CN109086859A - 人流量统计方法、装置以及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
一种人流量统计方法、装置以及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取摄像头采集的目标图像；对所述目标图像采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并分别得到对应的N个分析数值；根据所述N个分析数值以及所述N种不同的人流量分析方法对应的预设权重，计算得到所述目标图像对应的加权值；根据目标图像对应的加权值，计算目标图像的人流量统计值。采用上述方案，可以提高人流量统计结果的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及识别领域，尤其涉及一种人流量统计方法、装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
人流量是指某个时间段经过门店的人流量，如今，人流量逐渐成为判断某个区域是否具有投资价值的一个重要的商业标准。
现有技术中，统计人流量的方法通常是在某一位置设置摄像头，根据摄像头采集的图像或视频，采用人流量分析方法进行人流量统计。例如，使用人脸识别算法对摄像头采集的图像或视频中的人群进行人流量统计。
在实际应用过程中，单一的人流量分析方法的结果准确度受到摄像头采集的图像或视频清晰度的限制。人流量在大多数情况下，人群是不规律移动的，而且摄像头通常是定焦的，因此摄像头拍摄的照片或视频的清晰度不高，进而导致现有技术中人流量统计方法的准确度低。
发明内容
本发明解决的技术问题是人流量统计结果的准确度低。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种人流量统计方法，包括：获取摄像头采集的目标图像；对所述目标图像采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并分别得到对应的N个分析数值；根据所述N个分析数值以及所述N种不同的人流量分析方法对应的预设权重，计算得到所述目标图像对应的加权值；根据目标图像对应的加权值，计算目标图像的人流量统计值。
可选的，控制摄像头识别监测范围内的行人；针对每一个行人，拍摄至少一张候选图像；从每一个行人对应的所有候选图像中，选择一张作为与行人对应的所述目标图像。
可选的，对每一张目标图像，分别采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并得到与每一张目标图像对应的N个分析数值。
可选的，计算目标图像的第i个分析数值与第i种人流量分析方法的权重的乘积；1≤i≤N；将所述目标图像对应的N个乘积的和值作为所述目标图像对应的加权值。
可选的，当所述目标图像对应的加权值大于预设阈值时，判定目标图像对应的人数值为1；将所有目标图像对应的人数值的和值作为所述人流量统计值。
可选的，所述N种不同的人流量分析方法包括以下至少两种：活体检测方法、肩宽检测方法、步态检测方法、人脸检测方法。
本发明还提供一种人流量统计装置，包括：获取单元，用于获取摄像头采集的目标图像；分析单元，用于对所述目标图像采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并分别得到对应的N个分析数值；计算单元，用于根据所述N个分析数值以及所述N种不同的人流量分析方法对应的预设权重，计算得到所述目标图像对应的加权值；统计单元，用于根据目标图像对应的加权值，计算目标图像的人流量统计值。
可选的，所述获取单元，用于控制摄像头识别监测范围内的行人；针对每一个行人，拍摄至少一张候选图像；从每一个行人对应的所有候选图像中，选择一张作为与行人对应的所述目标图像。
可选的，所述分析单元，用于对每一张目标图像，分别采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并得到与每一张目标图像对应的N个分析数值。
可选的，所述计算单元，用于计算目标图像的第i个分析数值与第i种人流量分析方法的权重的乘积；1≤i≤N；将所述目标图像对应的N个乘积的和值作为所述目标图像对应的加权值。
可选的，所述统计单元，用于当所述目标图像对应的加权值大于预设阈值时，判定目标图像对应的人数值为1；将所有目标图像对应的人数值的和值作为所述人流量统计值。
可选的，所述N种不同的人流量分析方法包括以下至少两种：活体检测方法、肩宽检测方法、步态检测方法、人脸检测方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一种的人流量统计方法的步骤。
