CN111199215A

CN111199215A - 基于人脸识别的人数统计方法和装置

Info

Publication number: CN111199215A
Application number: CN202010010624.7A
Authority: CN
Inventors: 郑红
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2020-01-06
Filing date: 2020-01-06
Publication date: 2020-05-26

Abstract

本申请公开了基于人脸识别的人数统计方法和装置，该方法包括：通过设置在预定区域入口处的摄像头获取视频流，并根据预定周期从视频流中获取关键帧；将关键帧保存为图片；对图片中的正面的人脸进行识别，并统计识别出来的人脸的个数得到统计结果；将统计结果添加到视频流中，其中，统计结果按照预定周期进行更新；在显示设备上显示添加统计结果之后的视频流。通过本申请解决了相关技术中在有人员进出场景下使用红外计数器无法统计进入人数的问题，从而提高了识别效果。

Description

基于人脸识别的人数统计方法和装置

技术领域

本申请涉及软件领域，具体而言，涉及一种基于人脸识别的人数统计方法和装置。

背景技术

目前的人员计数器一般采用红外线计数，红外线计数器原理是采用红外对射及反射的两个设备安装在入口区域的两边，一旦有目标经过阻挡了红外线，就会自动计数。

这种计数器一般被应用到超市中，这是因为在超市中入口和出口并不是同一个，一般入口是不允许出去的，这样红外线计数才能够统计进入超市的人数。但是，在商场不能使用这种计数器，因为商场的大门并不是单向的，人员的进入和外出都经过大门，此时红外计数器就不再准确记录进入商场的人数了。

针对相关技术中在红外计数器所带来的问题，并没有很好的解决方案。

发明内容

本申请提供一种基于人脸识别的人数统计方法和装置，以解决相关技术中在有人员进出场景下使用红外计数器无法统计进入人数的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种基于人脸识别的人数统计方法，包括：通过设置在预定区域入口处的摄像头获取视频流，并根据预定周期从所述视频流中获取关键帧；将所述关键帧保存为图片；对所述图片中的正面的人脸进行识别，并统计识别出来的人脸的个数得到统计结果；将所述统计结果添加到所述视频流中，其中，所述统计结果按照所述预定周期进行更新；在显示设备上显示添加所述统计结果之后的所述视频流。

进一步地，所述预定周期为1到10秒，优选为1秒。

进一步地，所述方法还包括：对预定时间段内每个所述预定周期的识别结果进行统计，得到该预定时间段的人员进入所述预定区域的数量，其中，所述预定时间段为至少一个小时。

进一步地，所述方法还包括：将所述预定时间段内统计得到的人员数量用短信发送给预定用户的移动终端。

根据本申请的另一个方面，还提供了一种基于人脸识别的人数统计装置，包括：获取模块，用于通过设置在预定区域入口处的摄像头获取视频流，并根据预定周期从所述视频流中获取关键帧；保存模块，用于将所述关键帧保存为图片；统计模块，用于对所述图片中的正面的人脸进行识别，并统计识别出来的人脸的个数得到统计结果；添加模块，用于将所述统计结果添加到所述视频流中，其中，所述统计结果按照所述预定周期进行更新；显示模块，用于在显示设备上显示添加所述统计结果之后的所述视频流。

进一步地，所述预定周期为1到10秒，优选为1秒。

进一步地，所述统计模块还用于：对预定时间段内每个所述预定周期的识别结果进行统计，得到该预定时间段的人员进入所述预定区域的数量，其中，所述预定时间段为至少一个小时。

进一步地，还包括：发送模块，用于将所述预定时间段内统计得到的人员数量用短信发送给预定用户的移动终端。

根据本申请的另一个方面，还提供了一种存储器，用于存储软件，其中，所述软件用于执行上述的方法。

根据本申请的另一个方面，还提供一种处理器，用于执行软件，其中，所述软件用于执行上述的方法。

本申请采用以下步骤：通过设置在预定区域入口处的摄像头获取视频流，并根据预定周期从所述视频流中获取关键帧；将所述关键帧保存为图片；对所述图片中的正面的人脸进行识别，并统计识别出来的人脸的个数得到统计结果；将所述统计结果添加到所述视频流中，其中，所述统计结果按照所述预定周期进行更新；在显示设备上显示添加所述统计结果之后的所述视频流。通过本申请解决了相关技术中在有人员进出场景下使用红外计数器无法统计进入人数的问题，从而提高了识别效果。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例提供的基于人脸识别的人数统计方法的流程图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

