目标场所人员流量的确定方法、装置及计算机存储介质与流程

1.本技术涉及计算机应用领域，尤其涉及一种目标场所人员流量的确定方法、装置及计算机存储介质。

背景技术：

2.目前一些场所通过设置人体感应模块来统计人员流量，还有一些场所通过在入口设置摄像头进行图像采集来统计人员流量。然而目前所采用的方式都必须在需要获取人员流量的场所安装人体感应模块或者摄像头等设备，增加了硬件设备的购置费用以及后续的设备维护费用。

技术实现要素：

3.以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
4.本技术实施例提供了一种目标场所人员流量的确定方法、装置及计算机存储介质，在目标场所无需安装其它设备的情况下可以确定该目标场所人员流量，节约了成本。
5.本技术实施例提供了一种目标场所人员流量的确定方法，包括：
6.确定目标场所对应的有效区域；
7.根据在所述目标场所对应的有效区域中采集的图像数据，得到预设时间段内所述有效区域中人员的轨迹信息；
8.根据所述预设时间段内所述有效区域中人员的轨迹信息，确定所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数。
9.可选地，所述根据预设时间段内所述有效区域中人员的轨迹信息，确定所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数包括：
10.对于所述预设时间段内位于所述有效区域中的每个人员分别进行如下处理：将该人员的轨迹信息与特定图像采集设备进行匹配，匹配成功则根据匹配成功的所述特定图像采集设备的位置以及采集到该人员图像的采集时刻，相应调整所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数；
11.其中，所述特定图像采集设备根据路网信息预先确定，位于到达所述目标场所的必经路径上，且在该必经路径上，特定图像采集设备和所述目标场所之间不存在其它图像采集设备。
12.可选地，所述根据匹配成功的特定图像采集设备的位置以及采集到该人员图像的采集时刻，相应调整所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数包括：
13.根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长；
14.根据匹配成功的特定图像采集设备连续两次采集到该人员图像的采集时刻的差值，确定该人员的实际通行时长；
15.计算所述实际通行时长和所述理论通行时长之间的时间差，当所述时间差在预设
区间内时，增加所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数。
16.可选地，匹配成功的特定图像采集设备为两个，分布于所述目标场所的不同侧；匹配成功的两个特定图像采集设备之间仅有一条路径，所述目标场所位于该条路径上；
17.所述根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长包括：采用匹配成功的两个特定图像采集设备之间的路径的长度，除以根据该人员的轨迹信息得到的速度，得到理论通行时长；
18.所述增加所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数包括：将所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数增加1。
19.可选地，匹配成功的特定图像采集设备为两个，分布于所述目标场所的不同侧；匹配成功的两个特定图像采集设备之间有多条路径，所述目标场所位于其中至少一条路径上；
20.所述根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长包括：采用匹配成功的两个特定图像采集设备之间每条路径的长度，分别除以根据该人员的轨迹信息得到的速度，得到每条路径的理论通行时长；
21.所述计算所述实际通行时长和所述理论通行时长之间的时间差，当所述时间差在预设区间内时，增加所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数包括：
22.删除大于实际通行时长的理论通行时长，分别计算实际通行时长和其余理论通行时长之间的时间差；
23.在计算出的时间差中确定最小值，采用最小值以外的时间差分别减去所述最小值，得到n个路径间时差，记录在所述预设区间内的路径时间差的数量x；
24.如果所计算出的时间差中至少一个时间差在所述预设区间内，则将所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数增加
25.可选地，匹配成功的特定图像采集设备为一个；
26.所述根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长包括：采用匹配成功的特定图像采集设备和目标场所之间的路径的两倍长度，除以根据该人员的轨迹信息得到的速度，得到通行时长；
