CN109978813A - 影像式人流计数的特定人物排除系统及方法 - Google Patents

影像式人流计数的特定人物排除系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明揭露一种影像式人流计数的特定人物排除系统及方法。该系统包括一摄影机、一头戴物侦测模块、一头戴物特征撷取模块、一物件特征撷取模块与一计数模块。摄影机撷取出人流的一影像，头戴物侦测模块依据影像侦测出特定人物的头戴物影像，头戴物特征撷取模块依据头戴物影像侦测出头戴物影像的特征，且物件特征撷取模块依据影像侦测出多个非特定人物的影像的特征。计数模块依据头戴物影像的特征排除特定人物的计数，以依据非特定人物的影像的特征进行非特定人物的计数。

Description

影像式人流计数的特定人物排除系统及方法
技术领域
本发明关于一种人流计数的技术，特别是指一种影像式人流计数的特定人物排除系统及方法。
背景技术
近年来，许多影像辨识的厂商都有推出影像式客流动线与驻足热区分析产品，帮助零售业者分析店内顾客的行为，这些厂商一般大都使用摄影机架设于店内，并以摄影机向人流拍摄。
然而，传统的影像式店内客流动线与驻足热区侦测系统仅能侦测出店内人员的行走动线与驻足热点，但无法区分侦测到的人员是顾客或店员，导致所分析出的结果失真与说服力不足。
因此，如何解决上述传统技术的缺点，实已成为本领域技术人员的一大课题。
发明内容
本发明提供一种影像式人流计数的特定人物排除系统及方法，其可提供较准确的人流计数。
本发明中影像式人流计数的特定人物排除系统包括：一摄影机，其对人流撷取出至少一影像；一头戴物侦测模块，其依据摄影机的影像侦测出至少一特定人物的头戴物影像；一头戴物特征撷取模块，其依据头戴物侦测模块的特定人物的头戴物影像侦测出头戴物影像的特征；一物件特征撷取模块，其依据摄影机的影像侦测出多个非特定人物的影像的特征；以及一计数模块，其依据头戴物特征撷取模块的头戴物影像的特征排除特定人物的计数，以依据物件特征撷取模块的非特定人物的影像的特征进行非特定人物的计数。
本发明中影像式人流计数的特定人物排除方法包括：由一摄影机对人流撷取出至少一影像；依据摄影机的影像侦测出至少一特定人物的头戴物影像；依据特定人物的头戴物影像侦测出头戴物影像的特征，并依据摄影机的影像侦测出多个非特定人物的影像的特征；以及依据头戴物影像的特征排除特定人物的计数，以依据非特定人物的影像的特征进行非特定人物的计数。
为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图式作详细说明。在以下描述内容中将部分阐述本发明的额外特征及优点，且此等特征及优点将部分自所述描述内容显而易见，或可通过对本发明的实践习得。本发明的特征及优点借助于在申请专利范围中特别指出的组件及组合来认识到并达到。应理解，前文一般描述与以下详细描述两者均仅为例示性及解释性的，且不欲约束本发明所主张的范围。
附图说明
图1为绘示本发明中影像式人流计数的特定人物排除系统的示意图；
图2A至图2E为绘示本发明中影像式人流计数的特定人物排除系统的实施例示意图；
图3为绘示本发明的影像式人流计数的特定人物排除系统中头戴物影像及其直方图颜色特征与梯度特征的示意图；以及
图4为绘示本发明中影像式人流计数的特定人物排除方法的流程图。
主要组件符号说明
1 影像式人流计数的特定人物排除系统
10 摄影机
11 影像
20 前景物件侦测模块
21 前背景相减算法
22 候选前景物件
30 面积重叠判断模块
31 面积重叠法
32 前景物件
40 起始追踪物件模块
41 物件区域影像
42 追踪编号
50 内存
60 头戴物特征数据库
70 头戴物侦测模块
71 头戴物影像
72 搜寻框
80 头戴物特征撷取模块
81 物件特征撷取模块
90 追踪演算模块
100 计数模块
101 动线分析统计单元
102 驻足分析统计单元
A 特定人物
A' 轨迹
B 非特定人物
C 大门
D 服务台
E 陈列货品
F1、F2、F3 动线
