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    客流統計系統工作原理
    發布時間:2019-04-26 15:58:57   發布來源:基鴻運

    客流統計系統應用在生活的方方面面,在生活中起到了不可或缺的作用,但是有多少人知道客流統計系統工作原理呢?下面小編就來為你仔細講講

    客流統計
     

    客流統計系統工作原理  
    客流分析算法是整個系統的靈魂其運行在高性能數字信號處理器(TI DSP)中,每秒進行25幀的實時圖像分析,客流統計處理算法嵌入式客流分析終端中的DSP處理器,實時采集視頻圖像,并檢測運動目標的特征點(feature points),然后對特征點進行空域上的聚類(Cluster)和時域上的匹配,從而識別運動目標;通過頭肩信息、圓心距、行人運動的柔性特征等特征,基鴻運客流分析算法可以準確進行目標分類,準確識別運動目標中的行人;通過對行人目標的實時雙向跟蹤,可以實現準確的計數和方向的判定。


     
      一、基鴻運客流系統檢測階段
      步:背景模型是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,能夠在各種復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。在系統中,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(一般在十萬到一百萬之間)后,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系統檢測的初始化。下圖為一個場景下不同 的樣本。
      第二步:提取特征。為了讓模型應用于一個物體,以確定這個物體是不是人, 我們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 基于形狀提取的,10%的數據基于顏色和紋理提取。下圖的紅線為提取的形狀特 征。
      第三步: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、基鴻運客流統計跟蹤階段
      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。由于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并區分出每個獨立目標。系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。通過計算來比較前后兩幀圖像中所有人的特征,判定特征相近的兩人為同 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。如下兩組圖較形象的展現了系統的跟蹤過程:
      基于模型的檢測機制,大幅度提高了系統的場景普適性。如在實際施工過程
      中,遇到出入口較寬、吊頂過高(十米以上)、吊頂過低或其材質特殊(如玻璃) 等情況,采取傾斜安裝智能一體機,較傳統的基于背景建模的檢測技術,優勢更 加明顯。
      三、基鴻運客流量統計計數規則
    在跟蹤的基礎上,計數的規則為:目標從跟蹤線進入,并被連續跟蹤若干次之后,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。系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?;欉\客流統計系統可有效排除各種干擾,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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