本发明还提供一种人流量统计装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时所述处理器执行上述任一种的人流量统计方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
对摄像头针对采集范围内的各个人获取的目标图像采用多种人流量分析方法进行人流量统计，根据各个人流量分析方法得到的结果以及各个人流量分析方法对应的权重，得到加权值，根据各个加权值，得到统计人流量值，进而提高人流量统计结果的准确度。
进一步，摄像头针对采集范围内的人分别拍摄多张图像，选取其中图像质量较高的用于人流量统计，进一步提升了人流量统计结果的准确度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种人流量统计方法的示意图；
图2是本发明实施例提供的一种人流量统计装置的结构示意图。
具体实施方式
现有技术中，统计人流量的方法通常是在某一位置设置摄像头，根据摄像头采集的图像或视频，采用人流量分析方法进行人流量统计。例如，使用人脸识别算法对摄像头采集的图像或视频中的人群进行人流量统计。
在实际应用过程中，单一的人流量分析方法的结果准确度受到摄像头采集的图像或视频清晰度的限制。人流量在大多数情况下，人群是不规律移动的，而且摄像头通常是定焦的，因此摄像头拍摄的照片或视频的清晰度不高，进而导致现有技术中人流量统计方法的准确度低。
本发明实施例中，对摄像头针对采集范围内的各个人获取的目标图像采用多种人流量分析方法进行人流量统计，根据各个人流量分析方法得到的结果以及各个人流量分析方法对应的权重，得到加权值，根据各个加权值，得到统计人流量值，进而提高人流量统计结果的准确度。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
参阅图1，本发明实施例提供了一种人流量统计方法，具体包括以下步骤，其中：
步骤S101，获取摄像头采集的目标图像。
具体实施中，当摄像头处于人流量统计的工作状态时，若摄像头在其监测范围内检测到有行人经过，摄像头可以针对监测范围内的行人采集目标图像。
步骤S102，对所述目标图像采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并分别得到对应的N个分析数值。
在具体实施中，在获取目标图像后，可以选择N种不同的人流量分析方法对目标图像进行分别进行统计，并得到对应的N个分析数值。可以理解的是，在获取目标图像后，也可以根据预先设定的不同的人流量分析方法，对目标图像进行分别进行统计，并得到对应的N个分析数值。
在具体实施中，分析数值可以为根据人流量分析方法得到出的目标图像中的人数值。
在具体实施中，人流量分析方法包括：活体检测方法、肩宽检测方法、步态检测方法、人脸检测方法。
例如，在获取目标图像后，选择肩宽检测方法和人脸检测方法作为人流量分析方法，分别对目标图像进行分析，得到肩宽检测方法对应的目标图像中对应的人数值，以及人脸检测方法对应的目标图像中对应的人数值。
步骤S103，根据所述N个分析数值以及所述N种不同的人流量分析方法对应的预设权重，计算得到所述目标图像对应的加权值。
在具体实施中，在得到不同人流量分析方法对目标图像分析得到的对应分析数值后，可以分别计算分析数值乘以对应的人流量分析方法的权重的乘积，计算所有乘积的和作为目标图像对应的加权值。
在具体实施中，人流量分析方法对应的权重可以由用户根据实际情况设定。
例如，经肩宽检测得到目标图像中对应的分析数值为1，经人脸检测得到目标图像中对应的分析数值为1.5。肩宽检测的权重为0.3，经肩宽检测得到的分析数值与肩宽检测对应的权重的乘积为0.3。人脸检测的权重为0.7，经人脸检测得到的分析数值与人脸检测对应的权重的乘积为1.05。所有乘积的和为1.35，即目标图像对应的加权值为1.35。
步骤S104，根据目标图像对应的加权值，计算目标图像的人流量统计值。
在具体实施中，在获得目标图像的加权值后，可以将目标图像的加权值四舍五入后作为人流量统计值。
例如，目标图像对应的加权值为1.35，那么人流量统计值则为1。
本发明实施例中，可以控制摄像头识别监测范围内的每一个行人，针对每一个行人拍摄至少一张候选图像，在每一个行人对应的所有候选图像中，选择一张作为与行人对应的目标图像。
在具体实施中，摄像头可以通过人脸识别追踪并识别监测范围内的每一个行人。
