人数统计系统

我想开发一个使用OpenCV（或Emgu CV）的“人数统计系统”。人数统计系统

请指导我如何实施或引导我使用一些示例或开源项目。

（我已经做了一些工作：提取DIFF然后门槛删除背景，利用运动历史和像，仍然没有很好的效果）

编辑1：我指望较高的人流量（一打他们可能会同时通过）。

编辑2：它必须至少80％准确。人们走过几乎5米宽的门。问题是我无法控制相机的位置或角度。相机在距离2.5米高的地方从10米距离呼喊。

谢谢

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2011-08-10 Kaveh Shahbazian

您可能想指定的一些观点：系统必须有多精确？什么是“高人流量”？这是否意味着它有10个人的宽度，或者它是大量人们通过的1米大的拱门？ – Tipx

感谢您的评论。我已更新了我的问题。 –

你还没有描述“人流”的范围。我们有多少人在聊天？多人经常同时进入吗？你说你的系统“仍然没有好的结果”，尽管与背景不同。你能描述你已经看到了什么样的结果以及为什么他们有问题吗？ – Gravity

退房自带的OpenCV的最新版本（> = 2.2）的HOG行人检测。

请参阅modules/objdetect/src/hog.cpp和samples/cpp/peopledetect.cpp在OpenCV源代码。遗憾的是，目前还没有官方文档。

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2011-08-10 14:53:44 Martin

谢谢;我已经检查过HOG。这是不适合拥挤的流量，它是如此不可预测。 –

如果您将人员计数系统称为一个系统来统计房间中的人，那么我建议您使用带有2个lazers（普通lazer玩具工作）和2个光敏电阻器的微控制器来实现硬件。对于微控制器，我建议您使用Arduino。然后创建一个具有SerialPort对象的C＃应用程序，并读取arduino通过USB发送的数据。例如，arduino将发送1给“进入房间的人”，0发送给“有人离开房间”。然后可以在C＃中轻松完成日志记录和统计。

Arduiono网站：here

光敏为$ 1：here

该解决方案是一个很大便宜，easyer比使用一个摄像头，是一个相当不错的品质来实现。

希望我帮你。

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2011-08-16 14:03:22 Bosak

谢谢;但我正在计算高密度人流。 –

密度并不重要，野火队一直在响应。更具体地描述你的项目。你是指从门口进出房间的人还是其他的东西？ – Bosak

顺便说一下，我给你的想法是我会做的，因为我也在做一个人数统计系统。但对于有1门的人和几乎所有人都会一个接一个地去的商店。如果你有任何进展或解决方案，请与我分享。 :) – Bosak

这将帮助你算搬东西，包括人：Motion Detection project on CodeProject

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2011-08-17 10:12:10

是人们唯一的一种场景“实体”的？如果情况并非如此，你是否在考虑在场景中出现其他类型的事物？因为如果是这样的话，你可以只计算出现在或来自现场的斑点。这可能听起来有点天真，但我会采取某种运动图像，按群集中的距离分组运动像素。您的距离度量标准可能会考虑到一些限制，例如人们会“经常”站立，因此群集中的像素应该围绕某种回归线（如果相机与de floor平齐，则为直线）。不必在场景中跟踪他们，只是在他们进入或离开时注意他们，尽管您会遇到一些问题，例如，人们在场景中自行进入并成对或成组离开。 ..祝你好运:)

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2011-08-18 10:09:51

这真的取决于相机的位置。假设您可以获得图像中人物的正面轮廓：

此问题基本上是人脸检测和识别。

寻找面孔的方法有很多，但这是我稍微熟悉的方法。

对于人脸检测，您需要对肤色进行图像分割。这将提取皮肤区域。 [手臂，胸部（适合那些穿V字形上衣的人），脸部，腿部等]然后，您需要将皮肤区域的轮廓与训练过的脸部轮廓对齐。

[你需要使用特征脸创造一个什么样的脸看起来像普通的资料]

如果皮肤区域排队，不从配置文件太远devate，那么它被认为是一个面对。一旦脸部被确认，然后将其添加到特征脸数据存储[用于识别]。为了节省处理时间，如果您正在查找以前的脸部，您可能需要考虑限制搜索区域。 [鉴于帧速率和上次看到此人的时间]

如果您指的是“人群流量”，我认为您只是指人群中人脸的密度。

现在您已确认视频中的移动对象是一个人。现在你只需要注意一下，然后确保你不再把它们视为一个新的人。

这种方法：真的取决于您检测人脸区域的能力。如果视频中的人看不起，不适合训练的数据等等，那么这可能不起作用。如果有人在视频中戴太阳镜，也可能会产生影响。 [可能会被认为是一个“新面孔”]

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2011-08-20 03:39:54 monksy

我认为如果你有很多闭塞的密集人群，你必须使用一些机器学习算法，例如你可以使用隐式形状模型来获取特征。

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2012-11-15 08:13:47 mrgloom

人数统计系统

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