基于简单固定背景图像特征的人数统计

基于图像识别的收视率统计方法与研究摘要：通过图像识别技术，实现收视率的统计任务。

根据每个电视台都有自己的台标，通过一定的视频技术，得到视频帧。

然后通过截图技术，获得台标图片，经过预处理之后与台标图库中已有台标的特征矩阵相对比。

通过匹配特征矩阵的方法进行初级检索，将不相似的台标图像排除；之后用特征点匹配算法进行高级检索，获得相似台标，得到电台信息，完成对观众收看节目的统计工作。

关键词：图像识别；收视率；特征匹配0 引言随着社会多元化的发展，电视节目的增多，观众的爱好对电视节目的选择提出了新的要求，收视率作为衡量电视节目质量的一项重要指标，越来越被人们重视起来。

与此同时科学的收视率统计方法对传统的日记法和人员测量仪法提出了新的挑战。

由于图像识别技术的快速发展，使得通过图像识别的方法完成收视率的统计工作成为了现实。

1 基本思路基于当前每个电视台都有自己的台标，并且在播放电视节目时都会将台标时刻显示在屏幕的左上角固定的位置上。

当观众收看电视节目的时候，看到电视台标时就能够知道是那个电视台。

也就是说所有的电视画面中都包含了电视台的信息，这就为通过图像识别技术自动获得电视台信息成为可能，从而完成收视率的统计工作。

通过对观众收看的当前电视节目的截图，由于台标出现在屏幕的固定位置上，所以很容易通过截图工具获得台标图片。

通过中值滤波除去图像背景噪声，使用Laplacian算子进行图像边缘检测，得到台标图像的边缘信息，将其存入二维数组中，提取台标特征信息。

通过特征点匹配算法完成与图库中数据的比较，根据匹配的结果得到观众正在收看的节目电台。

最后通过统计学的方法完成对观众收看节目的统计工作。

2 图像识别中用到的算法2.1 中值滤波法中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值。

实现方法：①通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序；②用排序后的中值取代要处理的数据即可。

视频监控与人流量统计算法随着社会经济的不断发展、城市人口增加和安全问题的凸显，视频监控系统逐渐成为各大城市重要的公共安全设施。

而在视频监控领域，人流量统计算法成为了热门话题。

使用这种算法可以实现对大型公共场所的实时人流量计数、监测、跟踪和预警等功能，有助于更好地管理人群和维护公共秩序。

那么，这种算法是如何实现的呢？首先，人流量统计算法要做的就是从监控画面中自动识别出人体轮廓，并进行跟踪。

在识别过程中，需要解决一些复杂的问题，如背景干扰、人体遮挡、光线变化等。

因此，需要采用先进的图像处理算法来完成。

比如，基于背景建模的目标检测算法，可以将监控区域中的背景和前景分离开来，只保留前景部分进行人体轮廓识别，从而排除背景对识别的干扰；而基于深度学习的人体检测算法则通过对人体进行深度学习，训练出一种模型，可以对人体特征进行识别，从而更加准确地判别人体轮廓。

其次，对于识别出的人体轮廓，还需要进行跟踪。

由于人体移动速度较快，且往往在监控画面中出现多次，在跟踪过程中需要充分考虑这些因素。

为此，研究人员提出了一些有效的跟踪算法，如卡尔曼滤波算法、基于模板匹配的跟踪算法等。

最后，对于已经识别和跟踪出来的人体轮廓，就可以进行人流量统计了。

一般来说，人流量统计算法分为两类：基于密度的统计算法和基于轨迹的统计算法。

基于密度的统计算法是指通过对监控区域进行密度分析，得出人流密集度，从而估算人流量。

其核心思想是利用图像处理算法进行区域分割，然后统计每个区域内的像素点数，从而计算出人流密集度。

而基于轨迹的统计算法则是通过对人体运动轨迹进行记录和分析，计算出实际的人流量。

这种算法需要对人体轨迹进行建模和分析，识别出常用路径和拥堵区域等信息，并对监控画面中的事件进行分类和分析。

总之，视频监控与人流量统计算法的研究，为城市公共安全、交通管理和城市规划等方面提供了有力支持。

随着技术的不断进步和人工智能的迅速发展，相信这种算法会更加成熟、准确和实用，为城市的发展和人民的幸福作出更大贡献。

拍照计数使用的算法摘要：1.拍照计数算法的需求背景2.拍照计数算法的原理3.拍照计数算法的实际应用4.拍照计数算法的优缺点5.未来发展趋势正文：【拍照计数算法的需求背景】在数字化时代，拍照已成为人们生活中不可或缺的一部分。

