客流统计大揭秘——单目客流.docx

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1、客流统计大揭秘——单目客流　　国内目前绝大多数的视频客流统计都是单目客流统计，之所以在这里称之为单目客流统计，就是设备只有一个一个摄像头。两线直线确定一个点，所以人要长两只眼，才能确定确定一个立体的图像(后面会介绍双目客流统计，“客流统计大揭秘——双目客流统计”)。　　单目客流统计最大的优点就是算法简单，成本低(对硬件的需求就也没那么高)。同时，实际的准确度也就相对不高，一般能达到80%左右，在光线变化的情况下会低到60%或更低。　　这种类似“独眼龙”的设备，由于算法简单，可以处理的图像也就更大，可以覆盖的范围更广。　　单目客流统计检测人数的原理一般分两

2、种：　　一、头模型检测　　基于人的头部接近一个圆，而且是深色的圆这样的现象，当然了，这种算法是检测不了光头、白发和戴帽子的。实际上，人的头部不可能是一个规则的正圆，所以我们就检测椭圆吧。由于相机的位置，待检测人员的移动等因素，得到的图像中头部形态各异，基本上不可能形成一个规则的椭圆。因此，也就只能检测一部分随圆，这里检测类似随圆可以检测一段圆弧，或差不多的形状。说了这么多，总结一下：头模型检测，就是深色部分椭圆的检测。这里部分到底是多大一部分呢?需要你在算法里设置了。这里之所以用深色来表示，而不是用黑色，人的头发有黑，红，黄。当然了，光头和白发，戴帽子的

3、，只好不检测了，否则相类似的就太多了。　　单目的误差：基本这种以黑色部分椭圆的规则，很多时候会多检，有时候人的肩部，走动的膝盖，抬脚的鞋子，携带的货物，在不同的方位很容易形成“黑色部分椭圆”，这样都会导致误检。当然了，光头，白发，戴帽子这些都会被漏检。　　二、头肩模型检测　　基于头模型检测中肩部、膝盖、鞋子等的干扰，于是有人提出了头肩模型，而且大吹这种模型多么的准确，事实确实如此吗??　　头肩模型的原理：在摄像头获取的头像中，正照之下，头肩形成一个“品”字，所以就检测类似“品”字形的目标。这种看似解决了头模型遇到的问题，而实际中，没法要求行人正步走。很多

4、时候，有侧身的，有倾斜的，等等状态。因此，基于这种原理的检测方法，会漏掉很多行人。　　在实际的客流统计产品中，单目统计产品在国内的比较还是挺大的，在国外，大多数厂家提供的都是双目客流统计产品了。毕竟单目客流统计成本低，研发设计成本都比较低，短期内还会有一定的市场。