G1、G2、G3 出入口
H 驻足热区
S01至S08 步骤。
具体实施方式
以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效，也可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用。
图1为绘示本发明中影像式人流计数的特定人物排除系统1的示意图，图2A至图2E绘示本发明中影像式人流计数的特定人物排除系统1的实施例示意图，图3绘示本发明的影像式人流计数的特定人物排除系统1中头戴物影像71及其直方图颜色特征与梯度特征的示意图。
如图1所示，影像式人流计数的特定人物排除系统1可包括一摄影机10、一头戴物侦测模块70、一头戴物特征撷取模块80、一物件特征撷取模块81与一计数模块100。
图1的摄影机10可设于图2A所示店内特定人物A与非特定人物B上方或正上方的固定物(如天花板或墙壁)上。摄影机10可为360度全景摄影机，并由上往下全方位地对人流撷取出至少一影像11，如多个连续的影像。例如，图2A的影像11显示特定人物A(如店员、员工或服务员等)、非特定人物B(如顾客、来宾或消费者等)、大门C、服务台D、陈列货品E等的影像。
图1的头戴物侦测模块70可依据摄影机10的影像11侦测出至少一(如多个)特定人物A的头戴物影像71。例如，图2A的三个特定人物A分别戴有三种不同款式的头戴物而显示出三种不同的头戴物影像71。头戴物影像71中的头戴物可为特定人物A的帽子或发饰(如发箍)，且头戴物的款式可为特殊、市面上少见、或非一般人所戴的款式。
图1的头戴物特征撷取模块80可依据头戴物侦测模块70的特定人物A的头戴物影像71撷取出头戴物影像71的特征。物件特征撷取模块81可依据摄影机10的影像11侦测出多个非特定人物B的影像的特征。计数模块100可依据头戴物特征撷取模块80的头戴物影像71的特征排除特定人物A的计数，并依据物件特征撷取模块81的该些非特定人物B的影像的特征进行该些非特定人物B的计数。
图1的影像式人流计数的特定人物排除系统1可包括前景物件侦测模块20，用以使用影像辨识技术的前背景相减算法21，如编码簿(code book)或高斯混合模型(GaussianMixture Models；GMM)，并依据摄影机10的影像11侦测出例如图2B所示为特定人物A或非特定人物B的至少一(如多个)候选前景物件22。
图1的影像式人流计数的特定人物排除系统1可包括面积重叠判断模块30，用以使用面积重叠法31依据前景物件侦测模块20的候选前景物件22判断出为特定人物A或非特定人物B的一前景物件32。
图1的影像式人流计数的特定人物排除系统1可包括起始追踪物件模块40，用以对面积重叠判断模块30的前景物件32(即特定人物A或非特定人物B)进行起始追踪以产生一物件区域影像41，并对物件区域影像41赋予一追踪编号42以储存物件区域影像41及其追踪编号42于一内存50(如硬盘)中。
例如，使用面积重叠法31对摄影机10陆续撷取或拍摄的5张影像进行连续追踪，若成功则起始一个明确的追踪物件并储存5张物件区域影像41。又，前背景相减算法21侦测出的前景物件32有可能是噪声，透过连续影像的相似位置的比对可进一步确定前景物件32是否为特定人物或非特定人物而非噪声。
图1的影像式人流计数的特定人物排除系统1可包括头戴物侦测模块70，用以使用如图2C所示可变动尺寸(大小)的搜寻框(sliding window)72，以例如自左上至右下扫描物件区域影像41，进而自物件区域影像41中侦测出特定人物A的头戴物影像71。
图1的影像式人流计数的特定人物排除系统1可包括一头戴物特征数据库60。头戴物特征数据库60可预先登录(或储存)每一特定人物A的头戴物的款式，并对预先登录的每一头戴物的款式使用影像辨识技术撷取直方图颜色特征与梯度特征后储存。计算直方图颜色特征时可先将彩色影像由RGB(红/绿/蓝)色彩空间转换至HSV(色相/饱和度/明度)色彩空间，并将亮度与颜色作进一步的区分，以提高后续比对时的准确度。计算梯度特征时可采用水平与垂直梯度滤波器分开计算的方式，以提高后续比对时的准确率。
