一种新的基于图像边缘检测的室内人数统计方法

摘要：在分析基于图像处理的人数统计方法基础上，提出基于图像边缘检测的人数统计新方法。分别采集室内彩色背景图像和目标图像，分别计算灰度图像的边缘检测结果，求出二者的差值图像后，连接边缘、填充为连通区域，计算目标图像中的人数。实验证明：该方法能满足室内人数比较多的人数统计要求，具有速度快和准确率较高的优点。

关键词关键词：边缘检测；连通区域；人数统计

中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2013）007015703

0 引言

公共场所的室内人数统计问题一直是一个难题，其中具有代表性的一个问题是学校里课堂出勤率问题，这也越来越成为一个困扰高校的问题， 尤其是对于一些学生人数比较多的课堂人数统计一直难以实时解决。智能教室是教室发展和变革的阶段产物，智能教室中人数技术的研究已经成为解决课堂出勤率统计问题的新方向。智能教室可分为3种类型[1]：基于硬件技术实现的智能教室、基于软件技术实现的智能教室和介于二者之间的智能教室。其中基于软件技术实现的智能教室主要是借助于网络实现的基于软件形成的虚拟智能教室。

一般的智能教室中安装了视频监控系统，获取的图像信息基本上是静态的信息[2]。视频监控所采集的图像按照拍摄的方向，可分为3个方面：教室的前面、教室的后面和教室的顶部。按照图像处理和分析理论的不同，传统的人数统计方法可分为以下3种：

第一种是建立人体外形模型。针对3种角度采集的图像，将人体外形分析与跟踪技术相结合，分别分析3种图像的人体外形特征，实现图像人数的统计[3]。

第二种是基于颜色直方图的匹配跟踪算法。针对三种角度采集的彩色图像，绘制RGB和HSV颜色模型的直方图，分析人脸的直方图，实现图像中人数的统计，适合于教室前面和教室后面拍摄的图像[4]。

第三种是基于双目视觉理论，通过立体摄像机获得时空图像来实现人数统计，适合于教室前面和教室后面拍摄的图像[5]。

综上，本文提出一种基于图像边缘检测的人数统计方法，所设计的方法对获取的图像无方向性要求，可以满足各种较复杂的场合，易于实现图像的获取。

1 基于图像边缘检测的人数统计算法设计

基于灰度图像的人数统计算法原理是基于图像的分割理论[6]，基本思想是对灰度图像的分割，应用梯度算子进行边缘检测，连接图像的轮廓，计算填充的连通区域的个数求出人数。

3 结语

本文研究的基于RGB彩色图像灰度化图像中的人数

统计方法，能够实现室内人数的统计计算，但仅做到通过数字的方式给出计数还是远远不够的，在进一步的研究中还要做到精确计数，尤其是在遮挡的图像区域。因此，仅仅在分辨率较低的灰度图像上研究是有局限性的，考虑到基于彩色图像的人数统计研究的必要性，因此应在研究颜色模型的基础上，突破传统的经典方法的局限性，考虑综合的方法才能更好地解决计数问题。

参考文献：

[1] ABOWD G D.Classroom 2000：AnExperiment with the InstrumEntation of a Living Educational？Environment[J].BM Systems Journal，Special issue on Pervasive Computing，1999，38（4）：508530.

[2] 邓海涛，戴瑜兴.一种基于图像的智能控制教室照明系统[J].照明工程学报，2009， 120 （12）：7073.

[3] 何扬名，戴曙光. 利用轮廓特征进行人头识别的方法[J].计算机工程与应用， 2010，46（29）：164166.

[4] 王强，冯燕.基于颜色和形状信息的快速人数统计方法[J].计算机测量与控制，2010，18（9）：21572161.

[5] 牛颢，丁春利，张明，等. 视频镜头边缘检测算法研究与比较[J].计算机应用研究，2013，30 （2）：631635.

[6] 邹柏贤，林京壤.图像轮廓提取方法研究[J].计算机工程与应用，2008，44（25）：16101620.