CN110111565A - 一种基于实时视频流下的人车流量统计系统与方法 - Google Patents

一种基于实时视频流下的人车流量统计系统与方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于实时视频留下的人车流量统计系统，包括输入接口模块、视频流量获取模块、检测分类提取模块、持续去重模块、统计计数模块、输出接口模块，可以直接利用现有的天网系统、交管监控系统等获取数据，然后进行数据分析、统计而获得最终数据，大幅降低系统部署硬件成本。同时，本发明还提供了一种相应的基于实时视频流下的人车流量统计方法。本发明采用了深度神经网络多目标检测识别模型，可直接对多目标进行检测分类统计，提高了系统使用的泛化性能；本发明在统计计数采用了按去重后目标特征统计计数，未使用任何估算参数的，提高了整个统计人车流量数据的准确性。

Description

一种基于实时视频流下的人车流量统计系统与方法
技术领域
本发明涉及计算机深度学习神经网络算法领域，具体是一种基于实时视频流下的人车流量统计系统与方法。
背景技术
随着智能城市化的进程加快，能够实时有效的监测到城市各个路段甚至是街道人车流量数据，其统计数据无论是对于公安系统、交管系统、甚至是社会商业都有着较好的意义。对于怎样智能、及时有效的统计城市某地点人车流量是一个一直都在研究和不断改进的热点。
目前，对于人车流量监测，已经有许多方案被提出。传统的有基于红外线传感器设备下行人检测、非机动车检测、机动车检测。这种传统监测完全依赖于感应设备下进行。稍微智能化有基于小型神经网络针对某一类目标监测统计，根据采集的图片数据，只监测图片中单一目标，如行人或车辆。更加综合智能的识别监测模型在检测分类时使用了神经网络大型网络，在统计数据量时用按时间段估计、或按照行人速度、车辆速度来估算整个流量。
在这些现有技术下，运用到实际场景中会存在着以下这些问题:
1、需要大量的设备投入，会导致成本费用投入大，设备增多也导致维护成本增多；
2、小型神经网络算法监测统计系统只能完成某一单一任务统计，实用性降低了许多；
3、人车流量是一个在不同时间段不断变化的情况，采集数据的方式以图片或者碎片化的采集，对统计的准确性有较大影响；
4、监测统计系统采用了任何估算参数，都会使统计的准确性存在误差，且误差的大小在不同实际场景存在不确定性。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种基于实时视频流下的人车流量统计系统与方法。
根据本发明的一方面，本发明提供一种基于实时视频流下的人车流量统计系统，包括如下模块：
输入接口模块，用于对接外部可调用摄像头数据的系统，为本发明的人车流量统计系统提供数据输入；
视频流量获取模块，用于从输入接口模块获取需要进行人车流量统计的区域的实时视频流数据，并按预设单位时间分段提取视频帧转换为批量图片数据后传递给后续处理模块；
检测分类提取模块，用于接收视频流获取模块处理后的图片数据，然后对视频帧数据进行检测、分类，提取视频帧数据中的统计目标并传输给后续处理模块；
持续去重模块，接收检测分类提取模块中提取的统计目标，对目标进行去重处理，并将去重后的目标数据传输给后续处理模块；
统计计数模块，接收去重后的目标数据，针对每一种目标进行统计计数；
输出接口模块，用于接收统计计数模块统计的目标计数数据并输出到外部用户使用系统。
根据本发明的另一方面，本发明提供一种基于实时视频流下的人车流量统计方法，采用上述一种基于实时视频流下的人车流量统计系统进行人车流量统计，包括如下步骤：
s1、将基于实时视频流下的人车流量统计系统部署在可调用摄像头数据设备与用户使用系统之间；
s2、用户设定需要进行人车流量统计的区域以及统计处理的单位时间；
s3、通过视频流获取模块获取用户设定区域内的所有外部系统的摄像头数据，并按照设定的单位时间分段提取视频流，并对视频流进行抽帧处理，转换为批量图片数据；
s4、通过检测分类提取模块获取步骤s3中的批量图片数据，采用深度学习目标检测分类神经网络模型进行目标检测判断，并按照目标进行分类；
s5、对步骤s4中的每个分类目标进行特征向量提取，将特征向量传输到持续去重模块；
s6、通过持续去重模块对目标特征向量数据进行分类模型算法去重处理；包括两轮处理，第一轮是针对本时间段内重复检测提取的目标进行去重处理；第二轮是前面去重后的目标数据，与上一时间段检测到的目标进行对比去重；
