(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210396243.6 (22)申请日 2022.04.15 (71)申请人 中国兵器装备集团自动化研究所有 限公司 地址 621000 四川省绵阳市游仙区仙人路 二段7号31栋 (72)发明人 牟骏杰　陈昌金　王鑫　邓博文　 罗凡程　 (74)专利代理 机构 成都行之专利代理事务所 (普通合伙) 51220 专利代理师 梁田 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/22(2022.01)G06V 10/40(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 7/292(2017.01) G06T 7/277(2017.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 基于图像处理的厂区人数监测方法、 系统、 终端及介质 (57)摘要 本发明公开了基于图像处理的厂区人数监 测方法、 系统、 终端及介质， 涉及智能检测技术领 域， 其技术方案要点是： 获取目标区域进出口的 连续帧图像， 并对每帧图像中的行人进行目标检 测， 得到行人检测框； 依据设置阈值和行人检测 框的置信度将行人检测框划分成高分检测框和 低分检测框， 并利用BYTE关联方法分别对高分检 测框和低分检测框进行关联匹配以确定目标的 运动轨迹； 根据运动轨迹和区域信息确定目标区 域的进出人数监测 信息。 本发明既可以保证厂区 内部的私密性， 又可 以节约登记测算时间， 大大 节约了人力物力成本同时， 也保证了人员统计的 准确性， 为后续人员监控， 人员测算等需求提供 了基础。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 114898458 A 2022.08.12 CN 114898458 A 1.基于图像处 理的厂区人 数监测方法， 其特 征是， 包括以下步骤： 获取目标区域进出口的连续帧图像， 并对每帧图像中的行人进行目标检测， 得到行人 检测框； 依据设置阈值和行人检测框的置信度将行人检测框划分成高分检测框和低分检测框， 并利用BYTE关联方法分别对高分检测框和低分检测框进行关联匹配以确定目标的运动轨 迹； 根据运动轨 迹和区域信息确定目标区域的进出 人数监测信息 。 2.根据权利要求1所述的基于图像处理 的厂区人数监测方法， 其特征是， 所述行人检测 框的检测过程具体为： 依据连续帧图像建立针对工厂行 人的目标检测数据集； 依据目标检测网络和目标检测数据集进行目标检测预测， 得到行 人检测框 。 3.根据权利要求2所述的基于图像处理 的厂区人数监测方法， 其特征是， 所述目标检测 数据集的构建过程具体为： 以VOC格式对工厂监控视频和行人样本图像中的行人目标进行标记， 并联合COCO数据 集和VOC数据集构成增强的行 人检测数据集； 以cycleGAN方式生成不同光照条件下的图像， 并通过copy ‑paste增强方法加入拥挤的 行人样本和遮挡的行 人样本， 得到目标检测数据集。 4.根据权利要求2所述的基于图像处理 的厂区人数监测方法， 其特征是， 所述目标检测 网络具体为： 利用CSPDarknet53网络提取每一帧图像特 征； 利用SPP模块配合FPN和PAN结构作为特 征融合网络对特 征进行融合； 以及， 以CIOU_L oss函数作为损失函数来构建目标检测网络 。 5.根据权利要求1所述的基于图像处理 的厂区人数监测方法， 其特征是， 所述高分检测 框和低分检测框的划分过程具体为： 设置阈值包括第一阈值和第二阈值， 第一阈值大于第二阈值； 若行人检测框的置信度大于或等于第一阈值， 则相应的行 人检测框分为高分检测框； 若行人检测框的置信度小于第 一阈值以及大于或等于第 二阈值， 则相应的行人检测框 分为低分检测框 。 6.根据权利要求1所述的基于图像处理 的厂区人数监测方法， 其特征是， 所述高分检测 框的关联匹配过程具体为： 利用卡尔曼 滤波器对行 人目标在不同时间的轨 迹位置进行 预测， 得到预测框； 利用BYTE关联 方法将高分检测框与预测框进行关联处 理； 计算高分检测框与预测框之间的第一 IOU值得到相似度； 采用匈牙利算法进行匹配， 将matc h函数值低于第一匹配值的第一 IOU值过滤； 不被匹配的高分检测框保存至存 储集Dtbd中， 不被匹配的预测框保存至存 储集Ttbd； 所述低分检测框的关联匹配过程具体为： 利用BYTE关联 方法将低分检测框与存 储集Ttbd中的预测框进行关联处 理； 计算低分检测框与存 储集Ttbd中的预测框之间的第二 IOU值得到相似度； 采用匈牙利算法进行匹配， 将matc h函数值低于第二匹配值的第二 IOU值过滤；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114898458 A 2不被匹配的低分检测框视为背景进行删除， 不被匹配的存储集Ttbd中的预测框保存至 存储集Tthd‑thd中。 7.根据权利要求6所述的基于图像处理 的厂区人数监测方法， 其特征是， 若所述存储集 Tthd‑thd中的预测框超过基准帧数仍未被匹配， 则丢弃处理； 若存储集Dtbd中连续存在4个连 续帧， 则存储集Dtbd中的高分检测框初始化为一个新轨迹， 并将存储集Dtbd中其余的高分检 测框丢弃。 8.基于图像处 理的厂区人 数监测系统， 其特 征是， 包括： 目标检测模块， 用于获取目标区域进出口的连续帧图像， 并对每帧图像中的行人进行 目标检测， 得到行 人检测框； 轨迹分析模块， 用于依据设置阈值和行人检测框的置信度将行人检测框划分成高分检 测框和低分检测框， 并利用BYTE 关联方法分别对高分检测框和低分检测框进 行关联匹配以 确定目标的运动轨 迹； 人数监测模块， 用于根据运动轨 迹和区域信息确定目标区域的进出 人数监测信息 。 9.一种计算机终端， 包含存储器、 处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特征是， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑7中任意一项 所述的基于 图像处理的厂区人 数监测方法。 10.一种计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其特征是， 所述计算机程序被处理 器执行可实现如权利要求1 ‑7中任意一项所述的基于图像处 理的厂区人 数监测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114898458 A 3