客流统计器目标跟踪

时间:2020-04-27 09:45   点击:

为实现多目标的精确跟踪,提出一种基于视频客流量的跟踪计数方法.利用图像差分法提取运动目标,对差分图像进行形态学处理,使用连通域分析创建人体结点,得到目标的形心,采用向前优先搜索像素点的原则搜索下一帧图像的所有像素点,通过搜索到的像素点确定目标的新中心位置,根据目标中心与计数线的关系进行计数.实验结果表明,该方法简单可行,统计数据具有较高的正确率。

采用的机器视觉技术是通过内置高精度摄像头获取人的头顶及双肩这三个特征点的信息,将该信息推送至图像处理系统,系统通过对目标形态信息等进行分析运算后,从而输出识别结果。

所采用的三点识别算法,是通过从千万个人头样本中采集共同特征点,并捕获肩膀等特征信息作为补充,不断的进行算法训练,从而形成对目标对象的准确判断。除此之外,算法能精准的跟进目标对象的行进轨迹,通过方向判断出的人的进出,进而转化为进入人数及出去人数等数字化信息。

客流统计器目标跟踪-俊竹科技

由于采集场景的目标特征不会互相遮挡 (实际运用场景中,从天花板的位置俯视下方,不论如何拥挤,一个人头也不会挡住另外一个人头)。基于算法的自我训练依然会持续进行,在不断增加新的人头及双肩样本后,算法的精确度会不断自我提高。在标准环境下,目前算法准确率已达到 98% 以上!

系统采用创新3D模型的机器视觉技术,对视频中物体特征进行提取,识别出哪些是人,哪些是物,并能有效的跟踪人的移动。从而排除非人的干扰,如:物体影子、背包、随身物件、黑白衣服和其它配饰等。除颜色和形状特征外,加入位置特征用来跟踪检测,支持多区域、多方向的统计,能有效排除行人快速移动、来回走动、横穿、推拉门、门口徘徊、站立不动等行为造成的干扰。系统客流统计精度可达98%以上。

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