27.所述增加所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数包括：将所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数增加1。
28.可选地，所述根据在目标场所对应的有效区域中采集的图像数据，得到预设时间段内所述有效区域中人员的轨迹信息包括：
29.根据在目标场所对应的有效区域中采集的图像数据对人员进行聚档；根据聚档结果，获取所述预设时间段内所述有效区域中不同人员的轨迹信息。
30.可选地，所述确定目标场所对应的有效区域包括：
31.如果预设地理范围内只有一个目标场所，则将所述预设地理范围作为该目标场所对应的有效区域；
32.如果预设地理范围内有多个目标场所，则以每个目标场所的位置各自作为一个离散点，在所述预设地理范围内生成维诺图，分别将维诺图中每个多边形对应的区域作为该多边形所包含的目标场所对应的有效区域。
33.本技术实施例还提供了一种目标场所人员流量的确定装置，包括：存储器和处理器；
34.所述存储器，用于保存用于对目标场所人员流量进行确定的程序；
35.所述处理器，用于读取执行所述用于对目标场所人员流量进行确定的程序，执行上述的目标场所人员流量的确定方法。
36.本技术实施例还提供了一种计算机存储介质，用于保存对目标场所人员流量进行确定的程序；所述对目标场所人员流量进行确定的程序在被读取执行时进行上述的目标场所人员流量的确定方法。
37.本技术实施例通过在目标场所对应的有效区域中采集的图像数据，可以得到人员的轨迹信息，进而根据该轨迹信息可以确定出预设时间段内进入目标场所的人员次数，无需针对目标场所加装摄像头或人体感应装置，利用有效区域中已有的图像采集设备就可以完成对目标场所人员流量的统计，节约了成本。
38.在阅读并理解了附图和详细描述后，可以明白其他方面。
附图说明
39.附图用来提供对本技术技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本技术的实施例一起用于解释本技术的技术方案，并不构成对本技术技术方案的限制。
40.图1为本技术实施例的目标场所人员流量的确定方法的流程图；
41.图2a为本技术实施例中两个特定图像采集设备中只有一条路径的示意图之一；
42.图2b为本技术实施例中两个特定图像采集设备中只有一条路径的示意图之二；
43.图3为本技术实施例中两个特定图像采集设备中有多条路径的示意图；
44.图4为本技术实施例中只有一个特定图像采集设备的示意图；
45.图5为本技术实施例中目标场所的多个方向上分别有特定图像采集设备的示意图；
46.图6为本技术实施例提供的目标场所人员流量的确定装置的示意图；
47.图7为示例一中对入口有摄像头和无摄像头的公厕的人员流量按不同方式进行确定的流程图；
48.图8a为示例二中划分有效区域的示意图之一；
49.图8b为示例二中划分有效区域的示意图之二；
50.图8c为示例二中划分有效区域的示意图之三；
51.图9为示例二中对多个公厕进行人员流量确定的流程图。
具体实施方式
52.下文中将结合附图对本技术实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
53.在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
54.本技术实施例提供了一种目标场所人员流量的确定方法，如图1所示，包括步骤
s110-s130：
55.s110、确定目标场所对应的有效区域；
56.s120、根据在目标场所对应的有效区域中采集的图像数据，得到预设时间段内有效区域中人员的轨迹信息；
57.s130、根据预设时间段内有效区域中人员的轨迹信息，确定预设时间段内进入目标场所的人员次数。
58.本实施例中，通过在目标场所对应的有效区域中采集的图像数据，可以得到人员的轨迹信息，进而根据该轨迹信息可以确定出预设时间段内进入目标场所的人员次数；本实施例无需针对目标场所加装摄像头或人体感应装置，利用有效区域中已有的图像采集设备就可以完成对目标场所人员流量的统计，节约了成本。
59.本实施例中，所确定的人员次数除以预设时间段的长度可以得到单位时间内的进入目标场所的人次，即得到人员流量，或称为人员密度。在确定目标场所的有效区域后，可以多次进行步骤s120、s130；比如可以周期性进行步骤s120、s130，分别以每个周期作为预设时间段，得到每个周期中进入目标场所的人员次数，从而为进一步根据人员流量进行其它决策提供数据基础。
60.本实施例中，所采集的图像数据可以包括相机或类似设备拍摄的照片或图像，和/或摄像头或类似设备拍摄的视频；目标场所可以是待监测人员流量的场所，可以是特定类型的场所，比如但不限于公厕等；预设时间段的起止时刻、时间长度等可以根据需要自行设定。
61.一种示例性实施例中，步骤s110可以包括：
62.如果预设地理范围内只有一个目标场所，则将预设地理范围作为该目标场所对应的有效区域；
63.如果预设地理范围内有多个目标场所，则以每个目标场所的位置作为离散点，在预设地理范围内生成维诺图，分别将维诺图中每个多边形对应的区域作为该多边形所包含的目标场所对应的有效区域。