头戴物侦测模块70计算可变动尺寸的搜寻框72中前景物件32(如特定人物A)的头戴物影像的直方图颜色特征或梯度特征(如线条特征)，并将直方图颜色特征、梯度特征或其组合比对头戴物特征数据库60预存的头戴物影像的特征以辨识出特定人物A的头戴物的款式。
例如，依据特定人物A的头戴物影像的直方图颜色特征或梯度特征，自头戴物特征数据库60中比对出高于预定的门坎值或相似度最高的头戴物的款式，以确认为哪一个特定人物A(如员工)的头戴物的款式并进一步确认为哪一个特定人物A。反之，若自头戴物特征数据库60中无法比对出高于门坎值的头戴物的款式，则表示前景物件32为非特定人物B(如顾客)，由物件特征撷取模块81依据前景物件32(摄影机10的影像11)侦测出非特定人物B的影像的特征。
举例而言，在图3所示特定人物A的头戴物影像的直方图颜色特征与梯度特征中，图3左方的头戴物(如帽子)影像为黄与蓝两种颜色相间，故直方图颜色特征的出现频率仅显示“黄”与“蓝”两种颜色，而梯度特征显示头戴物影像的直线条。图3中间的头戴物(如帽子)影像为红与绿两种颜色相间，故直方图颜色特征的出现频率仅显示“红”与“绿”两种颜色，而梯度特征显示头戴物影像的直线条。图3右方的头戴物(如帽子)影像为紫与澄两种颜色相间，故直方图颜色特征的出现频率仅显示“紫”与“澄”两种颜色，而梯度特征显示头戴物影像的直线条与横线条彼此垂直交错。前述直方图颜色特征可简易地仅显示红色、澄色、黄色、绿色、蓝色、靛色、紫色七者，梯度特征可仅显示线条，但本发明并不以此为限。
图1的影像式人流计数的特定人物排除系统1可包括追踪演算模块90，用以使用例如均值偏移(mean shift)算法，对特定人物A的头戴物影像71或该些非特定人物B的影像执行追踪演算以得到特定人物A或该些非特定人物B的轨迹。例如，图2C所示特定人物A的轨迹A'或移动轨迹。
图1的计数模块100可具有一动线分析统计单元101，用以对该些非特定人物B的动线、人数或人数比例进行分析及统计。例如，图2D所示多个非特定人物B行经动线F1于出入口G1的人数比例为25％，而行经动线F2于出入口G2的人数比例为40％，且行经动线F3于出入口G3的人数比例为35％。同时，动线分析统计单元101可判断非特定人物B是否通过感兴趣的动线侦测区域与通过方向，例如非特定人物B的目前位置与先前数个位置是否跨越感兴趣区域中一并行线区域。
图1的计数模块100可具有一驻足分析统计单元102，用以对该些非特定人物B的驻足热区H的驻足人数、停留时间或停留次数进行分析及统计。例如，图2E所示多个非特定人物B于不同驻足热区H的驻足人数多寡分别以不同大小的圆圈表示之，也可以各种规则形状、不规则形状、不同颜色或不同曲线等表示之。同时，驻足分析统计单元102可判断非特定人物B(如顾客)是否停留在影像11中某位置以进行驻足时间热区分析与统计，例如非特定人物B的目前位置与先前数个位置是否皆停滞在某个像素位置附近。
图4绘示本发明中影像式人流计数的特定人物排除方法的流程图，且图4的主要技术部分如下，其余技术部分如同上方图1至图3所载，于此不再重复叙述。
图4的影像式人流计数的特定人物排除方法主要包括：由一摄影机对人流撷取出至少一影像，依据摄影机的影像侦测出至少一特定人物的头戴物影像，依据特定人物的头戴物影像侦测出头戴物影像的特征并依据摄影机的影像侦测出多个非特定人物的影像的特征，依据头戴物影像的特征排除特定人物的计数以依据该些非特定人物的影像的特征进行该些非特定人物的计数。
详言之，在图4的步骤S01中，由一摄影机对人流撷取出至少一影像。摄影机可设于特定人物与非特定人物上方的固定物上，且头戴物影像中的头戴物为特定人物的帽子或发饰(如发箍)。
在图4的步骤S02中，由前景物件侦测模块使用前背景相减算法依据摄影机的影像侦测出为特定人物或非特定人物的一候选前景物件。
在图4的步骤S03中，由面积重叠判断模块使用面积重叠法依据候选前景物件判断出为特定人物或非特定人物的一前景物件。
