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申请/专利权人：洛伦兹(北京)科技有限公司

摘要：本发明提供了一种人流量统计方法、装置及系统，涉及计算机视觉技术领域，上述人流量统计方法包括：基于图像传感器获取目标区域的深度图像和振幅图像；其中，图像传感器设置于目标区域的正上方；基于滑动窗口对深度图像中的深度距离进行极值点检测，确定深度图像中各个候选头部区域；基于各候选头部区域获取振幅图像中的各待检测图像，对待检测图像进行目标分类，得到目标区域的人流量统计结果；其中，待检测图像为振幅图像中对应的候选头部区域。本发明提升了人流量统计的计算准确率和计算效率。

主权项：1.一种人流量统计方法，其特征在于，包括：S102，基于图像传感器获取目标区域的深度图像和振幅图像；其中，所述图像传感器设置于所述目标区域的正上方；S104，基于滑动窗口对所述深度图像中的深度距离进行极值点检测，确定所述深度图像中各个候选头部区域；S106，基于各所述候选头部区域获取所述振幅图像中的各待检测图像，对所述待检测图像进行目标分类，得到所述目标区域的人流量统计结果；其中，所述待检测图像为所述振幅图像中对应的候选头部区域；步骤S104包括：S1042，获取所述深度图像中各个像素点对应的深度距离；S1044，基于所述图像传感器的内参确定所述滑动窗口的窗口尺寸；S1046，根据所述滑动窗口的窗口尺寸及各所述像素点对应的深度距离定位所述深度图像中的各极值区域；其中，所述极值区域为所述深度图像中各像素点对应深度距离的极小值区域；S1048，计算各所述极值区域之间的面积交并比，根据所述面积交并比确定各候选头部区域；步骤S1044包括：获取预设的头部物理尺寸；其中，所述头部物理尺寸包括头部物理长度和头部物理宽度；基于所述图像传感器的内参及第三计算算式，确定所述头部物理长度对应的像素数量；其中，所述第三计算算式为： 基于所述图像传感器的内参及第四计算算式，确定所述头部物理宽度对应的像素数量；其中，所述第四计算算式为： 其中，Wpixel为所述头部物理长度对应的像素数量，Lpixel为所述头部物理宽度对应的像素数量，Headw为所述头部物理长度，Headl为所述头部物理宽度，Icols为所述深度图像的像素列数，Irows为所述深度图像的像素行数，α为所述图像传感器的水平视场角，β为所述图像传感器的垂直视场角，Hinstall为所述图像传感器与人物所在平面之间的垂直距离，Havg为行人平均高度，round为取整运算；基于所述头部物理长度对应的像素数量及所述头部物理宽度对应的像素数量，确定所述滑动窗口的窗口尺寸；步骤S1046包括：S10462，基于各所述像素点对应的深度距离、所述滑动窗口的窗口尺寸及预设滑步，确定所述各所述滑动窗口中的平均深度距离，得到滑窗均值矩阵；S10464，基于所述滑动窗口的窗口尺寸及预设滑步，确定所述深度图像中各所述滑动窗口的中心点坐标，得到所述滑窗均值矩阵对应的坐标索引矩阵；S10466，基于所述滑窗均值矩阵及所述坐标索引矩阵确定所述深度图像中的各个极值区域的坐标尺寸；其中，所述坐标尺寸包括所述极值区域的中心点坐标及像素尺寸；步骤S10466包括：确定所述滑窗均值矩阵内的各极小深度距离；其中，所述极小深度距离小于相邻的各个平均深度距离值；从所述坐标索引矩阵内获取各所述极小深度距离所在的滑动窗口对应的中心点坐标，得到各所述极值区域的中心点坐标；基于各所述极小深度距离、所述图像传感器的内参及第一计算算式，得到各所述极值区域的像素长度；其中，所述像素长度为所述极值区域的像素列数，所述第一计算算式为： 基于各所述极小深度距离、所述图像传感器的内参及第二计算算式，得到各所述极值区域的像素宽度；其中，所述像素宽度为所述极值区域的像素行数，所述第二计算算式为： 其中，Wi为第i个极值区域的像素长度，Li为第i个极值区域的像素宽度，Headw为预设的头部物理长度，Headl为预设的头部物理宽度，Icols为所述深度图像的像素列数，Irows为所述深度图像的像素行数，α为所述图像传感器的水平视场角，β为所述图像传感器的垂直视场角，Hi为第i个极小深度距离，round为取整运算；步骤S106包括：基于各所述候选头部区域的坐标尺寸，从所述振幅图像中获取各所述坐标尺寸区域内的图像，得到各待检测图像；将各待检测图像输入预先训练得到的神经网络模型中，得到各所述待检测目标的分类结果；其中，所述神经网络模型基于预先标注好的人物振幅图像样本训练得到；基于各所述待检测目标的分类结果确定所述目标区域内的人流量统计结果。

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