利用图像特征进行客流统计的方法介绍

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在一些人流量很大的地方是有统计客流的需求的,比如超市统计客流可以更准确的分析出营销数据,针对性的开展营销活动。地铁车站统计客流可以更好地搞好管理,安排车次,当然这也是政府任务。那么这些公共区域是怎样进行客流统计‍的呢?今天我们来看一下利用图像特征提取的客流量的方法。

一.原理

首先通过公共区域安置的监控摄像头获取视频客流统计‍原始数据,然后对图像数据进行分割处理获得适应于图像处理与分析算法的子域图像。首先对图像进行划分,获得大量的图像子区域,通过阈值比较判断像素点是否为图像的特征点,实现对灰度值突变像素点的抑制,从而提升图像特征提取精度,以提升客流统计的准确性。

二.优势

由于公共区域的客流统计‍具有动态流动性,釆集的视频图像间的灰度值易发生突,造成传统识别算法的统计误差较大。通过在传统特征提取方法的基础上增加小波变换预处理算法,对视频图像进行多层分解及图像灰度阈值预处理,剔除灰度突变的干扰像素点,大大提升特征提取精度。

三.适用场景

本客流统计‍系统具有结构简单,安装简易,成本廉价,适用于超市、地铁、车站等公共区域。安装传感器的时候需要调试好红外传感器发射装置和接收装置高度,以免误将购物车检测成顾客而造成数据的误差。在车站、地铁等区域同样如此。

现在由于监控系统的普及,视频图像能够全面且实时的反应公共区域在不同时间段的运行状态,因此基于图像特征提取的客流统计方法能够很方便的实现对客流的估计,并且通过此系统统计客流要远比其他方法准确很多,该系统能准确反应客流的时空分布情况,为各公共区域运行管理及停靠站点布局提供数据支撑。