(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210505988.1 (22)申请日 2022.05.10 (71)申请人 南京地铁建 设有限责任公司 地址 210000 江苏省南京市玄武区中山路 228号 申请人 南京国电南自轨道交通工程有限公 司　 中铁第四勘察设计院集团有限公司 (72)发明人 汪理　陶征勇　宋大治　张浩　 王弼宁　陈敦惠　范三龙　李佑文　 (74)专利代理 机构 南京知识律师事务所 32 207 专利代理师 张苏沛 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01)G06V 40/10(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06T 7/292(2017.01) (54)发明名称 一种基于视频图像的车站客流实时计数的 方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于视频图像的车站客 流实时计数的方法， 首先对获取到的视频图像进 行加权平均灰度处理以及三帧差分操作进行背 景分离， 并对分离的背景图像采用扫描线种子填 充算法以及形态学闭运算进行图像的补偿填充 与合并操作； 然后依据图像中较为明显的人体头 部类圆形特征， 采用一种改进的Hough变换类圆 检测法， 来精确快速的提取图像中人体头部区域 类圆形特征； 最后采用帧差距离跟踪法以及计数 线统计法实现跟踪计数， 本发明主要适用于车站 环境下的客流计数， 在该种环境下， 引入头部区 域识别的真圆半径限定条件以及重合圆判断条 件， 在此限定条件下改进Hough变换算法， 同时采 用帧差距离跟踪法实时跟踪， 可以有效的达到实 时精确计数的目的。 权利要求书3页 说明书5页 附图3页 CN 115147751 A 2022.10.04 CN 115147751 A 1.一种基于 视频图像的车站客 流实时计数的方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 利用网络摄 像机IPC实时获取 车站视频图像； 步骤2： 对获取到的图像加权平均灰度处理后进行目标区域分割， 并对分割后的图像进 行补偿填充与合并操作， 以突出待提取的头 部类圆特 征部分； 步骤3： 引入头部区域识别的真圆半径限定条件以及重合圆判断条件， 在此限定条件下 利用改进的Hough变换算法提取 人体头部区域的类圆形 特征； 步骤4： 对提取的类圆形 特征区域采用帧差距离跟踪法实现实时跟踪； 步骤5： 采用计数线统计法对运动目标计数。 2.根据权利要求1所述的一种基于视频图像的车站客流实时计数的方法， 其特征在于： 所述步骤2中的目标区域分割为： 首先对获取到的图像进行加权平均灰度处理， 然后采用三 帧差分法实现目标区域的分割， 具体而言： 首先对获取到的 图像进行加权平均灰度处理， 图像序列灰度化后， 设每帧灰度分量为gi (x,y)， (i＝1,2, …,N)， 其中， x、 y表示像素位置， i表示帧数， N表示图像序列的总帧数， 采用 三帧差分法进行目标区域分割， 所得到的变化函数为： 其中， d＝|gi+1 (x,y)‑gi(x,y)|∩|gi(x,y)‑gi‑1(x,y)|， ψ表示目标是否运动的判断阈值， d≥ψ时认为该点 为运动目标， 反 之为背景。 3.根据权利要求1所述的一种基于视频图像的车站客流实时计数的方法， 其特征在于： 所述步骤2中的补偿填充与合并操作为： 对分割后的图像采用扫描种子填充算法进行补偿 填充， 以处理三帧差分法可能出现的运动区域图像空洞的问题； 采用形态学闭运算实现图 像的合并的操作， 以处 理三帧差分法可能出现的运动区域图像分裂问题。 4.根据权利要求3所述的一种基于视频图像的车站客流实时计数的方法， 其特征在于： 所述扫描种子填充算法具体为： 首先填充当前扫描线上 的位于给定区域的区段， 然后确定 于这一区段相邻的上下两条线上位于该区域内是否存在需要填充的新区段， 如果存在， 则 依次把他们保存起 来， 反复这个过程， 直到所保存的各区段都填充完毕。 5.