值，z表示识别模型计算得到的预测值，d表示当前属性信息的识别结果数目，h表示当前属性信息的识别结果的标识，L表示该属性信息对应的损耗。

步骤S104、根据计算得到人像的属性信息，识别图像中所包含的属于不同人像的属性信息个数，并对不同人像的属性信息个数进行统计，并将统计出的属性信息个数判定为观影区域内的人数。

根据识别出图像中含有的不同的人像的属性信息个数，判定当前图像中含有的人数。

步骤S105、将观影区域入口处的红外人数计数器统计出的人数和服务器判定出的人数进行比对，判断两者统计出的人数差值是否处于预定范围内，若超出预设范围，则发出逃票预警。

为了避免统计出的数据出现异常，则可以通过两种方法进行人数统计，并根据两种方式统计出的人数比对结果，发出逃票预警。本步骤中采用红外人数计数器和步骤S104中获取的人数进行比对，若差值处于预定范围内，则认为当前未发出逃票异常，否则发出逃票预警。

为了更加方便的检测出逃票的具体信息，还可以通过检测票面上的座位信息与实际上的座位信息是否相同，来查找出对比出人数差值的具体信息。具体实施时，通过识别图像中人像所对应的座位号，并将所述座位号与本次放映电影的检票信息中本次检票时核对的座位信息相比对，识别出统计人数异常所对应的座位或人像。

本发明提供了一种电影院逃票预警的实现方法，通过获取观影区域的图像，利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像；若包含人像，则统计图像中包含的人数，并将统计出的属性信息个数判定为观影区域内的人数；将观影区域入口处的红外人数计数器统计出的人数和服务器判定出的人数进行比对，判断两者统计出的人数差值是否处于预定范围内，若超出预设范围，则发出逃票预警。本发明中在进行电影院检票时，利用服务器使用人像特征算法确定观影区域的图像中是否包含人像，而不是利用人脸检测的方式检测是否包含人像，所以检测人像可以更加准确，从而实现监控区域内人数的精确统计，将基于人脸识别方法统计出的人数与检票的信息相比对，判断出是否有逃票事件。

可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种电影院逃票预警的实现方法，其特征在于，所述方法包括：

获取观影区域的图像，并将所述图像传输到服务器的图像处理模块；

服务器的图像处理模块读取图像，并利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像；

若包含人像，则所述服务器利用人像属性算法对所述人像进行前向计算得到所述人像的属性信息；

根据计算得到人像的属性信息，识别图像中所包含的属于不同人像的属性信息个数，并对不同人像的属性信息个数进行统计，并将统计出的属性信息个数判定为观影区域内的人数；

将观影区域入口处的红外人数计数器统计出的人数和服务器判定出的人数进行比对，判断两者统计出的人数差值是否处于预定范围内，若超出预设范围，则发出逃票预警。

2.根据权利要求1所述的电影院逃票预警的实现方法，其特征在于，所述方法之前还包括：

根据预设电影放映时间和检测放映设备是否开启相结合，判断当前放映设备是否处于影片播放状态；

若处于，则开启设置在观影区域上方的摄像机进行观影区域的图像拍摄。

3.根据权利要求2所述的电影院逃票预警的实现方法，其特征在于，所述服务器的图像处理模块读取图像，并利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像的步骤还包括：

服务器的图像处理模块获取来自不同摄像机同时传入的多个图像，并根据拍摄图像的时间，以及拍摄时间的多个图像中所含事物的边缘特征，识别出图像相互包含的重叠区域；

根据所述重叠区域建立图像拼接缝，根据所述图像拼接缝进行图像拼接。

4.根据权利要求3所述的电影院逃票预警的实现方法，其特征在于，所述服务器利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像的步骤包括：

服务器从模板数据库中读取出常见姿势模板；

服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板；

服务器根据待用姿势模板确定待用姿势的包络框；

服务器利用所述包络框在所述图像中进行匹配，若匹配成功，则确定所述图像中包含人像。

5.根据权利要求4所述的电影院逃票预警的实现方法，其特征在于，所述服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板的步骤包括：

若所述图像焦平面的地理场景为路面，则所述服务器确定站立姿势和下蹲姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为栏杆，则所述服务器确定站立姿势和依靠姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为椅子，则所述服务器确定站立姿势和坐下姿势为所述待用姿势模板。

6.根据权利要求5所述的电影院逃票预警的实现方法，其特征在于，所述人像属性算法是基于多个样本人像图像以及所述多个样本人像图像的多个已知属性信息识别结果按照属性信息的不同类型进行训练得到；所述属性信息包括：年龄、性别、身高。

7.根据权利要求6所述的电影院逃票预警的实现方法，其特征在于，所述人像属性算法通过以下方式训练得到：

读取样本人像数据，样本人像数据为预先录入，每个样本人像数据中包含样本人像图像以及样本人像图像的各种属性信息；

从样本人像图像中提取人像特征；

根据初始模型中的不同属性信息对应的子模型对每个样本人像图像的人像特征进行前向计算，得到每个样本人像图像的多个属性信息的预测值；

根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗；

将所述多个属性信息的损耗求和，得到所述多个属性信息的总损耗；

对所述初始模型中的不同属性信息对应的子模型的参数进行调整，直到调整后的参数使得所述多个属性信息的总损耗小于或等于预设阈值时，停止调整得到所述人像属性算法。

8.根据权利要求7所述的电影院逃票预警的实现方法，其特征在于，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测值和属性信息的值进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，表示识别模型计算得到的预测值，表示属性信息的值，i表示回归维度，j表示回归维度的标，L表示该属性信息对应的损耗。

9.根据权利要求8所述的电影院逃票预警的实现方法，其特征在于，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息不为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测向量和属性信息向量进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，x表示属性信息的值，z表示识别模型计算得到的预测值，d表示当前属性信息的识别结果数目，h表示当前属性信息的识别结果的标识，L表示该属性信息对应的损耗。

10.根据权利要求9所述的电影院逃票预警的实现方法，其特征在于，所述方法还包括：

识别图像中人像所对应的座位号，并将所述座位号与本次放映电影的检票信息中本次检票时核对的座位信息相比对，识别出统计人数异常所对应的座位或人像。