s7、将完全去重后的特征向量进行缓存处理，替换上一单位时间内的检测目标特征向量以便进行下一轮对比去重；
s8、通过统计计数模块针对步骤s6中完全去重后的目标特征向量，按分类和时间段分别计数，并将计数结果数据传输给用户使用系统；
s9、用户通过用户使用系统按需调用数据。
本发明可以基于现有的任何监控系统，如天网系统、交管监控系统等直接利用现有视屏数据获取设备，大幅降低系统部署硬件成本；本发明采用了深度神经网络多目标检测识别模型，可直接对多目标进行检测分类统计，提高了系统使用的泛化性能；本发明在统计计数采用了按去重后目标特征统计计数，未使用任何估算参数的，提高了整个统计人车流量数据的准确性。
附图说明
图1是根据本发明实施例的一种基于实时视频流下的人车流量统计系统模块示意图；
图2是根据本发明实施例的一种基于实时视频流下的人车流量统计方法流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
根据本发明的一个实施例，本发明的基于实时视频流下的人车流量统计系统可以直接利用现有的天网系统、交管监控系统等获取数据，然后进行数据分析、统计而获得最终数据，如图1所示，本发明的一种基于实时视频流下的人车流量统计系统包括如下模块：
输入接口模块，用于对接外部可调用摄像头数据的系统，为本发明的人车流量统计系统提供数据输入；
视频流量获取模块，用于从输入接口模块获取需要进行人车流量统计的区域的实时视频流数据，并按预设单位时间分段提取视频帧转换为批量图片数据后传递给后续处理模块；
检测分类提取模块，用于接收视频流获取模块处理后的图片数据，然后对视频帧数据进行检测、分类，提取视频帧数据中的统计目标并传输给后续处理模块；
持续去重模块，接收检测分类提取模块中提取的统计目标，对目标进行去重处理，并将去重后的目标数据传输给后续处理模块；
统计计数模块，接收去重后的目标数据，针对每一种目标进行统计计数；
输出接口模块，用于接收统计计数模块统计的目标计数数据并输出到外部用户使用系统。
根据本发明的一个实施例，所述输入接口模块包括2个或2个以上输入接口，分别对接外部天网系统、交管监控系统以及其他有摄像头监控的系统，实时同步获取各外部系统的视频流数据。
根据本发明的一个实施例，一个输入接口模块、一个视频流量获取模块、一个检测分类提取模块、一个持续去重模块、一个统计计数模块、一个输出接口模块以及其他组成一个单元；所述人车流量统计系统包括2个或2个以上上述单元，并行处理批量输入的视频流数据。
根据本发明的一个实施例，如图2所示，本发明提供一种基于实时视频流下的人车流量统计方法，采用上述一种基于实时视频流下的人车流量统计系统进行人车流量统计，包括如下步骤：
s1、将基于实时视频流下的人车流量统计系统部署在可调用摄像头数据设备与用户使用系统之间；
s2、用户设定需要进行人车流量统计的区域以及统计处理的单位时间；
s3、通过视频流获取模块获取用户设定区域内的所有外部系统的摄像头数据，并按照设定的单位时间分段提取视频流，并对视频流进行抽帧处理，转换为批量图片数据；
s4、通过检测分类提取模块获取步骤s3中的批量图片数据，采用深度学习目标检测分类神经网络模型进行目标检测判断，并按照目标进行分类；当检测到没有统计目标时，生成一个空集，并回到视频流获取模块获取数据；当检测到有统计目标时，对该目标进行分类判断分成行人、非机动车、机动车几大类；
s5、对步骤s4中的每个分类目标进行特征向量提取，将特征向量传输到持续去重模块；
s6、通过持续去重模块对目标特征向量数据进行分类模型算法去重处理；包括两轮处理，第一轮是针对本时间段内重复检测提取的目标进行去重处理；第二轮是前面去重后的目标数据，与上一时间段检测到的目标进行对比去重，其中，当上一时间段没有检测到有目标时，则为空集，对比去重结果即为当前时间段目标数量；当上一时间段检测有目标时，这一时段需与上一时间对比去掉重复检测目标；
s7、将完全去重后的特征向量进行缓存处理，替换上一单位时间内的检测目标特征向量以便进行下一轮对比去重；
s8、通过统计计数模块针对步骤s6中完全去重后的目标特征向量，按分类和时间段分别计数，并将计数结果数据传输给用户使用系统；
s9、用户通过用户使用系统按需调用数据。
