智能视频客流统计系统.docx

智能视频客流统计系统智能视频客流统计系统 Video Pedestrian Analysis System 目 录 1、系统构成 . 3 1.1视频分析服务器 . 3 1.2报表服务器 . 4 2 1、系统构成 智能视频客流统计系统分为前端和后台两部分。如图一，前端由若干摄像机构成，主要负责采集视频信号，并将信号通过视频线缆传输到后台。后台负责对信号进行采样、分析、处理和记录。并提供数据挖掘、报表浏览等服务。 后台从逻辑上可以分为视频分析服务器、录像存储服务器、SQL Server数据库以及IIS Web服务器，后两者可在一台服务器上实现统称为报表服务器。视频分析服务器负责处理多路输入视频信号，在经过去噪、前景提取、色彩纹理特征匹配、跟踪、识别等计算机视觉算法后将得到的计数信息存放在SQL Server数据库服务器。输入视频信号同时经过录像存储服务器保存在本地硬盘供将来查询。IIS web服务器主要提供数据的分析与查询功能，它负责响应用户浏览器的查询请求，应用先进的数据挖掘与分析技术对SQL Server数据库中的流量记录进行分析处理，最终将结果以统计图表和报表形式反馈给用户。 图一 客流统计系统拓扑结构图 1.1视频分析服务器 视频分析服务器运行视频客流统计系统软件，如下图二。每台主机最大承载16路视频信号输入，完成客流统计任务。另外，通过该软件可以实时浏览各路视频信号并保存录像，每个通道相关名称均显示在屏幕左上角，方便查看。双击小屏幕即可放大，其相应的实时客 3 流数据显示在下方信息栏中，方便与实际对比，计算准确率。 图二 客流统计系统软件界面 1.2报表服务器 报表服务器集成数据库与web服务，为用户提供三十多种常规图形及报表服务功能，另外还可根据客户需要进行定制开发。下面是一些常用报表列举。 功能：以五分钟为单位实时刷新显示各门人数信息，同时提供现场实时视频截图。 样式：线形图。 4 功能：对用户自定义的查询时间段进行汇总分析，比较各门进出流量大小及所占百分比。 样式：各门数据分布以饼状图形式直观反映其占整体客流百分比。 功能：将用户选定的任意时间段的客流以每半小时为单位显示统计，并计算相应的滞留人数及逗留时间。 样式：面积图。下图中红色区域代表累计滞留人数。累计滞留是实际逗留在商场中的人数总和，对商业活动、促销等有借鉴意义。图中两个滞留高峰分别发生在中午十二点及晚间七点。 功能：对比用户规定时段内任意两个通道的客流走势。 样式：线形图。下图对比某商场平时与周末进客流差异。周末比平时人数上升40%，各时间段人数均有所增加，特别是下午人数仍有上升潜力。 5 功能：比较一周内每天的客流走势。 样式：线形图。下图比较一周各天的客流走势。周末客流起步较晚，但在上午十点钟便超越平时客流并继续保持坚挺，周三客流最少，比高峰期减少近五分之一。 功能：本月数据与历史记录对比显示。 样式：柱形图。下图中该商场八月与上月同期相比人数下降了12%。 6 功能：以日、周、月报的形式将相应时间段数据进行汇总分析，并可按照用户需要格式导出，直观简洁，一目了然。 样式：表。 2、准确度 客流统计系统的实现采用智能视频分析技术。智能视频分析技术的原理是人工智能，也就是说，使机器像人类一样分析思考。 人工智能是我们人类共同钻研、发展计算机技术的终极目标，也是计算机领域的诺贝尔奖“图灵奖”的终极目标。计算机技术经过几十年的发展，在人工智能领域已经取得了长足的进步，人工智能、机器人技术被广泛应用到机械制造、国防、服务、娱乐等诸多方面。作为人工智能领域的重要分支机器视觉技术不再是高端机器人应用中的“眼睛”，而是逐步与军工、民用结合，成为现在监控系统中最高科技、最智能的组成部分。 虽然人工智能技术高速发展，但距离我们预想的“像人类一样思考”还差距尚远。即便是应用相对简单的视频分析技术也无法与人类的眼睛和大脑相比。目前阶段视频分析的任务不是代替人类而是辅助人类，尽可能的减少人类时间投入来完成那些枯燥、乏味而又需要人工参与的工作，把人类智能解放出来，投入到更高级、更复杂的工作中去。 通过我们实际做过的案例对比总结，我们的客流统计系统的整体准确率应该在95%左右。现场的实际环境例如安装位置、光照变化、环境变化等等都会对客流统计系统的准确度有一定影响。面对不同场合和应用，多种复杂环境，很难找到一个不出错的客流统计系统。可能您明明看到有5个人进入了商场但我们的系统却只计数了4个，或者多计了1个。像我们人类一样，为了达到最高的准确率，客流统计系统需要一个学习的过程，这也是我们售后服务的一个重要环节。正是由于我们有产品的100%知识产权，我们可以根据您应用的场合和需要把视频分析算法的能力发挥到极致。 7