(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 202210710670.7 (22)申请日 2022.06.22 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310053 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 巩海军　李中振　周经纬　于润润　 潘华东　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 赵凯莉 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/34(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 7/246(2017.01) G06T 7/277(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 客流统计方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本申请公开了一种客流统计方法、 装置及电 子设备， 用于提升确定客流量的方法的准确性。 该方法包括： 确定图像中目标以及所述目标的运 动方向； 其中， 所述图像为至少两台设备所拍摄 到的图像集中的图像； 在各所述运动方向中， 将 所述步态特征相同的目标标记 为重复目标； 去除 同一所述运动方向中的重复目标， 确定每一所述 运动方向所对应的客 流量。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115019345 A 2022.09.06 CN 115019345 A 1.一种客 流统计方法， 其特 征在于， 包括： 确定图像中目标以及所述目标的运动方向； 其中， 所述图像为至少两台设备所拍摄到 的图像集中的图像； 在各所述运动方向中， 将步态特 征相同的所述目标 标记为重复目标； 去除同一所述 运动方向中的重复目标， 确定每一所述 运动方向所对应的客 流量。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定图像中目标以及所述目标的运动方 向， 包括： 基于人体检测框架， 确定所述图像 中的目标， 并通过头肩检测法， 确定至少两张所述图 像中每个所述目标的头肩特征； 其中， 所述头肩特征包括所述目标的头肩轮廓、 头肩面积 比； 所述至少 两张图像对应的拍摄时间间隔位于设置时间范围， 并且所述至少 两张图像按 照时间顺序排列； 在所述至少两张图像中， 确定所述头肩特 征的相似度不小于相似度阈值的第一目标； 根据所述第一目标在所述至少两张图像中的位置， 确定所述第一目标的移动轨 迹； 基于所述移动轨 迹， 确定所述第一目标的运动方向。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述图像包括第 一图像、 和第 二图像， 所述第 一图像的拍摄时间先于所述第二图像的拍摄时间； 则所述确定图像中目标以及所述目标的 运动方向， 包括： 基于人体检测框架， 确定所述图像 中的目标， 并利用卡尔曼滤波法， 预测所述第 一图像 中的第二目标的定位信息； 其中， 所述定位信息指示所述第二目标在预测时间的位置信息； 所述卡尔曼滤波法用于预测目标随时间的位置变化； 基于所述定位信 息， 确定所述第 二图像， 以及所述第 二图像中的第三目标； 则所述第三 目标和所述第二目标为同一目标； 基于所述同一目标在所述第一图像、 第二图像中的位置， 确定所述同一目标的运动方 向。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述定位信 息， 确定所述第 二图像， 以及所述第二图像中的第三目标， 包括： 基于所述定位信息， 确定所述第二图像， 并在所述第二图像中确定预测目标； 当所述预测目标的数量为1时， 则所述预测目标为第 三目标； 当所述预测目标的数量大 于1时， 则通过匈牙利算法， 在所有所述预测目标中， 确定与所述第二 目标唯一匹配的第三 目标； 其中， 所述匈牙利算法指示在第二图像中， 唯一确定所述第三目标， 使得所述第三目 标与所述第二目标的第一差异， 以及所述第一图像和所述第二图像上相对应的同一目标之 间的第二差异均不超过第一设定阈值。 5.如权利要求1～4任一项所述的方法， 其特征在于， 所述在各所述运动方向中， 将步态 特征相同的所述目标 标记为重复目标之前， 还 包括： 在第一训练图像中， 标注任一预设目标的轮廓， 得到第二训练图像； 依次提取所述第 二训练图像中的所述预设目标的轮廓， 得到所述预设目标的步态图序 列； 将所述步态图序列输入第 一识别模型， 得到第 一步态特征； 其中， 所述第 一识别模型包 括预设步态特 征与所述预设目标的映射关系；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115019345 A 2基于所述第一步态特征与所述预设步态特征的差异， 对所述第一识别模型进行调整， 直到所述第一步态特征与所述预设目标的预设步态特征相似度大于第二设定阈值， 得到第 二识别模型； 其中， 所述第二识别模型用于识别所述图像中目标的步态特 征。 6.一种客 流统计装置， 其特 征在于， 包括： 方向单元： 用于确定图像 中目标以及所述目标的运动方向； 其中， 所述图像为至少两台 设备所拍摄到的图像集中的图像； 标记单元： 用于在各 所述运动方向中， 将步态特 征相同的所述目标 标记为重复目标； 确定单元： 用于去 除同一所述运动方向中的重复目标， 确定每一所述运动方向所对应 的客流量。 7.如权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述方向单元具体用于基于人体检测框架， 确定所述图像中的目标， 并通过头肩检测法， 确定至少 两张所述图像中每个所述 目标的头 肩特征； 其中， 所述头肩特征包括所述目标的头肩轮廓、 头肩面积比； 所述至少 两张图像对 应的拍摄时间间隔位于设置时间范围， 并且所述至少 两张图像按照时间顺序排列； 在所述 至少两张图像中， 确定所述头肩特征 的相似度不小于相似度阈值的第一 目标； 根据所述第 一目标在所述至少两张图像中的位置， 确定所述第一目标的移动轨迹； 基于所述移动轨迹， 确定所述第一目标的运动方向。 8.如权利要求6所述的装置， 其特征在于， 还包括训练单元， 所述训练单元具体用于在 第一训练图像中， 标注任一预设目标的轮廓， 得到第二训练图像； 依次提取所述第二训练图 像中的所述预设目标 的轮廓， 得到所述预设目标的步态图序列； 将所述步态图序列输入第 一识别模 型， 得到第一步态特征； 其中， 所述第一识别模型包括预设步态特征与所述预设目 标的映射关系； 基于所述第一步态特征与所述预设步态特征 的差异， 对所述第一识别模型 进行调整， 直到所述第一步态特征与所述预设目标的预设步态特征相似度大于第二设定阈 值， 得到第二识别模型； 其中， 所述第二识别模型用于识别所述图像中目标的步态特 征。 9.一种可读存 储介质， 其特 征在于， 包括， 存储器， 所述存储器用于存储指令， 当所述指令被处理器执行时， 使得包括所述可读存储介质 的装置完成如权利要求1～5中任一项所述的方法。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存放计算机程序； 处理器， 用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时， 以实现如权利要求1～5中任 一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115019345 A 3