本发明可以基于现有的任何监控系统，如天网系统、交管监控系统等直接利用现有视屏数据获取设备，大幅降低系统部署硬件成本；本发明采用了深度神经网络多目标检测识别模型，可直接对多目标进行检测分类统计，提高了系统使用的泛化性能；本发明在统计计数采用了按去重后目标特征统计计数，未使用任何估算参数的，提高了整个统计人车流量数据的准确性。
本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (7)

1.一种基于实时视频流下的人车流量统计系统，其特征在于，包括：
输入接口模块，用于对接外部可调用摄像头数据的系统，为本发明的人车流量统计系统提供数据输入；
视频流量获取模块，用于从输入接口模块获取需要进行人车流量统计的区域的实时视频流数据，并按预设单位时间分段提取视频帧转换为批量图片数据后传递给后续处理模块；
检测分类提取模块，用于接收视频流获取模块处理后的图片数据，然后对视频帧数据进行检测、分类，提取视频帧数据中的统计目标并传输给后续处理模块；
持续去重模块，接收检测分类提取模块中提取的统计目标，对目标进行去重处理，并将去重后的目标数据传输给后续处理模块；
统计计数模块，接收去重后的目标数据，针对每一种目标进行统计计数；
输出接口模块，用于接收统计计数模块统计的目标计数数据并输出到外部用户使用系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于实时视频流下的人车流量统计系统，其特征在于，
所述输入接口模块包括2个或2个以上输入接口，分别对接外部天网系统、交管监控系统以及其他有摄像头监控的系统，实时同步获取各外部系统的视频流数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于实时视频流下的人车流量统计系统，其特征在于，
一个输入接口模块、一个视频流量获取模块、一个检测分类提取模块、一个持续去重模块、一个统计计数模块、一个输出接口模块以及其他组成一个单元；
所述人车流量统计系统包括2个或2个以上上述单元，并行处理批量输入的视频流数据。
4.一种基于实时视频流下的人车流量统计方法，其特征在于，采用如权利要求1至3任一所述的一种基于实时视频流下的人车流量统计系统进行人车流量统计，包括如下步骤：
s1、将基于实时视频流下的人车流量统计系统部署在可调用摄像头数据设备与用户使用系统之间；
s2、用户设定需要进行人车流量统计的区域以及统计处理的单位时间；
s3、通过视频流获取模块获取用户设定区域内的所有外部系统的摄像头数据，并按照设定的单位时间分段提取视频流，并对视频流进行抽帧处理，转换为批量图片数据；
s4、通过检测分类提取模块获取步骤s3中的批量图片数据，采用深度学习目标检测分类神经网络模型进行目标检测判断，并按照目标进行分类；
s5、对步骤s4中的每个分类目标进行特征向量提取，将特征向量传输到持续去重模块；
s6、通过持续去重模块对目标特征向量数据进行分类模型算法去重处理；
s7、将完全去重后的特征向量进行缓存处理，替换上一单位时间内的检测目标特征向量以便进行下一轮对比去重；
s8、通过统计计数模块针对步骤s6中完全去重后的目标特征向量，按分类和时间段分别计数，并将计数结果数据传输给用户使用系统；
s9、用户通过用户使用系统按需调用数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于实时视频流下的人车流量统计方法，其特征在于，
所述步骤s6中，包括如下步骤：
s61、针对本时间段内重复检测提取的目标进行去重处理；
s62、针对步骤s61中去重后的目标数据，与上一时间段检测到的目标进行对比去重。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上包含有能够实现权力要求1至3任一所述装置功能的模块。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，在所述存储器上存储有能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求4至5中任一项所述的方法的步骤。
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