根据权利要求3所述的一种基于视频图像的车站客流实时计数的方法， 其特征在于： 所述形态学闭运算具体为： 将图像腐蚀和膨胀操作相结合， 首先对图像进 行膨胀， 填充连通 域内的小 型空洞， 扩 大连通域的边界， 将临近的两个连通域连接， 之后通过腐蚀运算减少由 膨胀运算引起的连通 域边界的扩大以及面积增 加。 6.根据权利要求1所述的一种基于视频图像的车站客流实时计数的方法， 其特征在于： 所述步骤3中真圆半径限定条件与重合圆判断条件， 其 公式分别为： 设人体头部实际大小区 间[rmin,rmax]， 摄像机拍摄区间宽为rw， 高为rh， 采集到的图像显示的宽为rws， 高为rhs， 则图 像显示的人体头部区域 的半径区间近似为 将该区间作为真圆半径限定权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115147751 A 2条件； 对于两个圆ρ1(a1,b1,r1)、 ρ2(a2,b2,r2)， 重合圆判断条件为 若满足该 条件则近似认为两个圆重合， 保留其中一个圆。 7.根据权利要求1所述的一种基于视频图像的车站客流实时计数的方法， 其特征在于： 所述步骤3中改进的Hough变换算法， 首先利用处理后的图像获取边缘点集， 依据真圆半径 限定条件从边缘点集中取出四点， 由三条公垂线交于一点得出候选圆， 然后依据该候选圆 引入正方形窗口， 判断正方形窗口内的点到候选圆心距离是否在误差范围内， 并进行累加 计数， 依据最后的累加值大小确定该候选圆是否为真圆， 最后， 对获取到的所有真圆进行重 合圆条件判断以及真圆半径限定条件判断， 以此筛 选得到真圆集； 具体步骤如下： 步骤3.1： 对处理后的图像采用Canny边缘检测方法来求得边缘点集U(xi,yi)， 通过 Sobel函数计算出集合中各点梯度， 并初始化参数单元集ρ(a,b,r)， 初始化为空,， 其中r表 示圆的半径， (a,b)表示圆心； 步骤3.2： 若边 缘点集U为空， 执 行步骤3.10， 否则执 行步骤3.3； 步骤3.3： 从边缘点集U 中任取四点， 且 需满足任意两点距离小于 否则重新选 取； 步骤3.4： 对所取四点两两求公垂线， 当满足存在三条公垂线交于一点时， 则该四点共 圆， 求出该圆为ρk(a,b,r)， 然后执 行步骤3.5， 否则返回步骤3.2； 步骤3.5： 在参数单元集ρ(a,b,r)中判断是否存在ρc(a,b,r)满足候选圆判断条件|ρk‑ ρc|≤ε， ε为允许误差， 若存在则将ρk作为候选圆特征参数， 并以该候选圆圆心为中心， 直径 为边长引入正方 形窗口， 然后执 行步骤3.7， 否则执 行步骤3.6； 步骤3.6： 将ρk加入参数 单元集ρ(a,b,r)中， 令其计数值Mρ k＝1； 步骤3.7： 若|a ‑r|＜xi＜|a+r|与|b ‑r|＜yi＜|b+r|同时成立， 即点(xi,yi)在正方形窗 口内， 则计算出点(xi,yi)到候选圆心的距离， 若结果在误差范围内， 则令计数值Mρk加1， 对 正方形窗口内的所有点进行判断， 统计得到计数值Mρ k； 步骤3.8： 若Mρ k＞Mmin， Mmin为设定的判断真圆的最小计数值， 则 执行步骤3.9， 否则 该候 选圆为假圆， 将ρk从参数单元集ρ(a,b,r)中去除， 返回步骤3.2； 步骤3.9： 该候选圆为真圆， 将该真圆加入到真圆参数单元集， 即真圆集， ρtrue(a,b,r)对 应的参数， 然后将该 圆上的点从边缘点集U(xi,yi)中去除， 并置空参数单元集ρ(a,b,r)， 返 回步骤3.2； 步骤3.10： 去除ρtrue(a,b,r)中圆半径不满足 的圆， 然后依据重合圆判 断条件， 去除ρtrue(a,b,r)重复多余的圆， 最终得到真圆集ρtrue(a,b,r)。 8.根据权利要求7所述的一种基于视频图像的车站客流实时计数的方法， 其特征在于： 所述帧差距离跟踪法， 利用相邻两帧提取到的真圆， 判断两圆圆心之间的欧氏距离是否满 足设定的阈值， 满足即为同一目标， 以此实现目标跟踪， 具体为： 根据上述步骤3得到的连续权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115147751 A 3