(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211092229.3 (22)申请日 2022.09.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115223102 A (43)申请公布日 2022.10.21 (73)专利权人 枫树谷 （成 都） 科技有限责任公司 地址 610200 四川省成 都市天府新区兴隆 街道集萃路619号天府 海创园2-1栋 (72)发明人 付佳　冯灏　尹玄鲲　 (74)专利代理 机构 北京知联天下知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11594 专利代理师 张迎新 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06T 7/70(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06V 40/10(2022.01) (56)对比文件 CN 113516024 A,2021.10.19 CN 114495011 A,2022.05.13 CN 115002295 A,202 2.09.02 CN 112802092 A,2021.0 5.14CN 102279974 A,201 1.12.14 CN 112418196 A,2021.02.26 CN 111754552 A,2020.10.09 CN 109272487 A,2019.01.25 CN 113255481 A,2021.08.13 CN 112017209 A,2020.12.01 CN 113051980 A,2021.0 6.29 CN 104504394 A,2015.04.08 CN 111726586 A,2020.09.2 9 CN 113537107 A,2021.10.2 2 US 2021150196 A1,2021.0 5.20 JP 2006031645 A,20 06.02.02 US 2008024611 A1,2008.01.31 US 201825 3606 A1,2018.09.0 6 孙银萍等.顾及视频地理映射的人群密度估 计方法. 《地球信息科 学学报》 .202 2,第24卷(第6 期),第1130-1138页. 朱慧琳.地铁场景 下的人群 计数关键问题研 究. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库 工程科 技Ⅱ辑》 .2022,(第1期),第C 033-450页. (续) 审查员 杨晓青 (54)发明名称 一种基于摄像头集群的实时人群密度融合 感知方法及模型 (57)摘要 本发明涉及应急安全 管理技术领域， 特别涉 及一种基于摄像头集群的实时人群密度融合感 知方法及模 型， 用于解决现有视频监控系统的智 能化改造成本过高或资源浪费， 以及单摄像头可 能会存在的人群遮挡问题。 本发 明充分利用现有 摄像头网络的数据， 通过计算机视觉方法， 综合 多个摄像头的图像采集信息， 动态选取最少遮挡 的摄像头测量所关心区域的人群密度。 本发明基 于摄像头集群管理、 人体遮挡程度实时动态计算， 实现了多摄像头数据的融合利用， 以处理人 群动态遮挡对计算机 视觉识别的干 扰问题。 [转续页] 权利要求书3页 说明书13页 附图1页 CN 115223102 B 2022.12.16 CN 115223102 B (56)对比文件 Danny B. Yang等.Counti ng People i n Crowds with a Real-Time Netw ork of Simple Image Sensors. 《Proce edings Ninth IEEE Internati onal Conference o n Computer Vision》 .2008,第1-8页. SONG Hongquan等.Video Scene I nvariant Crowd Density Estimati on Using Geographic Informati on System s. 《China Communications》 .2014,第1 1卷(第11期),第80 - 89页.2/2 页 2[接上页] CN 115223102 B1.一种基于摄 像头集群的实时人群密度融合感知方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 基于摄像头集群管理， 对待观测的空间多边形区域图形进行图像识别， 标定摄像头视 角下多边形区域； 通过计算机视觉的方法实现人体像素的识别， 再通过人体像素位置与多边形区域进行 对比， 完成多边形区域的人群 计数和人群密度计算； 所述标定摄像头视角下多边形区域， 包括： 将待观测的空间多边形区域的空间曲面映 射到多个平面上处 理， 具体做法为， 将空间曲面上的每个点进行坐标变换： （x， y， z） （x， y， znz） ， 其中x、 y、 z为该点在空间曲面上的坐标， znz代表被映射的多个平面， nz为正整数； znz用于 将空间曲面进行分块处 理； 将空间曲面进行分块处理后， 空间内的任意一个多边形 区域用两个独立指标 （i， nz） 唯 一标定， 其中i用于在平面内对多边形区域进行编号， nz用于对平面进行编号； 将空间曲面进行分块处理并编号后， 在摄像头视角下标定若干多边形区域， 每一拍摄 时间点动态选取唯一的摄 像头用于一个多边形区域的监视 。 2.根据权利要求1所述的一种基于摄像头集群的实时人群密度融合感知方法， 其特征 在于， 所述标定摄像头视角下多边形区域， 还包括： 对待观测的空间区域选取一个适合的坐 标原点， 建立 坐标系； 测量多边形区域Si的顶点坐标： Si={ （xi 1， yi 1） ， （xi 2， yi 2） ， ...， （xi ns， yi ns） }， 其中xi ns和 yi ns表示多边形区域Si一个顶点的横坐标和纵坐标； 上标i表示顶点属于第i个多边形区域， 下标用于标识该区域的ns个顶点， ns为 正整数， 多边形区域Si的顶点按顺时针方向连接； 根据多边形区域Si的ns个顶点坐标计算其面积 ， 其中多边形区域Si构成闭环， 即xi ns+1=xi 1， yi ns+1=yi 1。 3.根据权利要求2所述的一种基于摄像头集群的实时人群密度融合感知方法， 其特征 在于， 所述标定摄像头视角下多边形区域， 还包括： 通过摄像头集群拍摄得到待观测的多边 形区域Si照片， 标定出观测的多边形区域的顶点， 并获取多边 形区域Si的顶点在多边 形区域 Si照片中的像素位置； 假设共有nj个摄像头， 则任意一个顶点的像素坐标记为： {(Xi k,Yi k )1， ...， (Xi k,Yi k)j， ...， (Xi k,Yi k)nj}， 其中(Xi k,Yi k)j为第j个摄像头拍到的第i个多边形区域 Si的第k个顶点处的像素位置的横坐标和纵坐标， 其中j、 i和k 为正整数； 如果摄像头没有拍到该多边形区域， 那么令其坐标位置为： ， 其中Null代表空值。 4.根据权利要求2所述的一种基于摄像头集群的实时人群密度融合感知方法， 其特征 在于， 每一拍摄时间点动态选 取唯一的摄像头用于一个多 边形区域Si的监视， 具体的做法为， 首先获取该区域可用摄像头列表： {C1， C2， C3...}， 其中C1、C2和C3对应摄像头列表中的一个权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115223102 B 3