本發(fā)明涉及客流密度檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于圖像處理的客流密度檢測(cè)方法，該方法中的步驟，可以建立功能模塊，組合成功能模塊構(gòu)架，主要通過(guò)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)程序來(lái)實(shí)現(xiàn)。
背景技術(shù)：
近幾年，隨著政府對(duì)智能公交事業(yè)投入力度的加大，我國(guó)智能公共交通系統(tǒng)已初現(xiàn)端倪，客流密度檢測(cè)系統(tǒng)是的重要組成部分。
現(xiàn)有的客流密度檢測(cè)一般是基于人數(shù)與像素?cái)?shù)成正比的關(guān)系來(lái)估計(jì)人群密度的方法。具體做法有兩種，一種是首先用背景減的方法除掉每幅圖像的背景，然后計(jì)算剩下的人群圖像所占的總像素?cái)?shù)。另一種是用背景減的方法除掉每幅圖像的背景后，借助邊緣檢測(cè)法提取單個(gè)人的邊緣，對(duì)邊緣進(jìn)行細(xì)化，計(jì)算邊緣的總像素?cái)?shù)。但是這兩種方法由于人群圖像跟背景圖有時(shí)會(huì)不容易清楚的區(qū)別出來(lái)，使得檢測(cè)可能出現(xiàn)誤差。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的是提供一種快速有效的客流密度檢測(cè)方法。
通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的：
本發(fā)明提供一種客流密度檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟a1.獲取預(yù)設(shè)監(jiān)測(cè)區(qū)域的實(shí)時(shí)視頻，并從所述實(shí)時(shí)視頻獲取視頻序列圖像，對(duì)所述視頻序列圖像進(jìn)行灰度化處理，得到相應(yīng)的灰度圖像；
步驟a2.把所述灰度圖像生成對(duì)應(yīng)的灰度共生矩陣；
步驟a3.計(jì)算所述灰度共生矩陣的特征值，該特征值為所述視頻序列圖像的紋理特征；
步驟a4.根據(jù)所述紋理特征進(jìn)行分類(lèi)，以得到客流密度等級(jí)。
其中，步驟a1中具體地，對(duì)所述視頻序列圖像進(jìn)行中值濾波處理，以去除噪聲和干擾。
其中，采用雙目攝像機(jī)進(jìn)行視頻拍攝。
對(duì)于本發(fā)明給出的客流密度檢測(cè)方法中的步驟，可以建立功能模塊，組合成功能模塊構(gòu)架，主要通過(guò)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)程序來(lái)實(shí)現(xiàn)。
有益效果：本發(fā)明從預(yù)設(shè)監(jiān)測(cè)區(qū)域所拍到的實(shí)時(shí)視頻中獲取視頻序列圖像，對(duì)所述視頻序列圖像進(jìn)行灰度化處理，得到相應(yīng)的灰度圖像，從而突顯人群圖像與背景圖像的不同，以便于區(qū)分，把灰度圖像生成對(duì)應(yīng)的灰度共生矩陣，然后計(jì)算灰度共生矩陣的紋理特征，最后根據(jù)紋理特征進(jìn)行分類(lèi)，以得到客流密度等級(jí)從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、清楚、準(zhǔn)確的客流密度檢測(cè)。
具體實(shí)施方式
結(jié)合以下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
在車(chē)站的乘客入口處設(shè)有視頻采集模塊，其可監(jiān)測(cè)到乘客進(jìn)入車(chē)站的人流，視頻采集模塊把實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的實(shí)時(shí)視頻送至服務(wù)器，服務(wù)器據(jù)此獲取按時(shí)間排序的視頻序列圖像，并對(duì)該視頻序列圖像進(jìn)行灰度化處理，得到相應(yīng)的灰度圖像，從而突顯人群圖像與背景圖像的不同，以便于區(qū)分，克服了傳統(tǒng)的客流密度檢測(cè)方法人群圖像與背景圖像的不容易區(qū)別的問(wèn)題，服務(wù)器把灰度圖像生成對(duì)應(yīng)的灰度共生矩陣，然后計(jì)算灰度共生矩陣的紋理特征（如局部平穩(wěn)特征值、對(duì)比度特征值、角二階矩特征值、相關(guān)度特征值等），不同密度的人群圖像對(duì)應(yīng)的紋理特征不同：高密度的人群在紋理特征上表現(xiàn)為細(xì)模式；低密度的人群圖像在背景圖像也為低頻時(shí)在紋理特征上表現(xiàn)為粗模式，這樣就可以根據(jù)紋理特征進(jìn)行分類(lèi)，以得到客流密度等級(jí)，將客流密度等級(jí)劃分為5類(lèi)（很少、少、正常、多、很多）。
本實(shí)施例中，對(duì)視頻序列圖像進(jìn)行中值濾波處理，以去除噪聲和干擾，從而提高圖像的識(shí)別效果。
本實(shí)施例中，視頻采集模塊采用雙目攝像機(jī)立體視覺(jué)（ccd）設(shè)計(jì)，相較于現(xiàn)有的單攝像頭視頻分析技術(shù)精度和準(zhǔn)確度更高；雙目攝像機(jī)在同一電路板上進(jìn)行集成，并通過(guò)相同的時(shí)鐘進(jìn)行同步，以保證視頻采集的一致性；雙目攝像機(jī)還包括鏡頭座，鏡頭座之間設(shè)有固定金屬配件，以保證攝像頭的穩(wěn)定性，并能夠?yàn)殓R頭的散熱提供輔助。
對(duì)于本發(fā)明給出的客流密度檢測(cè)方法中的步驟，可以建立功能模塊，組合成功能模塊構(gòu)架，主要通過(guò)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)程序來(lái)實(shí)現(xiàn)。
最后應(yīng)當(dāng)說(shuō)明的是，以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。