从自拍到风景摄影，拍照的需求日益增长。

随着智能手机拍照功能的不断提升，用户对于拍照的需求也逐渐从简单的拍照转变为对拍照数量的统计。

因此，拍照计数算法应运而生，它的出现满足了用户对于拍照数量统计的需求。

【拍照计数算法的原理】拍照计数算法是一种基于图像识别技术的算法，其主要原理是通过对图片进行分析和处理，识别出图片中的人物数量。

在实现过程中，一般采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等，通过训练模型，让模型自动学习并识别图片中的人物。

当用户拍照时，算法会自动识别并计数，为用户提供便捷的拍照计数功能。

【拍照计数算法的实际应用】拍照计数算法广泛应用于各种拍照场景，如聚会、旅游、活动等。

用户可以通过拍照计数算法，轻松了解自己拍摄照片的数量，以便更好地管理和分享照片。

此外，拍照计数算法还可以与其他应用相结合，如社交媒体、图片分享平台等，为用户提供更丰富的拍照体验。

【拍照计数算法的优缺点】拍照计数算法的优点在于便捷、准确，能够满足用户对于拍照数量统计的需求。

然而，拍照计数算法也存在一定的局限性。

首先，算法的准确性受限于图像质量、拍摄角度、光照条件等因素。

其次，算法需要大量的数据进行训练，以提高识别准确性，但在实际应用中，训练数据可能存在偏差，导致识别结果不准确。

【未来发展趋势】随着人工智能技术的不断发展，拍照计数算法在未来将更加成熟和完善。

在训练数据方面，随着数据量的增加和数据质量的提高，算法的识别准确率将得到提升。

在技术方面，算法将更加智能化和自动化，如采用无监督学习、增强学习等技术，提高算法的适应性和灵活性。

基于视频识别技术的人群流量统计＼特定人检测摘要本系统是一种基于视频图像分析和模式的识别技术，实时对大量的人群流量进行统计并检测特定人的嵌入式系统。

采用TI TMS320DM6446实现了一种使用安检摄像头拍摄的录像进行统计人群流量，检测、追踪特定人的检测系统。

获得的人群流量统计、检测特定人数据结果，实时显示在监控中心，可以同时将统计、检测分析到的数据存储在本地非易失性存储器或通过网络传输到远程数据中心。

关键词视频图像分析和模式识别；人流量统计；特定人检测在火车站、飞机场、地铁、汽车站、展会等人群密集场所，随时掌握人群数量、密度等对指挥、安检等部门适时做出正确决策具有重要意义。

特别是近年全世界频繁的恐怖袭击活动，全世界范围暴发的甲流等疫情，严重地威胁着公共场所的群众安全。

如何快速有效地确保人群拥挤的公共场所内群众的安全摆在了各国政府面前。

采用图像处理方法实现智能化检测、分析是今后安检系统智能化发展的方向。

若仅仅简单地将摄像头拍摄的视频送到监控室显示的安检系统，再完全依靠人眼盯着显示器监控检测区域的变化，由于监控人员无可避免的疲劳、疏忽等原因，极容易让可疑人物通过。

1系统指标本系统是专门为解决富有挑战性的安全监控数据采集工作/分析而设计的：利用安装在高处的单个静止摄像头来监视特定区域，利用运动分割与模型匹配的方法，检测并统计通过监视通道的人员信息，搜查特定人有没有通过监视通道，远程发送/接收数据，实时更新要求检测的人员图像信息。

