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客流統計分析的基本原理竟是這樣!

時間:2020-10-16 瀏覽次數:68

   客流統計分析方案係統的基本原理流程解析:
  一、檢測階段
  1.背景模型
  作為客流分析算法處理的基礎,本算法采用幀間差分算法與概率統計模型相結合的方法,能夠在各種複雜環境下建立起一副盡可能真實的背景圖像,從而為前景目標的提取提供重要基礎。在係統中,一個模型可以理解為在一個環境(主要為角度)下,一個“人”特征的集合體。首先在一個固定角度的場景下,取得很多人的圖片,稱之為樣本,取得足夠的樣本後,通過樣本來學習這些特征,得到的參數就是模型,模型集合了訓練樣本的特點。在遇到相似場景時,裝載相應模型就完成了係統檢測的初始化。
  2.提取特征
  為了讓模型應用於一個物體,以確定這個物體是不是人,小优app为爱而生网址多少需要提取相應的特征。根據機器自動學習的結果,一個模型90%的數據是基於形狀提取的,10%的數據基於顏色和紋理提取。
  3.輸出結果
  將模型視為一個過濾器,而特征是待分類的材料,滿足過濾器的材料得以通過(即判定為“人”),不滿足的則被攔住。根據模型和特征,通過計算就可以判斷一個物體是不是人。
  二、跟蹤階段
  跟蹤主要是對特征信息的跟蹤,包括位置信息、特征點、頭肩信息等。由於每個目標的特征信息都不會完全一致,所以即使多目標交錯、擁擠,本算法也能大限度的跟蹤並區分出每個獨立目標。係統跟蹤階段也采取了和特征相關的技術,有顏色特征、形狀特征和位置特征。通過計算來比較前後兩幀圖像中所有人的特征,判定特征最相近的兩人為同一人;通過比較所有的圖像,可以得到一個人完整的軌跡;通過計算軌跡的條數,可以檢測區域的客流;通過計算軌跡的方向,可以判斷人是走入還是走出檢測區域。
  基於模型的檢測機製,大幅度提高了係統的場景普適性。如在實際施工過程中,遇到出入口較寬、吊頂過高、吊頂過低或其材質特殊等情況,采取傾斜安裝智能一體機,較傳統的基於背景建模的檢測技術,優勢更加明顯。
  三、計數規則
  在跟蹤的基礎上,計數規則為:目標從跟蹤線進入,並被連續跟蹤若幹次之後,從計數線離開,則為有效計數。不滿足該規則的目標均不計數。客流統計係統的每一路視頻都可以設置單獨的計數規則。正常進入、斜向進入、雙向同時進出都作為正常數據,計入統計中。係統可有效排除各種幹擾,如:猶豫未進入、門口徘徊、門口橫穿等情況,保證數據真實性。

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