在具体实施中，针对每一个行人拍摄的候选图像的数量可以由用户根据实际情况预设确定，也可以由行人在摄像头检测范围内停留的时间、移动的速度等因素确定。
在具体实施中，可以针对每一个行人拍摄多张候选图像，可以在其中选择图像清晰度最高的作为这个行人对应的目标图像。
例如，摄像头在其监测范围内检测到行人A和行人B，摄像头针对行人A拍摄了候选图像A1、候选图像A2和候选图像A3。摄像头针对行人B拍摄了候选图像B1、候选图像B2和候选图像B3。根据图像清晰度等因素，选择候选图像A1作为行人A对应的目标图像，选择候选图像B2作为行人B对应的目标图像。
本发明实施例中，针对每一个行人的目标图像，分别采用N种不同的人流量分析方法进行统计，并得到对应的N个分析数值。
例如，针对行人A对应的目标图像A1使用人脸检测和肩宽检测，使用人脸检测得到的分析数值为1，使用肩宽检测得到的分析数值为0.6。针对行人B对应的目标图像B2使用人脸检测和肩宽检测，使用人脸检测得到的分析数值为1，使用肩宽检测得到的分析数值为0.3。
本发明实施例中，计算每张目标图像的加权值。
本发明实施例中，分别计算目标图像的第i个分析数值与第i种人流量分析方法的权重的乘积，将目标图像对应的N个乘积的和值作为目标图像对应的加权值。
例如，肩宽检测的权重为0.3，人脸检测的权重为0.7。行人A对应的目标图像A1使用人脸检测得到的分析数值为1，使用肩宽检测得到的分析数值为0.6。人脸检测对应的分析数值与人脸检测对应的权重的乘积为0.7，肩宽检测对应的分析数值与人脸检测对应的权重的乘积为0.18。那么目标图像A1对应的加权值为0.88。
行人B对应的目标图像B2使用人脸检测得到的分析数值为1，使用肩宽检测得到的分析数值为0.3。人脸检测对应的分析数值与人脸检测对应的权重的乘积为0.7，肩宽检测对应的分析数值与人脸检测对应的权重的乘积为0.9。那么目标图像B2对应的加权值为0.79。
在具体实施中，使用多种人流量分析方法对目标图像进行分析，计算分析数值乘以对应的人流量分析方法的权重的乘积，并将得到的乘积的和作为目标图像对应的加权值，可以提升人流量统计结果的准确度。
本发明实施例中，当目标图像对应的加权值大于预设阈值时，判定目标图像对应的人数值为1；将所有目标图像对应的人数值的和值作为所述人流量统计值。
在具体实施中，为了应对人流移动时的不规律性、摄像头本身预设的人脸识别算法以及人流量分析方法的误差，通过将目标图像对应的加权值与对应的阈值相比较，当加权值大于阈值时判定目标图像对应的人数值为1，提升了人数统计结果的准确度。
在具体实施中，阀值可以由用户根据实际情况设定。
例如，预设的阈值为0.8。目标图片A1对应的加权值为0.88，那么目标图片A1对应的人数值为1。目标图片B2对应的加权值为0.79，那么目标图片B2对应的人数值为0。所有目标图片对应的人数值的和值为1，人流量统计值则为1。
参阅图2，本发明还提供一种人流量统计装置20，其中包括：
获取单元201，用于获取摄像头采集的目标图像；
分析单元202，用于对所述目标图像采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并分别得到对应的N个分析数值；
计算单元203，用于根据所述N个分析数值以及所述N种不同的人流量分析方法对应的预设权重，计算得到所述目标图像对应的加权值；
统计单元204，用于根据目标图像对应的加权值，计算目标图像的人流量统计值。
本发明实施例中，所述获取单元201，用于控制摄像头识别监测范围内的行人；针对每一个行人，拍摄至少一张候选图像；从每一个行人对应的所有候选图像中，选择一张作为与行人对应的所述目标图像。
本发明实施例中，所述分析单元202，用于对每一张目标图像，分别采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并得到与每一张目标图像对应的N个分析数值。
本发明实施例中，所述计算单元203，用于计算目标图像的第i个分析数值与第i种人流量分析方法的权重的乘积；1≤i≤N；将所述目标图像对应的N个乘积的和值作为所述目标图像对应的加权值。
本发明实施例中，所述统计单元204，用于当所述目标图像对应的加权值大于预设阈值时，判定目标图像对应的人数值为1；将所有目标图像对应的人数值的和值作为所述人流量统计值。
本发明实施例中，所述N种不同的人流量分析方法包括以下至少两种：活体检测方法、肩宽检测方法、步态检测方法、人脸检测方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一种的人流量统计方法的步骤。
