基于金字塔光流聚类的行人计数

在重要事件现场，建筑物内和人行街道等很多场合进行自动行人统计的需求是越来越大了，现有的行人计数系统对于行人发生频繁遮挡时计数的精确性会降低很多，在本文中将会介绍一种金字塔光流聚类法来提高在视频帧中行人相互遮挡时的计数精度。本文用几组视频序列来评估聚类光流法的计算精度，重点研究光流聚类的某些参数对计数精度的影响。研究表明聚类光流法比没有用到聚类的方法提高了25%的精确度，我们同样也阐释了使用小于1°的聚类角度阈值也能增强行人数目统计的精度。

【关键词】行人计数 视频序列 金字塔光流聚类

1 研究背景

在不同地点测量行人数量是交通控制、商场客流和公共监控等方面的重要功能，对于这些公共场所，可以用来统计行人流量，分析行人流量的时间和空间分布，有效分析计算人员密度，这些能作为重要的数据，用以有针对性地改进这些公共场所的软硬件设施，比如进出商业中心每个商店的顾客数量的计算可以用来评判该商场的商业经营情况，计算街道上的行人数量可以决定该在什么时间段进行道路维护和保养，这样就尽可能的避免了行人的出行困难。基于图像序列的行人计数主要包括运动目标的检测、跟踪、分类、行为理解和语义描述几个过程，其中运动目标的检测属于低层视觉处理，目标跟踪属于中层视觉处理，而目标分类、行为理解和语义描述是属于高层视觉处理。

2 金字塔光流聚类法的基本思路

在LK算法中，有些情况会导致矩阵不可逆，这些情况下无法计算光流，于是我们可以考虑寻找一些好的特征点来计算光流，也就是角点。在光流计算中，当光流较大，也就是物体运动范围较大时，计算误差很大，这时，我们引入金字塔的思想，对原始图像进行采样，进行类似由粗到细的过程，对先通过高层金字塔找出大的运动量，再逐步细化，计算小的运动量并不断纠正大运动量的精确度。如图1所示。

3 光流聚类步骤

3.1 光流长度聚类步骤

假定从单个行人所得到的光流具有相同的光流长度和光流角度，并且某一行人光流的起始点应该在一定的范围之内，那么光流就以其长度、角度和起始点的相似程度来聚类。将fi帧中所探察的一组光流记为Di，属于Di中的第l束光流记为oi，l∈ Di。

将属于Di中的全部光流进行聚类，首先，创建一个新的聚类，记为Gi，l，将属于Di的oi，l的光流添加到Gi，l，对于其他光流oi，l（l≥2）根据其光流长度、光流角度及光流起始点来比较

其中xth和yth分别表示光流横坐标很纵坐标的的阈值。

当属于聚类Gi，m的光流oi，l满足上述公式（3-1）到（3-8）的条件，那么我们就可以把oi，l到聚类Gi，m中，如果光流oi，l不属于任何一存在的聚类，那么就必须为oi，l新增一个聚类。经过聚类这个过程后则开始评估每个聚类中光流的数量，当数量小于阈值Nd，则删除该聚类，因为可以认为产生这种光流的原因是由于照明条件的变换而产生的噪声引起的。

4 结论

在本文中提出了光流聚类法来提高视频序列中行人的计数精度，在该方法中，光流通过其长度、角度、和源位置来聚类，该方法在行人的计数过程中用到了基于聚类数量与实际行人数量存在很大的线性关联的线性预测的数据统计，本文描述了通过多个视频的行人数量评测结果，发现聚类光流法的精度要比普通的没有用到聚类的光流法的精度提高了25%，同时本文也注意到为了提高计数的有效性，可以让角度的聚类阈值小于1°。除此之外，也比较了特征点阵和格子点阵算法，前者在行人的遮挡频率增加时的计数精度要明显高于后者。

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作者单位

海南软件职业技术学院 海南省琼海市 571400