64.本实施例适用于预设地理范围中，各目标场所具有明确位置的情况，可以为预设地理范围中的目标场所划分出有效区域；如果这片区域中有m个目标场所，则这片区域会被划分成m个有效区域，和m个目标场所一一对应。
65.本实施例中，维诺图又可称为泰森多边形，一个多边形中的任一个位置，到达本多边形中的离散点的距离，比到达其它离散点的距离都要近；一个多边形的边的任一个位置，到达该边两侧的离散点的距离相等。
66.其它实施例中，可以通过其它方式确定目标场所对应的有效区域，比如以目标场所为圆心，将半径为设定值的圆形区域作为有效区域；再比如通过直接指定矩形区域的顶点坐标的方式设定有效区域；本技术对确定有效区域的具体方式不进行限制。
67.一种示例性实施例中，步骤s120可以包括：
68.根据在目标场所对应的有效区域中采集的图像数据对人员进行聚档；根据聚档结果，获取所述预设时间段内所述有效区域中不同人员的轨迹信息。
69.本实施例中，聚档是为了对人员进行去重操作，增加图像数据的准确性。
70.本实施例中，对人员进行聚档可以有两种实现方式：一种是先根据多个有效区域
中图像采集设备采集的图像数据，对这多个有效区域中的人员共同进行聚档，再根据总的聚档结果分别得到每个有效区域的聚档结果；另一种是对每个有效区域中图像采集设备采集到的图像数据独立进行聚档。
71.一种示例性实施例中，步骤s130可以包括：
72.对于预设时间段内位于有效区域中的每个人员分别进行如下处理：将该人员的轨迹信息与特定图像采集设备进行匹配，匹配成功则根据匹配成功的特定图像采集设备的位置以及采集到该人员图像的采集时刻，相应调整预设时间段内进入目标场所的人员次数；
73.其中，特定图像采集设备根据路网信息预先确定，位于到达所述目标场所的必经路径上，且在该必经路径上，特定图像采集设备和所述目标场所之间不存在其它图像采集设备。
74.本实施例中，特定图像采集设备即接近目标场所的摄像头、相机等设备，这些设备设置在人员进入目标场所和从目标场所出来的必经路径上，如果人员进入过目标场所则必然会途经至少一个特定图像采集设备。可以但不限于通过人工指定的方式来预先确定出特定图像采集设备。其它实施例中，特定图像采集设备可以根据需要自行定义，比如可以是距离目标场所小于预设距离阈值的图像采集设备。
75.本实施例中，对于匹配成功的特定图像采集设备，可以根据其位置和采集到该人员图像的采集时刻进一步加以判断，根据判断结果来决定增加多少人员次数，或决定不变动人员次数。
76.本实施例中，一个人员的轨迹信息和特定图像采集设备匹配成功，意味着该人员的轨迹曾到达匹配成功的特定图像采集设备的位置，那么该人员将有一定可能进入过目标场所；本实施例中，轨迹信息只能表明人员被哪些图像采集设备在哪个时刻采集过图像，由于目标场所入口处没有图像采集设备，因此根据轨迹信息无法确切得知人员是否进入过目标场所，将轨迹信息与特定图像采集设备匹配，可以筛选出有可能进入过目标场所的人员，而且可以在多个特定图像采集设备中，挑选出用来进行后续判断的特定图像采集设备；比如图5所示的情况中，特定图像采集设备有a、b、d三个，比如人员是从a走到d，那么通过与该人员的轨迹信息进行匹配，可以从a、b、d中挑选出a和d，来进行后续的判断。
77.本实施例中，如果一个人员的轨迹信息和特定图像采集设备匹配不成功，则意味着该人员在预设时间段内未曾到达过目标场所周边，那么更不可能进入过目标场所，因此无需调整预设时间段内进入目标场所的人员次数。
78.本实施例的一种可选情况下，特定图像采集设备有两个，这两个特定图像采集设备在路径上分别位于目标场所的两侧。本情况下，两个特定图像采集设备a、b之间可以只有一条路径，比如但不限于图2a和图2b所示的情况；目标场所c位于a到b的路径中，在特定图像采集设备a到目标场所c的路径a-c上不存在其它图像采集设备，即a-c上特定图像采集设备a距离目标场所c最近；在特定图像采集设备b到目标场所c的路径b-c上不存在其它图像采集设备，即b-c上特定图像采集设备b距离目标场所c最近。两个特定图像采集设备a、b之间也可以有多条路径，比如但不限于图3所示的情况，目标场所c位于该多条路径中的至少一条路径上。
79.本实施例的另一种可选情况下，目标场所c仅有一侧存在图像采集设备d，且图像采集设备d到c的路径d-c上不存在其它图像采集设备，则确定该图像采集设备d为特定图像
采集设备，比如但不限于图4所示的情况。
80.本实施例的又一种情况下，目标场所c位于多条路径的交汇点，比如但不限于图5所示的情况，可以分别将这多条路径a-c、b-c、d-c上距离目标场所c最近的图像采集设备a、b、d确定为特定图像采集设备；如果人员的轨迹信息和特定图像采集设备a、d匹配成功，意味着人员是从特定图像采集设备a的位置走向特定图像采集设备d，途经目标场所c；如果人员的轨迹信息和特定图像采集设备b、a匹配成功，意味着人员是从特定图像采集设备b的位置走向特定图像采集设备a，途经目标场所c；其它情况可以类推，这里不再赘述。