本发明还提供一种人流量统计装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时所述处理器执行上述任一种的人流量统计方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指示相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (14)
1.一种人流量统计方法，其特征在于，包括：
获取摄像头采集的目标图像；
对所述目标图像采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并分别得到对应的N个分析数值；
根据所述N个分析数值以及所述N种不同的人流量分析方法对应的预设权重，计算得到所述目标图像对应的加权值；
根据目标图像对应的加权值，计算目标图像的人流量统计值。
2.根据权利要求1所述的人流量统计方法，其特征在于，所述获取摄像头采集的目标图像，包括：
控制摄像头识别监测范围内的行人；
针对每一个行人，拍摄至少一张候选图像；
从每一个行人对应的所有候选图像中，选择一张作为与行人对应的所述目标图像。
3.根据权利要求2所述的人流量统计方法，其特征在于，所述对所述目标图像采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并分别得到对应的N个分析数值，包括：
对每一张目标图像，分别采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并得到与每一张目标图像对应的N个分析数值。
4.根据权利要求3所述的人流量统计方法，其特征在于，所述根据所述N个分析数值以及所述N种不同的人流量分析方法对应的预设权重，计算得到目标图像对应的加权值，包括：
计算目标图像的第i个分析数值与第i种人流量分析方法的权重的乘积；1≤i≤N；
将所述目标图像对应的N个乘积的和值作为所述目标图像对应的加权值。
5.根据权利要求4所述的人流量统计方法，其特征在于，所述根据目标图像对应的加权值，计算得到目标图像的人流量统计值，包括：
当所述目标图像对应的加权值大于预设阈值时，判定目标图像对应的人数值为1；
将所有目标图像对应的人数值的和值作为所述人流量统计值。
6.根据权利要求1～5任一项所述的人流量统计方法，其特征在于，所述N种不同的人流量分析方法包括以下至少两种：活体检测方法、肩宽检测方法、步态检测方法、人脸检测方法。
7.一种人流量统计装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取摄像头采集的目标图像；
分析单元，用于对所述目标图像采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并分别得到对应的N个分析数值；
计算单元，用于根据所述N个分析数值以及所述N种不同的人流量分析方法对应的预设权重，计算得到所述目标图像对应的加权值；
统计单元，用于根据目标图像对应的加权值，计算目标图像的人流量统计值。
8.根据权利要求7所述的人流量统计装置，其特征在于，所述获取单元，用于控制摄像头识别监测范围内的行人；针对每一个行人，拍摄至少一张候选图像；从每一个行人对应的所有候选图像中，选择一张作为与行人对应的所述目标图像。
9.根据权利要求8所述的人流量统计装置，其特征在于，所述分析单元，用于对每一张目标图像，分别采用N种不同的人流量分析方法分别统计，并得到与每一张目标图像对应的N个分析数值。
10.根据权利要求9所述的人流量统计装置，其特征在于，所述计算单元，用于计算目标图像的第i个分析数值与第i种人流量分析方法的权重的乘积；1≤i≤N；将所述目标图像对应的N个乘积的和值作为所述目标图像对应的加权值。
11.根据权利要求10所述的人流量统计装置，其特征在于，所述统计单元，用于当所述目标图像对应的加权值大于预设阈值时，判定目标图像对应的人数值为1；将所有目标图像对应的人数值的和值作为所述人流量统计值。
12.根据权利要求7～11任一项所述的人流量统计装置，其特征在于，所述N种不同的人流量分析方法包括以下至少两种：活体检测方法、肩宽检测方法、步态检测方法、人脸检测方法。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1～6任一项所述的人流量统计方法的步骤。
14.一种人流量统计装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时所述处理器执行权利要求1～6任一项所述的人流量统计方法的步骤。
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