(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 202211051988.5 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 中国石油大 学 （北京） 地址 102249 北京市昌平区府学路18号 (72)发明人 朱明达　宋家彤　 (74)专利代理 机构 北京同立钧成知识产权代理 有限公司 1 1205 专利代理师 郭李君　黄健 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 人流量检测方法和设备 (57)摘要 本申请提供一种人流量检测方法和设备， 包 括获取人流量检测区域的实时视频数据； 使用已 训练的检测模 型对实时视频数据进行处理， 获得 实时视频数据中当前帧的行人检测框； 将当前帧 的行人检测框数据输入目标跟踪器， 获得未来帧 的行人预测框， 并将行人检测框和行人预测框进 行匹配， 根据匹配结果为每个行人检测框分配标 识号； 根据人流量检测方向划定检测线， 根据通 过检测线的行人检测框的标识号获得人流量统 计结果。 通过 以上设置， 可 以以较低的功耗实现 高精度、 高实时性的人流 量检测。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115457460 A 2022.12.09 CN 115457460 A 1.一种人流量检测方法， 其特征在于， 所述方法部署在FPGA边缘计算平台上， 所述方法 包括： 获取人流量检测区域的实时视频 数据； 使用已训练的检测模型对所述实时视频数据进行处理， 获得所述实时视频数据中当前 帧的行人检测框； 将所述当前帧的行人检测框数据输入目标跟踪器， 获得未来帧的行人预测框， 并将所 述行人检测框和所述行 人预测框进行匹配， 根据匹配结果 为每个行人检测框分配标识号； 根据人流量检测方向划定检测线， 根据通过所述检测线的所述行人检测框的标识号获 得人流量统计结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 使用已训练 的检测模型对所述实时视频数 据进行处 理， 获得所述实时视频 数据中当前帧的行 人检测框， 具体包括： 使用所述检测模型中已训练的特征提取网络对所述实时视频数据中当前帧数据进行 处理； 其中， 所述检测模 型中的激活函数是根据所述FPGA 边缘计算平台的计算资源确定， 所 述检测模型的特征提取网络中还包括通道注意力模块， 所述通道注意力模块用于分析各个 通道对所述检测模型 预测结果的重要性； 使用所述检测模型中已训练 的特征融合网络对所述特征提取网络的结果进行处理； 使 用所述检测模型中已训练的检测头结构对所述特征融合网络的结果进行处理获得行人检 测框， 对重复的检测框结果进 行非极大值抑制滤除重复检测框后输出所述当前帧的行人检 测框。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据检测对象行人互相遮挡的情况， 构建 行人检测数据集， 具体包括： 选择第一行人检测数据集， 在所述第 一行人检测数据集中加入第 二行人检测数据集中 的部分数据， 构建第三行 人检测数据集； 转换所述第三行人检测数据集标签文件中的目标框位置， 将所述目标框位置进行裁 剪， 构建行 人检测数据集； 使用所述行 人检测数据集对所述检测模型进行训练。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 使用所述行人检测数据集对所述检测模型 进行训练， 具体包括： 采用数据增广技术对所述行人检测数据集进行处理， 获取数据增广处理后的行人检测 数据集； 使用所述数据增广处 理后的行 人检测数据集对所述检测模型进行训练。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 使用检测模型对所述实时视频数据进行处 理， 获得所述实时视频 数据中当前帧行 人的检测框之前， 方法还 包括： 对所述检测模型进行模型压缩处 理； 将所述检测模型部署到FPGA平台上时， 对所述检测模型的网络结构实现面向输出通道 的并行设计和流水线设计。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述当前帧的行人检测框数据输入目标 跟踪器， 获得未来帧的行人预测框， 并将所述行人检测框和所述行人预测框进 行匹配， 根据 匹配结果 为每个行人检测框分配标识号， 具体包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115457460 A 2将当前帧的行人检测框数据输入所述目标跟踪器， 通过所述目标跟踪器中的卡尔曼滤 波器预测获得 下一帧的行 人预测框； 将当前帧的行人检测框与通过所述卡尔曼滤波器对上一帧的行人检测框进行预测获 得的行人预测框进行交并比值计算， 根据 交并比值构建代价矩阵， 为前后两帧被测行人进 行映射； 将所述代价矩阵作为所述目标跟踪器中匈牙利算法的输入， 获得线性匹配结果， 当所 述当前帧的行人检测框与通过所述卡尔曼滤波器对上一帧的行人检测框进行预测获得 的 行人预测框匹配时， 更新所述 卡尔曼滤波器， 给每 个行人检测框分配标识号。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据人流量检测方向划定检测线， 根据通 过所述检测线的所述行 人检测框的标识号获得 人流量统计结果， 具体包括： 所述人流量检测方向为双向， 按照垂直于所述人流量检测方向的方向划定两条非重合 直线， 所述非重合 直线即为所述检测线； 根据所述行人检测框标识号经过两条所述非重合直线的先后 顺序， 统计实时视频内的 双向人流 量。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储程序； 处理器， 用于执行所述存储器存储的所述程序， 当所述程序被执行时， 所述处理器用于 执行如权利要求1至7中任一项所述的人流 量检测方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质中存储有计算机 执行指令， 所述计算机执行指 令被处理器执行时用于实现如权利要求 1至7中任一项 所述的 人流量检测方法。 10.一种计算机程序产品， 其特征在于， 包括计算机程序， 所述计算机程序被处理器执 行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115457460 A 3