81.本实施例中，人员的轨迹信息可以包括：该人员对应的采集参数的序列；其中，采集参数包括采集到该人员图像数据的采集时刻和进行采集的图像采集设备的标识，采集参数在序列中根据采集时刻进行排序。比如一个例子中，人员甲的轨迹信息所包括的采集参数的序列中，依次为以下7条采集参数：(14:18:35,a)、(14:21:56,b)、(14:25:07,d)、(14:28:22,e)、(14:32:11,f)、(14:35:18,a)、(14:39:03,g)该序列表明人员甲的轨迹是从14点18分35秒到14点39分03秒依次途经图像采集设备a、b、d、e、f、a、g。
82.本实施例的一种实施方式中，将人员的轨迹信息与特定图像采集设备进行匹配可以包括：采用采集参数序列与特定图像采集设备进行匹配。匹配成功是指：采集参数的序列中，存在包含特定图像采集设备的标识且相邻的两个采集参数；即，如果轨迹信息表明人员曾连续经过两个特定图像采集设备，或连续经过一个特定图像采集设备两次，则匹配成功。比如特定图像采集设备的标识是a和b，上述人员甲的采集参数的序列中，第1条(14:18:35,a)和第2条(14:21:56,b)均各自包含特定图像采集设备的标识，且在序列中相邻，因此这两条采集参数匹配成功，这意味着人员甲曾经依次途经特定图像采集设备a和b，其间有一定可能进入过目标场所c。虽然序列中第6条(14:35:18,a)也包含特定图像采集设备的标识，但序列中相邻的采集参数(14:32:11,f)、(14:39:03,g)中不包含特定图像采集设备的标识，这意味着人员甲此时只是途经图像采集设备a，但未向目标场所行进，因此第6条采集参数没有匹配成功。再比如人员乙的序列中，两条相邻的采集参数里的图像采集设备的标识都是特定图像采集设备的标识a，则匹配成功，这意味着人员乙经过特定图像采集设备a去往某个地点后又返回，有一定可能进入过目标场所c。
83.匹配不成功的情况包括：(1)不存在包含特定图像采集设备的标识的采集参数，比如特定图像采集设备的标识是h和i，人员甲的采集参数的序列中，没有一条采集参数包含h或i，这意味着人员甲在预设时间段内没有途经过目标场所邻近的任一个图像采集设备，因此必然没有进入过目标场所。(2)虽然序列中存在包含特定图像采集设备的标识的采集参数，但该采集参数在序列中孤立存在，前后相邻的采集参数中不包含特定图像采集设备的标识。比如，特定图像采集设备的标识是d和g，虽然人员甲的序列中第3条和第7条采集参数分别包含d和g，但是这两条采集参数都是孤立存在的，这意味着人员甲经过图像采集设备d后并没有向目标场所方向行进，是途经其它图像采集设备后再到达图像采集设备g，因此没有进入过目标场所。
84.本实施方式中，匹配成功后可以根据匹配成功的采集参数中的特定图像采集设备的位置以及采集时刻，相应调整预设时间段内进入目标场所的人员次数。比如人员甲的轨迹信息中，采集参数(14:20:35,a)和(14:21:56,b)匹配成功，则是根据特定图像采集设备a和b的位置，以及采集时刻14点20分35秒和14点21分56来进一步判断，以决定增加多少人员
次数或决定不变动人员次数。
85.本实施例的其它实施方式中，可以采用别的方式来对轨迹信息和特定图像采集设备进行匹配，比如可以根据人员依次经过的图像采集设备的位置，确定可以表明该人员行进路线的轨迹信息，如果该人员的行进路线和某两个特定图像采集设备之间的途径重合，则表明该人员有一定可能进入过目标场所，该人员的轨迹信息和所覆盖的路径上的特定图像采集设备匹配成功。
86.本实施例的一种实施方式中，根据匹配成功的特定图像采集设备的位置以及采集到该人员图像的采集时刻，相应调整预设时间段内进入目标场所的人员次数可以包括：
87.根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长；
88.根据匹配成功的特定图像采集设备连续两次采集到该人员图像的采集时刻，确定该人员的实际通行时长；
89.计算实际通行时长和理论通行时长之间的时间差，当时间差在预设区间内时，增加预设时间段内进入目标场所的人员次数。
90.本实施方式中，根据特定图像采集设备的位置可以得知人员行进的路径的长度，根据人员的轨迹信息可以计算出人员的行进速度，根据行进距离和行进速度可以得到理论通行时长；而采集时刻是采集到人员图像的实际时刻，根据连续两次采集时刻之间的差值可以得到实际通行时长。实际通行时长减去理论通行时长得到的时间差，是实际多花费的时间长度，可视为人员在路径中的停留时间；通过将该停留时间和预设区间比较，可以判断停留时间是否是人员进入目标场所花费的时间。
91.本实施方式中，预设区间可以根据如下任一方式获得：
92.一种方式是根据该人员的历史图像数据获得；比如该人员曾经被相同类型的其它目标场所入口的摄像头采集过图像，根据该人员进出目标场所的时间差，可以获得该人员在相同类型目标场所单次停留的历史时间长度；根据所获得的多个历史时间长度所在的时间区间，可以确定出预设区间；或者根据获得的一个历史长度，或多个历史时间长度的平均值，上下浮动预定百分比后作为预设区间。
93.另一种方式是对具有相同年龄区间、身高区间、性别的人员在相同类型目标场所单次停留的时间长度进行统计，得到预设区间。