在本实施例中，提供了一种基于人脸识别的人数统计方法，图1是根据本发明实施例的基于人脸识别的人数统计方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，通过设置在预定区域入口处的摄像头获取视频流，并根据预定周期从视频流中获取关键帧；

步骤S104，将关键帧保存为图片；

在实施时也可以采用如下可选实施方式：在距离所述摄像头预定位置处设置红外传感器，所述红外传感器感测到人员通过之后，触发所述摄像头进行拍照，并将拍照得到的照片作为如下步骤S106中所使用的待识别图片，其中，所述红外传感器在感测到人员通过之后，发送延迟拍照命令，所述延迟拍照命令用于指示所述摄像头在接收到所述延迟拍照命令之后延迟预定时长来进行拍照。所述预定时长为预先设置的时长，所述时长用于指示人行走速度下从所述红外传感器到所述摄像头拍照范围的行走时间。

在实施时也可以采用如下可选实施方式：获取视频流也可以采用这样的方式来获取视频流，在距离所述摄像头预定位置处设置红外传感器，所述红外传感器感测到人员通过之后，触发所述摄像头进行视频拍摄，所述视频从所述红外传感器被触发开始拍摄，拍摄预定时长之后停止，所述预定时长为预先设置的时长，所述时长用于指示人行走速度下从所述红外传感器到所述摄像头拍摄范围的行走时间。拍摄之后从该视频中提取关键帧。

对于上述两种可选实施方式，其使用的是红外线传感器，还可以使用重量传感器来代替红外线传感器：

在距离所述摄像头预定位置处设置重量传感器，所述重量传感器感测到人员通过之后，触发所述摄像头进行拍照，并将拍照得到的照片作为如下步骤S106中所使用的待识别图片，其中，所述重量传感器在感测到人员通过之后，发送延迟拍照命令，所述延迟拍照命令用于指示所述摄像头在接收到所述延迟拍照命令之后延迟预定时长来进行拍照。所述预定时长为预先设置的时长，所述时长用于指示人行走速度下从所述重量传感器到所述摄像头拍照范围的行走时间。

在实施时也可以采用如下可选实施方式：获取视频流也可以采用这样的方式来获取视频流，在距离所述摄像头预定位置处设置重量传感器，所述重量传感器感测到人员通过之后，触发所述摄像头进行视频拍摄，所述视频从所述重量传感器被触发开始拍摄，拍摄预定时长之后停止，所述预定时长为预先设置的时长，所述时长用于指示人行走速度下从所述重量传感器到所述摄像头拍摄范围的行走时间。拍摄之后从该视频中提取关键帧。

使用重量传感器的好处在于，重量传感器还记录重量，比如200KG，该重量可以作为校验识别出的人员数量的依据。比如，识别出是一个人，此时重量传感器记录的重量是225KG，这很有可能是一个识别错误，此时，将该数据打标签，用于展示该识别出的人员的数量为存疑数据，并将该标签显示在显示器上以及保存在数据库中。

步骤S106，对图片中的正面的人脸进行识别，并统计识别出来的人脸的个数得到统计结果；

在实施时可以增加如下可选实施方式：对图片中的正面的人脸进行识别包括：将所述图片输入到模型中，从所述模型中获取输出，其中，所述模型是通过机器学习训练得到的，所述模型的输入包括图片，所述模型的输出是识别出该图片中包括人脸的数量。可选的，所述模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据的每一组数据均包括一张图片和该图片对应的标签，该标签的内容为该图片中的正面人脸的数量。这种方式可以应用在训练数据比较充足的情况下。

机器学习训练模型的时候还可以采用增量训练的方法，首先使用训练数据训练出能够识别出一张图片中是否包括人脸的第一模型，每一组训练数据均包括图片以及用于指示该图片中是否包括人脸的标签。在训练处第一模型之后，再使用第二训练数据进行增量训练得到该模型，第二训练数据中每一组数据均包括一张图片和该图片对应的标签，该标签的内容为该图片中的正面人脸的数量。这种训练方式是因为某种情况下第二训练数据不好得到，所以第二训练数据的数量有限。而第一训练数据是比较容易得到的。这种方式可以应用在第二训练数据有限的情况下。

