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一种融合视频监控和射频识别统计影院观众数目的方法 

申请/专利权人:北京计算机技术及应用研究所

申请日:2020-09-17

公开(公告)日:2024-05-14

公开(公告)号:CN112149768B

主分类号:G06K17/00

分类号:G06K17/00;G06N3/0464;G06N3/09;H04N7/18

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.05.14#授权;2021.01.15#实质审查的生效;2020.12.29#公开

摘要:本发明涉及一种融合视频监控和射频识别统计影院观众数目的方法,包括:在正常入座情况下,计算机控制摄像头拍摄图像,对图像中每个座位进行标定,然后根据各个座位在图像中的坐标,截取各个座位的图像,进行基准校正;将有无观众的座位图像,输入深度神经网络进行训练,得到判定座位是否有人的深度神经网络模型,读写器识别一个影院中全部座位的标签,统计各个座位的射频识别标签的信号强度范围,建立信号强度模型;在放映过程中指定时刻,计算机控制摄像头拍摄图像,输入深度神经网络模型,对有无观众座位的准确识别,计算机根据基准识别得到的标签数目和一次放映过程中多次实时识别得到的标签数目,按照约定的准则,计算观众数目。

主权项:1.一种融合视频监控和射频识别统计影院观众数目的方法,其特征在于,包括:(1)安装射频识别读写器及天线、摄像头和计算机;(2)在影院座位的坐面中安装唯一标识每个座位的射频识别标签,实现对影院全部座位的识别,在无人入座情况下,计算机控制摄像头拍摄图像,对图像中每个座位进行标定,然后根据各个座位在图像中的坐标,截取各个座位的图像,进行基准校正;(3)将有无观众的座位图像,输入深度神经网络进行训练,得到判定座位是否有人的深度神经网络模型,在无人入座情况下,读写器识别一个影院中全部座位的标签,统计各个座位的射频识别标签的信号强度范围,建立信号强度模型;(4)在放映过程中指定时刻,计算机控制摄像头拍摄图像,输入深度神经网络模型,对有无观众座位的准确识别,统计出观众数目,计算机根据基准识别得到的标签数目和一次放映过程中多次实时识别得到的标签数目,按照约定的准则,计算观众数目;其中,卷积神经网络结构:第一层输入层输入图像大小为224*224*3,第二层卷积层使用7*7的64通道的滑动步长为2的卷积核,第三层最大池化层使用大小为3*3的滑动步长为2的卷积核,第四层为卷积残差模块,第五层为平均池化层和软最大输出层;卷积残差模块包括四种:第一种包含conv2_1[1*1,64]、conv2_2[3*3,64]、conv2_3[1*1,256]三个卷积层,其输出为56*56*256大小,第二种包含conv3_1[1*1,128]、conv3_2[3*3,128]以及conv3_3[1*1,512]三个卷积层,其输出为28*28*512大小,第三种包含conv4_1[1*1,256]、conv4_2[3*3,256]以及conv4_3[1*1,1024]三个卷积层,输出为14*14*1024大小,第四种包含conv5_1[1*1,256]、conv5_2[3*3,512]以及conv5_3[1*1,2048]三个卷积层,其输出为7*7*2048;四种卷积残差模块同时存在卷积神经网络结构或只存在部分在卷积神经网络结构;计算机控制摄像头拍摄影院座位图像,并输入神经网络进行识别座位是否有人;控制读写器识别一个影院中的标签,根据各个座位标签的信号强度模型,如果标签的信号强度在信号强度模型的范围内,则认为标签没有被遮挡和异常,座位空闲无人;在两种方式确定的人数不一致时,确定观众人数包括:如果两种技术都判断某个座位上无人,则判定这个座位无人;如果两种技术都判断某个座位上有人,则判定这个座位有人;如果射频识别技术判断某个座位上无人,视频监控别技术判断这个座位上有人,说明光线过亮过暗导致视频错误识别,则判定这个座位无人;如果射频识别技术判断某个座位上有人,视频监控别技术判断这个座位上无人,说明座位上放有干扰物,则判定这个座位无人;对于视频监控采用观众数目=多张图像识别的观众数目图像数目,计算平均观众数目;对于射频识别采用观众数目=基准标签数目-最小空闲座位标签数目,或观众数目=基准标签数目-平均空闲座位标签数目,计算影院观众数目。

全文数据:

权利要求:

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