94.得到预设区间的方式不限于上述两种方式，本技术对得到预设区间的方式不进行限制。
95.本实施方式中，停留时间在预设区间内，意味着人员进入目标场所的可能性非常大，因此可以相应增加预设时间段内进入目标场所的人员次数。
96.本实施方式中的一种可选方案中，匹配成功的特定图像采集设备为两个，分布于目标场所的不同侧；匹配成功的两个特定图像采集设备之间仅有一条路径，目标场所位于该条路径上，比如但不限于图2a或图2b所示的情况，或图5所示情况中的任意两个特定图像采集设备；
97.本可选方案中，根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长包括：采用匹配成功的两个特定图像采集设备之间的路径的长度，除以根据该人员的轨迹信息得到的速度v，得到理论通行时长；比如图2a中假设个特定图像采集设备a到b的路径长度为s，则理论通行时长为s/v；
98.增加预设时间段内进入目标场所的人员次数包括：将预设时间段内进入目标场所的人员次数增加1。
99.本实施方式中的另一种可选方案中，匹配成功的特定图像采集设备为两个，分布于目标场所的不同侧；匹配成功的两个特定图像采集设备之间有多条路径，目标场所位于其中至少一条路径上，比如但不限于图3所示的情况；
100.根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长包括：采用匹配成功的两个特定图像采集设备之间每条路径的长度，分别除以根据该人员的轨迹信息得到的速度，得到每条路径的理论通行时长；比如图3所示的情况中，就是用三条路径的长度s1、s2、s3分别除以得到的速度v，得到三个路径各自的理论通行时长s1/v、s2/v、s3/v；
101.计算实际通行时长和理论通行时长之间的时间差，当时间差在预设区间内时，增加预设时间段内进入目标场所的人员次数包括：
102.删除大于实际通行时长的理论通行时长，分别计算实际通行时长和其余理论通行时长之间的时间差；比如假设s1/v、s2/v、s3/v均不大于实际通行时长，则可得到三个时间差；
103.在计算出的时间差中确定最小值，采用最小值以外的时间差分别减去所述最小值，得到n个路径间时差，记录在所述预设区间内的路径时间差的数量x；
104.如果所计算出的时间差中至少一个时间差在所述预设区间内，则将所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数增加
105.本可选方案中，由于路径间时差可能会计算成停留在目标场所的时间，需要去除此误差判断的几率，误差率为误差数量x占路径时间查数量n的比例，因此当至少一个时间差在预设区间内时，人员次数不是增加1，而是增加
106.本可选方案中，如果仅有一个理论通行时长不大于实际通行时长，则计算出的时间差将会只有一个，该情况可以不再计算路径间时差，直接判断该时间差是否在预设区间内，如果在则将人员次数增加1。
107.本实施方式中的又一种可选方案中，匹配成功的特定图像采集设备为一个，比如但不限于图4所示的情况；根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长包括：采用匹配成功的特定图像采集设备和目标场所之间的路径的两倍长度，除以根据该人员的轨迹信息得到的速度v，得到理论通行时长，比如图4中为2s/v；
108.增加预设时间段内进入目标场所的人员次数包括：将预设时间段内进入目标场所的人员次数增加1。
109.本技术实施例还提供了一种目标场所人员流量的确定装置，如图6所示，包括：存储器61和处理器62；
110.存储器61用于保存用于对目标场所人员流量进行确定的程序；
111.处理器62用于读取执行用于对目标场所人员流量进行确定的程序，执行上述任一实施例中的目标场所人员流量的确定方法。
112.本技术实施例还提供了一种计算机存储介质，用于保存对目标场所人员流量进行确定的程序；对目标场所人员流量进行确定的程序在被读取执行时进行上述任一实施例中
的目标场所人员流量的确定方法。
113.下面用两个示例对本技术实施例进行说明。
114.示例一
115.本示例提供一种对各公厕的人员流量进行确定的方法，可以对一片区域中包含的两类公厕(入口有摄像头和无摄像头的公厕)分别按照不同方式进行人员流量的确定。
116.本示例的方法如图7所示，包括步骤s201-s210。
117.s201、划定预设地理范围；本示例中，可以将每个行政区域各自划定为一个预设地理范围。
118.s202、获取预设地理范围中公厕位置列表。
119.s203、遍历各公厕，对每个公厕执行步骤s204。
120.s204、判断是否有摄像头可直接拍摄公厕入口，如果有则进行步骤s209，如果没有则进行步骤s210。
121.s205、对于没有摄像头可直接拍摄入口的公厕，在预设地理范围内，以每个公厕的位置作为离散点生成维诺图，维诺图中每个多边形分别作为相应公厕对应的有效区域。
122.在进行步骤s201-s205后，可以在每个预设时间段中，分别进行步骤s206-s210。其中，预设时间段可以根据监测需求自行设置。
123.s206、对有效区域中在预设时间段内采集的图像进行人员聚档，本步骤是为了进行去重。