步骤S108，将统计结果添加到视频流中，并在显示设备上显示添加统计结果之后的视频流，其中，该统计结果按照预定周期进行更新。

在实施时还可以增加如下实施方式：可以直接训练第三模型，该第三模型也是机器学习模型，该模型的输入是一段视频，该视频的输出是该段视频中的人的数量。该模型使用的每一组训练数据均包括视频和用于指示该视频中按照预定方向进入预定场所的人员的数量。有了该第三模型之后，可以将预定时间段的视频放入到该模型中，得到该时间段的人员进入的总和。

这样使用图片识别的方式显示实时人数，而使用视频识别的方式显示一个时间段的总人数。并且还可以使用视频识别出来的结果与图片识别出来的结果进行比较，确定是否存在差异。这些数据可以保存作为后续改进的依据。

通过上述步骤解决了相关技术中在有人员进出场景下使用红外计数器无法统计进入人数的问题，从而提高了识别效果。

可选的，预定周期为1到10秒，优选为1秒。

可选的，还可以对预定时间段内每个预定周期的识别结果进行统计，得到该预定时间段的人员进入预定区域的数量，其中，预定时间段为至少一个小时。

可选的，还可以将预定时间段内统计得到的人员数量用短信发送给预定用户的移动终端。

在本实施例中还提供了一种装置，该装置中的模块对应于上述的方法步骤，在上述实施例中已经进行过说明的，在此不再赘述。

本实施例中，还提供了一种基于人脸识别的人数统计装置，包括：获取模块，用于通过设置在预定区域入口处的摄像头获取视频流，并根据预定周期从视频流中获取关键帧；保存模块，用于将关键帧保存为图片；统计模块，用于对图片中的正面的人脸进行识别，并统计识别出来的人脸的个数得到统计结果；添加模块，用于将统计结果添加到视频流中，其中，统计结果按照预定周期进行更新；显示模块，用于在显示设备上显示添加统计结果之后的视频流。

可选的，预定周期为1到10秒，优选为1秒。

可选的，统计模块还用于：对预定时间段内每个预定周期的识别结果进行统计，得到该预定时间段的人员进入预定区域的数量，其中，预定时间段为至少一个小时。

可选的，还包括：发送模块，用于将预定时间段内统计得到的人员数量用短信发送给预定用户的移动终端。

在本实施例中，提供了一种存储器，用于存储软件，其中，该软件用于执行上述的方法。

在本实施例中，提供了一种处理器，用于执行软件，其中，该软件用于执行上述的方法。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序或者软件，该程序被处理器执行时实现上述方法。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims

1.一种基于人脸识别的人数统计方法，其特征在于，包括：

通过设置在预定区域入口处的摄像头获取视频流，并根据预定周期从所述视频流中获取关键帧；

将所述关键帧保存为图片；

对所述图片中的正面的人脸进行识别，并统计识别出来的人脸的个数得到统计结果；

将所述统计结果添加到所述视频流中，其中，所述统计结果按照所述预定周期进行更新；

在显示设备上显示添加所述统计结果之后的所述视频流。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定周期为1到10秒，优选为1秒。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对预定时间段内每个所述预定周期的识别结果进行统计，得到该预定时间段的人员进入所述预定区域的数量，其中，所述预定时间段为至少一个小时。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述预定时间段内统计得到的人员数量用短信发送给预定用户的移动终端。

5.一种基于人脸识别的人数统计装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于通过设置在预定区域入口处的摄像头获取视频流，并根据预定周期从所述视频流中获取关键帧；

保存模块，用于将所述关键帧保存为图片；

统计模块，用于对所述图片中的正面的人脸进行识别，并统计识别出来的人脸的个数得到统计结果；

添加模块，用于将所述统计结果添加到所述视频流中，其中，所述统计结果按照所述预定周期进行更新；

显示模块，用于在显示设备上显示添加所述统计结果之后的所述视频流。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述预定周期为1到10秒，优选为1秒。

7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述统计模块还用于：

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

发送模块，用于将所述预定时间段内统计得到的人员数量用短信发送给预定用户的移动终端。

9.一种存储器，其特征在于，用于存储软件，其中，所述软件用于执行权利要求1至4中任一项所述的方法。

10.一种处理器，其特征在于，用于执行软件，其中，所述软件用于执行权利要求1至4中任一项所述的方法。