关于客流量统计工作是怎么操作进行的
2020-10-10 15:13:00 来源： 点击：
第一步：背景模型是客流分析算法处理的基础，本算法采用帧间差分算法与概率统计模型相结合的方法,能够在各种复杂环境下建立起一副尽可能真实的背景图像，从而为前景目标的提取提供重要基础。在系统中，一个模型可以理解为在一个环境(主要为角度)下，一个“人”特征的集合体。首先在一个固定角度的场景下，取得很多人 的图片，称之为样本，取得足够的样本(一般在十万到一百万之间)后，通过样 本来学习这些特征，得到的参数就是模型，模型集合了训练样本的特点。在遇到 相似场景时，装载相应模型就完成了系统检测的初始化。
第二步：提取特征。为了让模型应用于一个物体，以确定这个物体是不是人， 我们需要提取相应的特征。根据机器自动学习的结果，一个模型 90%的数据是 基于形状提取的，10%的数据基于颜色和纹理提取。
第三步：输出结果。将模型视为一个过滤器，而特征是待分类的材料，满足 过滤器的材料得以通过(即判定为“人”)，不满足的则被拦住。根据模型和特 征，通过计算就可以判断一个物体是不是人。
跟踪阶段
跟踪主要是对特征信息的跟踪，包括位置信息，特征点，头肩信息等。由于每个目标的特征信息都不会完全一致，所以即使多目标交错，拥挤，本算法也能最大限度的跟踪并区分出每个独立目标。系统跟踪阶段也采取了和特征相关的技术，有颜色特征、形状特征和位置特 征。通过计算来比较前后两帧图像中所有人的特征，判定特征最相近的两人为同 一人;通过比较所有的图像，可以得到一个人完整的轨迹;通过计算轨迹的条数， 可以检测区域的客流;通过计算轨迹的方向，可以判断人是走入还是走出检测区 域。
基于模型的检测机制，大幅度提高了系统的场景普适性。如在实际施工过程中，遇到出入口较宽、吊顶过高(十米以上)、吊顶过低或其材质特殊(如玻璃) 等情况，采取倾斜安装智能一体机，较传统的基于背景建模的检测技术，优势更 加明显。
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