在图4的步骤S04中，由起始追踪物件模块对前景物件进行起始追踪以产生一物件区域影像，并对物件区域影像赋予一追踪编号以储存物件区域影像及其追踪编号于一内存。
在图4的步骤S05中，由头戴物侦测模块使用一可变动尺寸的搜寻框以自物件区域影像中侦测出特定人物的头戴物影像。
在图4的步骤S06中，由头戴物特征撷取模块依据特定人物的头戴物影像侦测出头戴物影像的特征，并由物件特征撷取模块依据物件区域影像(摄影机的影像)侦测出多个非特定人物的影像的特征。
例如，计算可变动尺寸的搜寻框中特定人物的头戴物影像的直方图颜色特征或梯度特征，并将直方图颜色特征或梯度特征比对一头戴物特征数据库的头戴物影像的特征以辨识出特定人物的头戴物的款式。
在图4的步骤S07中，由追踪演算模块对特定人物的头戴物影像或非特定人物的影像执行追踪演算以得到特定人物或非特定人物的轨迹。
在图4的步骤S08中，由计数模块依据头戴物影像的特征排除特定人物的计数，以由计数模块的动线分析统计单元对该些非特定人物的动线与人数进行分析及统计，且由计数模块的驻足分析统计单元对该些非特定人物的驻足热区的驻足人数、停留时间或停留次数进行分析及统计。
由上可知，本发明可依据特定人物的头戴物影像排除特定人物的计算，以提供较准确的人流计数。而且，本发明能获得非特定人物(顾客)于例如店内的行为，并提供管理特定人物(店员)的信息，大幅提升影像式客流动线与驻足热区侦测系统侦测数据的多样性与真实性。
此外，本发明应用于店内动线侦测时，可具备区分非特定人物(顾客)与特定人物(店员)的功能，提高分析数据的多样性与真实性。同时，本发明应用于店内动线侦测时，可具备进一步区分不同特定人物(店员)的功能，以利于管理特定人物(员工)。
另外，本发明的头戴物影像中特定人物(店员)的头戴物(如帽子、发饰或发箍)的款式可为特殊、市面上少见、或非一般人所戴的款式，以避免特定人物(店员)与非特定人物(顾客)两者所戴的头戴物的款式过于接近而产生误判。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理、特点及其功效，并非用以限制本发明的可实施范畴，任何所属领域技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。任何运用本发明所揭示内容而完成的等效改变及修饰，均仍应为权利要求书所涵盖。因此，本发明的权利保护范围，应如权利要求书所列。

Claims (20)

1.一种影像式人流计数的特定人物排除系统，其特征为，该系统包括：
一摄影机，其对人流撷取出至少一影像；
一头戴物侦测模块，其依据该摄影机的该影像侦测出至少一特定人物的头戴物影像；
一头戴物特征撷取模块，其依据该头戴物侦测模块的该特定人物的该头戴物影像侦测出该头戴物影像的特征；
一物件特征撷取模块，其依据该摄影机的该影像侦测出多个非特定人物的影像的特征；以及
一计数模块，其依据该头戴物特征撷取模块的该头戴物影像的特征排除该特定人物的计数，以依据该物件特征撷取模块的该些非特定人物的影像的特征进行该些非特定人物的计数。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征为，该摄影机设于该特定人物与该非特定人物上方的固定物上，该头戴物影像中的头戴物为该特定人物的帽子或发饰。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征为，该系统还包括前景物件侦测模块，用以使用前背景相减算法依据该摄影机的该影像侦测出为该特定人物或该非特定人物的一候选前景物件。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征为，该系统还包括面积重叠判断模块，用以使用面积重叠法依据该前景物件侦测模块的该候选前景物件判断出为该特定人物或该非特定人物的一前景物件。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征为，该系统还包括起始追踪物件模块，用以对该面积重叠判断模块的该前景物件进行起始追踪以产生一物件区域影像，并对该物件区域影像赋予一追踪编号以储存该物件区域影像及其追踪编号于一内存。