由于监视通道人数可能众多，并且要求系统具有一定的实时性。

为实现这一目标，我们在软件和硬件方面都做出很大的努力。

算法上：增加算法的并行性，减少处理间的相互依赖；使用指针交换避免图像数据拷贝；在保证统计人数精度前提下，尽力简化算法，减少处理器处理时间。

举个例子说明软件算法设计对处理效率的影响。

一般图像、视频处理顺序如下：图1类似这样的处理流程，图像数据拷贝消耗大量CPU资源。

我们在设计算法流程上充分利用C语言指针的灵活性，通过指针交换，完全避免了图像数据的拷贝。

基于卷积神经网络的图像人群计数研究共3篇基于卷积神经网络的图像人群计数研究1随着城市的发展和人口的增加，城市中的人群数量也在不断增加，对于这些人群的精准计数已经成为了城市管理和规划的非常重要的基础工作之一，而基于卷积神经网络的图像人群计数研究，正是一种非常有效的解决方案。

近年来，随着计算机视觉领域的快速发展，图像人群计数方面也取得了一系列的进展。

基于卷积神经网络的图像人群计数算法，已经成为该领域内的热门研究方向。

它的优势在于可以自动提取图像中各个区域的特征信息，无需人工干预，能够快速准确的实现对大量人群的计数及其密度的估计。

卷积神经网络是一种灵活的深度学习算法，可对各种类型的图像数据进行建模和分类。

应用卷积神经网络建立人群计数模型时，我们需要输入大量标注过的图像样本，通过网络的训练，使其自动提取特征，并生成适应于不同环境下的特征图层。

在实际应用中，人群计数模型需要通过外部图像检测器检测到待处理图像中的人群区域，然后才能进行计数。

针对这一问题，一些研究者提出了一些混合模型，如采用球形网格的回归模型、密集采样回归的模型、以及采用空间金字塔网络结构的模型等等。

这些模型的核心思路都是通过对特征图像素的编码来实现对人群的计数和密度估计。

除了以上就人群计数的一些基础研究外，还有很多研究者尝试对卷积神经网络进行优化改进，以提高图像计数的精度和速度。

一种常见的优化方法是将多个网络结构上下文信息进行协同评估，进而更加准确地输出人群数量。

同时，为了增强模型的鲁棒性和适应性，还有研究者提出了使用平衡数据集、引入深度监督、使用数据增强等方法，以进一步提高模型的性能和效果。

对于我们日常的生活和城市规划等领域，基于卷积神经网络的图像人群计数研究的应用前景非常广阔。

例如，在市场营销中，可以利用人群计数模型对特定区域内的人流量进行快速准确的统计，同时也可以针对人群密度规划店面位置、促销策略等；在城市规划中，可以利用该模型对公共场所和标志性建筑物周围的人群数量进行统计，进行精细化的城市人群规划设计等。

基于人体构架中头部检测的快速人数统计作者：Djamel MERADKheir-Eddine AZIZNicolas THOME摘要本文提出了一种新的基于人体骨骼化分割中头部检测的人数统计方法。