124.s207、为各公厕附近的摄像头(即特定图像采集设备)建立分析任务。
125.s208、根据聚档结果得到人员在预设时间段内的轨迹信息，根据轨迹信息进行步骤s210。
126.s209、对于入口有摄像机的公厕，在公厕入口画绊线，为公厕入口的摄像头建立分析任务，进行步骤s210。
127.s210、确定预设时间段内进入各公厕的人员次数。对于入口有摄像机的公厕，可以根据入口拍摄到的人员图像确定人员次数。对于入口没有摄像机的公厕，可以根据公厕附近摄像头的位置及其采集到人员图像的时刻，分析人员是否在预设时间段内进入过公厕，并相应调整人员次数。
128.本示例中，根据步骤s210确定的进入公厕的人员次数，可以相应推荐清洁人员对公厕进行清扫操作。
129.示例二
130.本示例提供一种对各公厕的人员流量进行确定的方法，本示例是针对一片区域中存在多个入口无摄像头的公厕的情况进行设计的。
131.本示例包括两个阶段，第一阶段是为各公厕确定有效区域；第二阶段是确定进入各公厕的人员次数。
132.本示例中，有效区域定义如下：当多个公厕存在时，某个区域s中的任意位置n到达指定公厕距离比到达其他公厕的距离都要近，则区域s即为指定公厕对应的有效区域。该计算方式与维诺图划定方式基本一致。具体的划定方法如下：
133.(1)假设预设地理范围内只有一个公厕，该公厕对应的有效区域即该预设地理范围。
134.(2)假设辖区内只有两个公厕wc1、wc2；如图8a所示，wc1和wc2的位置所形成的线段的中垂线，将预设地理范围分割为两部分区域，其中wc1的位置所在的那部分区域y(图8a中的斜线区域)即wc1对应的有效区域，另一部分区域，即wc2的位置所在的那部分区域，为wc2对应的有效区域。
135.(3)假设辖区内有m个公厕(m≥3)，任取三个公厕wc1、wc2、wc3的位置；wc1和wc2的位置所形成的线段的中垂线，与wc1和wc3的位置所形成的线段的中垂线相交于q点，两条中垂线与预设地理范围的轮廓线合围出的包含wc1位置的区域，即wc1对应的有效区域y，如图8b所示的斜线区域。
136.在wc1对应的有效区域y中再选择一个公厕wc4，wc1和wc4的位置所形成的线段的中垂线将区域y分割为两部分，其中wc1所在的那部分区域z为wc1对应的有效区域，如图8c所示的网格线区域；y的其余部分，即wc4所在的那部分区域(图8c中的斜线区域)为wc4对应的有效区域。重复本步骤不断分割有效区域，直到wc1对应的有效区域内无其他公厕，此时得到的是wc1最终的有效区域。对其它公厕可以以此类推，得到预设地理范围各公厕的有效区域。
137.本示例的第二阶段如图9所示，包括步骤s301-s313。
138.s301、获取预设地理范围内的相机列表。
139.s302、为预设地理范围内的所有相机建立分析任务。
140.s303、根据相机在预设时间段内采集到的人员的图像进行聚档。
141.本步骤中，聚档是为了对预设地理范围内的人员进行去重，增加数据准确性。
142.s304、根据聚档结果得到预设时间段内各有效区域中人员的轨迹信息。
143.本步骤中，还可以根据轨迹信息获得人员在行走状态或乘坐交通工具状态下的速度v。
144.接下来将对预设地理范围内的每个公厕分别确定进入的人员次数；下面以确定进入公厕x的人员次数为例进行说明，对预设时间段内公厕x的有效区域中的每个人员，分别进行如下步骤s305-s312。下面以人员甲为例说明步骤s305-s312的执行过程，公厕x的有效区域中的其它人员可以参照执行。
145.s305、根据人员甲的轨迹信息，确定人员甲对于公厕x所在路径的理论通行时长。
146.本步骤中，对于如图2a或图2b所示的情况，即作为目标场所c的公厕x附近有两个特定图像采集设备(本示例中为相机)a和b，a和b之间只有一条路径且公厕x在此路径上，a和b之间的路径长度为s，则人员甲正常通过a、b间路径所花费的时间为理论通行时长：
147.本步骤中，对于如图3所示的情况，即作为目标场所c的公厕x附近有两个特定图像采集设备(本示例中为相机)a和b，a和b之间有三条路径可以通行，有的路径不经过公厕x，有的经过公厕x。a和b之间的三条路径的长度分别为s1、s2、s3，则人员甲正常通过这三条路径所花费的时间分别为三个理论通行时长：
148.本步骤中，对于如图4所示的情况，即作为目标场所c的公厕x附近有一个特定图像采集设备(本示例中为相机)d，d到公厕x的路径长度为s，则人员甲正常通过这三条路径所
花费的时间分别为三个理论通行时长：
149.本步骤中，图5所示的情况可以根据匹配成功的两个特定图像采集设备，等效成图2a或图2b所示的情况进行计算。
150.s306、计算时间差。
151.本步骤中，根据公厕x所在路径两侧的两个相机采集到人员甲图像的采集时刻之差，得到实际通行时长；用实际通行时长减去理论通行时长所得到的时间差，该时间差可视为人员甲在路径中的停留时间。
152.本步骤中，对于图2a或图2b的情况，相机a和b抓拍到人员甲的时间间隔(即实际通行时长)为time，则得到时间差时间差可视为人员甲在公厕x的停留时间。