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征为，该头戴物侦测模块使用一可变动尺寸的搜寻框以自该物件区域影像中侦测出该特定人物的头戴物影像。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征为，该系统还包括一头戴物特征数据库，该头戴物侦测模块计算该可变动尺寸的搜寻框中该特定人物的头戴物影像的直方图颜色特征或梯度特征，并将该直方图颜色特征或该梯度特征比对该头戴物特征数据库的头戴物影像的特征以辨识出该特定人物的头戴物的款式。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征为，该系统还包括追踪演算模块，用以对该特定人物的头戴物影像或该些非特定人物的影像执行追踪演算以得到该特定人物或该些非特定人物的轨迹。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征为，该计数模块具有一动线分析统计单元，用以对该些非特定人物的动线与人数进行分析及统计。
10.根据权利要求1所述的系统，其特征为，该计数模块具有一驻足分析统计单元，用以对该些非特定人物的驻足热区的驻足人数、停留时间或停留次数进行分析及统计。
11.一种影像式人流计数的特定人物排除方法，其特征为，该方法包括：
由一摄影机对人流撷取出至少一影像；
依据该摄影机的该影像侦测出至少一特定人物的头戴物影像；
依据该特定人物的该头戴物影像侦测出该头戴物影像的特征，并依据该摄影机的该影像侦测出多个非特定人物的影像的特征；以及
依据该头戴物影像的特征排除该特定人物的计数，以依据该些非特定人物的影像的特征进行该些非特定人物的计数。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征为，该摄影机设于该特定人物与该非特定人物上方的固定物上，该头戴物影像中的头戴物为该特定人物的帽子或发饰。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征为，该方法还包括使用前背景相减算法依据该摄影机的该影像侦测出为该特定人物或该非特定人物的一候选前景物件。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征为，该方法还包括使用面积重叠法依据该候选前景物件判断出为该特定人物或该非特定人物的一前景物件。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征为，该方法还包括对该前景物件进行起始追踪以产生一物件区域影像，并对该物件区域影像赋予一追踪编号以储存该物件区域影像及其追踪编号于一内存。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征为，该方法还包括使用一可变动尺寸的搜寻框以自该物件区域影像中侦测出该特定人物的头戴物影像。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征为，该方法还包括计算该可变动尺寸的搜寻框中该特定人物的头戴物影像的直方图颜色特征或梯度特征，并将该直方图颜色特征或该梯度特征比对一头戴物特征数据库的头戴物影像的特征以辨识出该特定人物的头戴物的款式。
18.根据权利要求11所述的方法，其特征为，该方法还包括对该特定人物的头戴物影像或该些非特定人物的影像执行追踪演算以得到该特定人物或该些非特定人物的轨迹。
19.根据权利要求11所述的方法，其特征为，该方法还包括对该些非特定人物的动线与人数进行分析及统计。
20.根据权利要求11所述的方法，其特征为，该方法还包括对该些非特定人物的驻足热区的驻足人数、停留时间或停留次数进行分析及统计。
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