通过计算和分解一系列的头部﹑躯干和四肢得到人体构架轮廓，得到的这种结构包含了关于人体轮廓的最基本信息。

在头部特征提取提出之前，还没有提出过关于这种方法的任何假设。

特别是在人数较多环境下进行头部特征检测的结构特性方面取得了标准性的进展。

这种方法已经在一个特定环境下对行人人数的统计实验中得到了证明。

1.简介人数统计系统已经被广泛的应用于如剧院、购物中心和车站等商业和公共场所中。

在这些场所中有许许多多的行人，所以对于他们动向的了解是非常重要。

这些信息决定了当地的房屋租赁的价值，决定了在当地广告等宣传的有效程度，还可以根据这些信息来了解当地相关商业价值。

而且在公共场所，还可以根据这些信息来制定相应的安全而有效的紧急措施。

出于这些原因，研究者们已经开始了关于过往行人计数的研究。

通过图像处理的人数统计是对输入图像中行人人数的一种近似估计。

从一个人数统计的系统中得出的信息包括过往行人的数量和位置，这种基于图像处理的人数统计系统的出现是希望它能够降低监控成本和监控人员的疲劳。

行人的这些信息是有着非常广大的潜在应用场景。

到目前为止，有很多对图像中人数估计的方法已经被提出了，它们可以大致的分为三类：1.轨迹群视觉特征；2.基于特征回归类；3.分个行人检测；轨迹群类。

在这一类的人数统计方法中，是通过追踪和识别视觉特征来进行人数的统计。

显示了相关运动的轨迹特征包含了相关的行人数量估计信息。

如Antonini等人【1】提出了一种基于追踪算法而获得的轨迹来进行人数统计的方法。

这种轨迹是基于行人的身高和空间位置进行收集的。

尽管这种方法估算了在特定时间里通过的行人人数，但是其实时性很差。

基于特征回归类。

这一类方法是用一个回归函数，从输入图像中提取回归特征来估算行人人数。

基于单片机的人数统计系统在当今社会，无论是商场、车站、图书馆还是其他人员密集的场所，准确地统计人数都具有重要的意义。

这不仅有助于管理者更好地了解场所的使用情况，优化资源配置，还能在紧急情况下为人员疏散提供关键的决策依据。

基于单片机的人数统计系统就是为满足这一需求而应运而生的。

单片机，作为整个系统的核心控制单元，具有体积小、功耗低、性能可靠等优点，能够有效地处理和控制各种数据。

在人数统计系统中，它承担着数据采集、处理、传输以及控制整个系统运行的重要任务。

为了实现人数统计的功能，系统通常需要搭配一系列的传感器。

常见的传感器有红外传感器、压力传感器和图像传感器等。

红外传感器通过检测人体发出的红外线来判断是否有人通过，具有响应速度快、稳定性高的特点，但容易受到环境温度和物体遮挡的影响。

压力传感器则是通过检测人体对地面的压力变化来实现人数统计，其准确性较高，但安装和维护相对复杂。

图像传感器则是通过拍摄图像或视频，然后利用图像处理技术来识别和统计人数，这种方法精度高，但计算量大，对硬件性能要求较高。

在实际应用中，根据不同的场景和需求，可以选择合适的传感器类型。

例如，在商场入口和出口处，由于人员流动较为频繁，且环境相对较为开阔，适合使用红外传感器；而在图书馆的借阅台等位置，由于人员活动范围较小且对准确性要求较高，可以选择压力传感器。