153.本步骤中，对于图3的情况，a和b抓拍到人员甲的时间差为time，首先剔除大于time的理论通行时长，因为该情况意味着人员甲实际花费的时间比理论值还短，不可能有时间去厕所。对于剩余的理论通行时长计算时间差。本示例中假设三条路径的理论通行时长均不大于time，则可以按照如下方式得到三个时间差t1、t2、t3：
[0154][0155]
确定t1、t2、t3中的最小值，假设为t1，用其它时间差减去该最小值，得到路径间时差tm，即有：tm1＝t2-t1；tm2＝t3-t1。
[0156]
s307、判断是否采集到人员甲单次如厕时间长度，如果采集到则将单次如厕时间长度作为预设区间，进行步骤s310；如果没采集到则进行步骤s308。
[0157]
s308、对预设地理范围内的人员的属性数据(比如身高区间、年龄区间、性别等)进行结构化处理。
[0158]
s309、确定与人员甲具有相同属性数据的人员，根据所确定人员的单次如厕时间长度得到预设区间，进行步骤s310。
[0159]
s310、判断时间差是否在预设区间[t
min
,t
max
]内，如果不在则进行步骤s311，如果在则进行步骤s312。
[0160]
本步骤中，对于图3的情况，任一个时间差在预设区间内就进行步骤312。
[0161]
s311、排除人员甲的轨迹信息，即判断人员甲没有进入过公厕x。
[0162]
s312、判断人员甲进入过公厕x或存在进入过公厕x的概率，相应增加预设时间段内进入公厕x的人员次数p。
[0163]
本步骤中，对于图2a或图2b、以及图4的情况，当时间差t在预设区间[t
min
,t
max
]内时人员次数p加1。
[0164]
本步骤中，对于图3的情况，先判断tm1和tm2是否在预设区间[t
min
,t
max
]内，记录在[t
min
,t
max
]内的路径间时差的个数x，如果tm1和tm2中只有一个在预设区间内，则x为1；如果tm1、tm2都不在预设区间内，则x为0；如果tm1和tm2都在预设区间内，则x＝2。路径间时差的个数记为n，这里n＝2。
[0165]
当时间差t1、t2、t3中任一个在预设区间[t
min
,t
max
]内时，人员次数p加
[0166]
对于预设时间段内公厕x对应的有效区域中的每个人员，分别进行完毕s305-s312后，可以进行步骤s313：
[0167]
s313、获取预设时间段内进入公厕x总的的人员次数，即每个人员进行s305-s312后最终的人员次数p。
[0168]
对预设地理范围内的其它公厕均可以按照如上步骤获得预设时间段内进入的人员总次数。
[0169]
本技术描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本技术所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。
[0170]
本技术包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本技术已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本技术中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。
[0171]
此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而，在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本技术实施例的精神和范围内。
[0172]
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息
递送介质。

技术特征：

1.一种目标场所人员流量的确定方法，其特征在于，包括：确定目标场所对应的有效区域；根据在所述目标场所对应的有效区域中采集的图像数据，得到预设时间段内所述有效区域中人员的轨迹信息；根据所述预设时间段内所述有效区域中人员的轨迹信息，确定所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数。2.如权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述根据预设时间段内所述有效区域中人员的轨迹信息，确定所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数包括：对于所述预设时间段内位于所述有效区域中的每个人员分别进行如下处理：将该人员的轨迹信息与特定图像采集设备进行匹配，匹配成功则根据匹配成功的所述特定图像采集设备的位置以及采集到该人员图像的采集时刻，相应调整所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数；其中，所述特定图像采集设备根据路网信息预先确定，位于到达所述目标场所的必经路径上，且在该必经路径上，特定图像采集设备和所述目标场所之间不存在其它图像采集设备。3.