关于人数统计的图像方法

除了最原始的靠人为登记统计之外，还可以通过出入口的IC身份/售票系统等方式，快速统计人数。

当然，很多时候，我们需要知道某特定区域的人数，而又不依赖于出入口IC身份统计措施（RFID技术）、没有逐人配备定位/识别的手段，怎么数呢？

1）基于图像的人数统计。包括可见光视频识别、红外感应等；

2）基于三维成像的人为统计。包括激光三维成像雷达等。

3）其他呢？

目前主流的智能人数统计技术是通过图像分析手段从视频中分析出人数，是一个非常复杂的计算机视觉与人工智能问题。有两种主要解决方案：一是采用运动区域检测算法提取运动区域，根据这些运动区域进行统计，当运动区域和人的大小相似的时候，就可以认为有人通过。当多个人距离较近的时候，采用人体大小的先验知识，把一个运动区域分割为多个单人区域，从而对人数的估计；第二种是基于图像特征和神经元网络的算法，其基本原理是在图像中采集一些反应人体特点的比较粗糙的特征（如图像边缘密度等），然后通过神经元网络学习人数与图像特征之间的非线性关系。随着计算机视觉与人工智能技术的发展，新的更加可靠快速的人数统计算法与产品在不断出现。视频识别技术的优点是硬件成本低廉，算法成熟，是目前应用最为广泛的技术解决手段；但该方法受环境的影响较大，在光线环境复杂（或低光照）、人流量过大等情况下，统计精度会急剧下降。 

另一种人数统计系统是基于RFID技术，主要应用在车站、景区等特殊场合。通过在门票火车票上印制RFID电子标签，当行人持票通过事先布设的感应天线时，系统会识别出电子信息并上报监控端。RFID技术的优点是识别精确、信息量大，不仅能统计出人口数量，同时能监控包括人员姓名在内的大量预设信息。但该技术必须要求流动人口持有电子标签，对一些开放性场合无法使用，同时在室外使用时，收天气等环境因素的影响也较大。 

除上述方法外，还有利用红外感应、激光监测等方法来进行人数统计，但都由于统计成本或检测精度等问题而无法大面积应用。

二维激光扫描仪

二维激光扫描仪又被称作激光轮廓仪，是一种激光扫描技术，具有高频率、高精度的特点，可以对物体的轮廓、二维尺寸、二维位移进行精确和快速测量与检验的仪器，并且环境适应性强，应用十分广泛。

二维激光扫描仪的工作是基于光学三角测量原理。半导体激光发生器发出的光，经透镜形成一个平面光幕，并在物体上形成一条轮廓线，利用镜片收集被物体反射回来的光并将其投影到一个二维CMOS上，继而利用信号处理器分析处理目标物体剖面图形，轮廓线的长度用X轴计量，轮廓线的高低用Z轴计量。

理论上二维激光扫描仪可以测量任何类型的目标，具有高精度、高效率、受环境因素小等优点，实际应用中，二维激光扫描仪多被用在工业测量中用以检测精密仪器、部件，精度可达微米级。本文以室外应用的二维激光扫描仪为技术依据，这类二维激光扫描仪具有IP67的防护等级，可以适应室外较为复杂多变的自然环境，测量精度在毫米级。

近年来，我国电影行业迅猛发展，，在短时间内难以杜绝，影响了行业的健康发展。，一直是电影政府主管部门的工作重点之一。

对此，有人提出基于智能视频分析的影院观影人数准确统计方法。智能视频图像分析技术主要涉及人工智能领域的模式识别技术。引入计算机技术，整合IT技术资源，实现统一的智能票房核验平台。该平台可与全国电影票务综合信息管理系统、影院管理系统和网络运营中心等系统对接，实现影院观影人数、票房统计数据和设备实际播放安全日志等三种数据的对比。

基于图像的人数统计属于模式识别问题。传统的方法包括：1）视频捕获；2）目标提取（背景建模、前景分析）——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等；3）目标识别（模式识别、特征点分析），如人脸识别，头肩部识别等，OpenCV里可以使用Hear特征、级联分类器来进行特征检测；4）目标跟踪——基本方法有直方图特征匹配和运动目标连续性匹配，opencv里可以使用CamShift算法直接对彩色图像进行分析；5）轨迹分析——根据目标的运动轨迹计算目标目标运动方向和位移，判断目标是进入还是离开指定区域，从而对目标进行数目统计。