当传感器检测到有人通过时，会产生相应的电信号。

这些电信号被传输到单片机中进行处理。

单片机通过编写的程序对这些信号进行分析和判断，从而确定是有人进入还是离开，并相应地增加或减少人数计数。

为了提高系统的准确性和可靠性，还需要对采集到的数据进行一系列的处理和优化。

例如，采用滤波算法去除传感器信号中的噪声干扰，采用防抖动算法避免因人员短暂停留或快速移动导致的误计数。

同时，为了适应不同的场所和环境，系统还需要具备参数设置和校准的功能，以便根据实际情况调整传感器的灵敏度、检测范围等参数。

在数据存储方面，系统可以使用内部存储器或者外部存储器来保存统计数据。

固定背景下人脸图像的特征提取文可进;蔡学敬;王丽芳【摘要】Theextractionofcomplexfacepatternand facial featureisthekeyto automatic face recognition technology. This article analyzes face image feature location and extraction algorithm under thefixedbackground. In thispaper, we finishthefaceimagefeature extractionandrecognition through the followingprocedures： we firstly obtain two value images fromcolor image background seg- mentation. Then we use the boundary searchmethod to determine the external rectangle of face. Final~ ly, we realize human eye and mouth corner location based on SUSAN corner detectionmethod in the color space. We expect to reduce the computational complexity and other interference factors, at the same time, to reducetheoperational area. The experimental results also prove thatthiscomprehensive al- ~orithmhas ~oodnerformance on sneed, efficiencv and accuracy.%对于复杂人脸模式、脸部特征的提取，是人脸自动识别技术的关键，本文对固定背景下人脸图像特征的定位和提取算法进行了分析．文中首先对彩色图像背景进行分割，得到二值化图像；然后采用边界搜索方法确定人脸外接矩形；最后在色度空间中，结合SUSAN角点检测方法，实现人眼、嘴角定位，完成了人脸图像特征的提取和识别．实验证明，该算法在降低运算区域的同时，降低了运算复杂度和其他干扰因素，并且在速度、效率、准确性方面均有良好的性能．【期刊名称】《四川职业技术学院学报》【年(卷),期】2012(022)001【总页数】4页(P153-156)【关键词】人脸识别;边界搜索;肤色分割;外接矩形;SUSAN角点检测【作者】文可进;蔡学敬;王丽芳【作者单位】重庆大学城市科技学院电气信息学院,重庆永川402167;重庆大学城市科技学院电气信息学院,重庆永川402167;重庆大学城市科技学院电气信息学院,重庆永川402167【正文语种】中文【中图分类】TP242.62人脸识别是利用计算机技术对人脸图像进行处理和分析，从中提取出有效识别信息，从而辨认人身份的一种生物特征识别技术.脸部特征的准确定位是人脸识别中非常重要的一环，主要确定图像中人脸的大小与所在的区域，并标定出眼睛、鼻子和嘴巴的特征点位置.目前，国内外对人脸检测的研究很多，如麻省理工学院、卡内基梅隆大学、国内清华大学、中科院自动化所都有人员从事人脸检测的相关研究.综合有关文献，人脸检测的基本方法有：基于统计模型的PCA，KPCA方法，通过最优投影降低人脸原始数据的维数；基于小波或DCT变换的识别方法从频率分辨率上对人脸图像进行分割，以获得较为稳定的低频信息并进行神经网络的识别训练；基于启发式模型，利用图像灰度信息提出了SNAK E模型的轮廓识别方案，拟合人脸图像的主要轮廓特征进行识别运算.上述方法各有优缺点，且大多具有复杂的运算背景和较低的识别速度，对于复杂情况识别率较低.本文提出了一种在固定背景条件下，准确定位人眼睛和嘴巴位置的算法.设人脸图像有相同背景f0(x,y)，对于样本图像f(x,y),在R G B空间进行减运算，即f(x,y)-f0(x,y)，得到的图设为f'(x,y).由于f'(x,y)包含R G B分量，比传统二值化图或灰度图有更好的区分度，这样可以出现一条围绕人像目标的模糊像素图.由于量化误差和干扰的存在，该图的边界比较模糊，甚至出现少许断裂.由图1可知，背景图和样本图在人像目标区存在明显的亮度差异，因此可以用Y CrCb空间的亮度信息进行预筛选（R gb空间亮度转换公式为Y=0.3R+0.59G+0.11B），然后根据一定的阀值将低于某值的像素点置为0，高于它的置为1，形成二值化图。

使用计算机视觉技术进行人员计数的步骤计算机视觉技术是一种能够让计算机通过图像或视频数据来理解和解释视觉信息的技术。

其中，使用计算机视觉技术进行人员计数可以在各种场景中发挥重要作用，如商场、车站、公共交通工具等地方。

下面将介绍使用计算机视觉技术进行人员计数的步骤。

第一步：数据采集使用计算机视觉技术进行人员计数的第一步是采集图像或视频数据。

可以使用摄像头、监控摄像头或其他图像获取设备来获取目标区域的图像或视频。

确保图像或视频的分辨率足够高，以便能够清晰地捕捉到需要计数的人员。

第二步：人脸检测与跟踪在获取到图像或视频数据后，需要对其中的人脸进行检测和跟踪。

人脸检测技术能够识别图像或视频中可能存在的人脸，并提取出对应的人脸图像。

跟踪技术能够追踪这些提取出的人脸，以便进行后续的人员计数。

第三步：目标区域定义根据实际场景需求，需要定义一个目标区域，即需要进行人员计数的区域。

可以通过在图像或视频中绘制一个边界框来定义目标区域，或者通过其他方式来确定所需的区域。

确保目标区域与需要计数的人员的实际位置相匹配。

第四步：特征提取与识别在目标区域定义完成后，需要对每个在目标区域内检测到的人脸进行特征提取和识别。

特征提取技术能够将每个人脸图像转换为一组特征向量，以便对其进行比对和识别。

识别技术能够根据这些提取出的特征向量，比对已有的人员库或数据库，来判断每个人脸图像所对应的人员身份。

第五步：人员计数与统计在进行了人脸特征提取和识别后，就可以进行人员计数与统计了。

根据已识别出的人员身份，统计目标区域内的人数，并根据需要记录和保存相关数据。

可以使用计算机视觉技术提供的统计功能来实现人员计数与统计的需求。

第六步：结果分析与应用最后一步是对人员计数与统计结果进行分析与应用。

可以根据需要，将结果可视化展示，如生成图表、报表或热力图等。

利用这些结果，可以对人员流量进行实时监控和分析，以方便决策者做出相应决策，如安排人员、调整业务等。