如权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述根据匹配成功的特定图像采集设备的位置以及采集到该人员图像的采集时刻，相应调整所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数包括：根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长；根据匹配成功的特定图像采集设备连续两次采集到该人员图像的采集时刻的差值，确定该人员的实际通行时长；计算所述实际通行时长和所述理论通行时长之间的时间差，当所述时间差在预设区间内时，增加所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，匹配成功的特定图像采集设备为两个，分布于所述目标场所的不同侧；匹配成功的两个特定图像采集设备之间仅有一条路径，所述目标场所位于该条路径上；所述根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长包括：采用匹配成功的两个特定图像采集设备之间的路径的长度，除以根据该人员的轨迹信息得到的速度，得到理论通行时长；所述增加所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数包括：将所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数增加1。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，匹配成功的特定图像采集设备为两个，分布于所述目标场所的不同侧；匹配成功的两个特定图像采集设备之间有多条路径，所述目标场所位于其中至少一条路径上；所述根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长包括：采用匹配成功的两个特定图像采集设备之间每条路径的长度，分别除以根据该人员的轨迹信息得到的速度，得到每条路径的理论通行时长；所述计算所述实际通行时长和所述理论通行时长之间的时间差，当所述时间差在预设区间内时，增加所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数包括：
删除大于实际通行时长的理论通行时长，分别计算实际通行时长和其余理论通行时长之间的时间差；在计算出的时间差中确定最小值，采用最小值以外的时间差分别减去所述最小值，得到n个路径间时差，记录在所述预设区间内的路径时间差的数量x；如果所计算出的时间差中至少一个时间差在所述预设区间内，则将所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数增加6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，匹配成功的特定图像采集设备为一个；所述根据匹配成功的特定图像采集设备的位置，确定该人员的理论通行时长包括：采用匹配成功的特定图像采集设备和目标场所之间的路径的两倍长度，除以根据该人员的轨迹信息得到的速度，得到通行时长；所述增加所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数包括：将所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数增加1。7.如权利要求1到6中任一项所述的确定方法，其特征在于，所述根据在目标场所对应的有效区域中采集的图像数据，得到预设时间段内所述有效区域中人员的轨迹信息包括：根据在目标场所对应的有效区域中采集的图像数据对人员进行聚档；根据聚档结果，获取所述预设时间段内所述有效区域中不同人员的轨迹信息。8.如权利要求1到6中任一项所述的方法，其特征在于，所述确定目标场所对应的有效区域包括：如果预设地理范围内只有一个目标场所，则将所述预设地理范围作为该目标场所对应的有效区域；如果预设地理范围内有多个目标场所，则以每个目标场所的位置各自作为一个离散点，在所述预设地理范围内生成维诺图，分别将维诺图中每个多边形对应的区域作为该多边形所包含的目标场所对应的有效区域。9.一种目标场所人员流量的确定装置，包括：存储器和处理器；其特征在于：所述存储器，用于保存用于对目标场所人员流量进行确定的程序；所述处理器，用于读取执行所述用于对目标场所人员流量进行确定的程序，执行如权利要求1-8中任一项所述的目标场所人员流量的确定方法。10.一种计算机存储介质，用于保存对目标场所人员流量进行确定的程序；所述对目标场所人员流量进行确定的程序在被读取执行时进行如权利要求1-8中任一项所述的目标场所人员流量的确定方法。

技术总结

本申请实施例公开了一种目标场所人员流量的确定方法、装置及计算机存储介质；确定方法包括：确定目标场所对应的有效区域；根据所述目标场所对应的有效区域中的图像数据，得到预设时间段内所述有效区域中人员的轨迹信息；根据所述预设时间段内所述有效区域中人员的轨迹信息，确定所述预设时间段内进入所述目标场所的人员次数。本申请实施例在目标场所无需安装其它设备的情况下可以确定该目标场所人员流量，节约了成本。节约了成本。节约了成本。