人流统计系统，人流统计系统，人流统计系统，人流统计系统，人流统计系统，人流统计系统，人流统计系统，人流统计系统，人流统计系统

人流通常也被称作人流量，是大型商场、购物中心、连锁店、机场、车站、博物馆、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据。对于零售业而言，人流更是非常基础的指标。因其与销售量直接的正比关系，人们对人流统计数据的重视由来已久。

人流对于依赖于人流的产业来说意义重大。对于零售业来说，顾客是货币的携带者，又是商品的潜在购买者，研究流量规律，可以增加销售机会，将观看者转变为购物者，最大限度地挖掘商场的销售潜力，增加利润。

人流是重要的衡量工具，通过这一准确的量化的数据，您不但可以获得您的商场、购物中心、博物馆或者飞机场完整的正在运行的状况，而且您还可以利用这些高精度的数据，进行有效的组织运营工作！

基于单摄像头的人流统计系统融合了视频处理、图像处理、模式识别以及人工智能等多个领域的技术。可以利用原有的监控摄像头及图像采集卡获得的视频数据，对视频图像中静止或行走的不同姿态的行人进行检测和跟踪，可以获得指定时段和指定区域内的人群流动量。

一个人流统计系统的功能一般包括：通过视频监测，实时准确计算通道双向的进出人数（断面式）；通过综合统计一个逻辑封闭区域所有进入及离开通道的人数，准确计算任何时段该封闭区域内的人数（断面式）；用户可以方便地设定视频中通道方位和方向（断面式）；能够统计视频画面中用户指定任意区域内的人数（区域式）；能处理多人同时通过检测口的复杂情况，能适应现场复杂的背景环境；能够对不同角度的视频画面进行准确统计；提供灵活可靠的数据传输功能，实时向后端发送人数统计数据和记录的视频图像；提供灵活的统计报表选择，包括时报、日报、周报、月报或年报表等；带有故障恢复功能，系统出现故障后会自动重启。

上图是一个典型人流统计系统的总体结构图。整个系统主要由前端人流统计系统，人流统计系统局域服务器，人流统计综合管理平台，以及远程监控客户端软件等四部分组成。

人流统计系统局域服务器用于控制一组人流统计处理单元。比如在一个城市的某个连锁百货店，每个分店中都有一些摄像头和人数统计处理单元。那么每一个分店都需要一个局域服务器。局域服务器的主要功能包括接入和取消下级处理单元、对每个摄像头里统计区域与方向进行设置、产生本地人流统计结果，本地数据库管理、本地查询报表和用户权限管理等功能。

人流统计综合管理平台可以连接多个人流统计局域服务器，其主要功能包括搜集局域服务器数据和视频图像、对数据进行统计与分析、支持远程终端报表查询。还以连锁百货商店为例，一个城市或者整个百货公司需要一个人流统计综合管理平台。

远程监控客户端可以是专门的程序或者网络插件。其主要功能是是人流统计系统的用户，可以在任何地方登陆进入系统，使用人流统计综合管理平台提供的查询、报表，统计、分析、现场情况观测等各种服务。

从视频中分析出人数是一个非常复杂和有挑战性的计算机视觉与人工智能问题。一个解决方案是采用运动区域检测算法来实现的。其基本原理是在固定摄像头里提取出运动区域，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，就可以认为有一个人通过。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，从而对人流的估计。当然，视频流是实时连续的，运动区域的检测和分割需要在每一帧内不停地计算。此外还要对每一帧间的运动区域进行跟踪，把不同时间的运动区域连接起来，从而给出正确的人流和行人运动方向。还有一种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，比如图像边缘密度，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。

系统的适用范围是指人流统计系统是否可以在不同的成像条件下正常运行。比较常见的因素有人体在画面中的最小尺寸要求、摄像头相对于行人角度要求、是否能够适用于室内和室外环境、对环境光照是否敏感等等。其中摄像头角度要求很重要。通常来讲，当摄像头垂直向下对着行人头部时，由于遮挡较少，统计精度最高。而当摄像头角度接近水平时，由于行人互相遮挡，难度最大。人流统计系统可以适应的摄像头角度范围越宽，就越可以使用已经安装的监控摄像头来完成人流统计的任务，从而大大降低系统成本。一个性能优秀的人流统计系统应该能在摄像头45度垂直角的情况下，准确计数。另一个影响系统性能的重要指标时人体在视频画面中的尺寸。一般来讲，当人体宽度小于30个象素的情况下，在人群遮挡较多的情况下，就比较难以逐个区分行人了。当行人在画面中较小时，有些人流统计系统可以估计出大致人流，虽然数字不一定很准，但是对于某些应用还是有重要意义的。

系统的准确度是一个人流统计系统的重要指标。一个人流统计系统会漏数或多数通过行人。漏数是指行人通过而系统没有觉察。多数是指把不是行人的物体，比如把被包当成行人计数。因此

从统计学上，一个人流统计系统可以由两个参数来描述，即系统性误差率（meanbias）和标准偏差（standarddeviation）。其中第一个参数衡量长期平均下来，系统统计结果和实际值之间的误差。比如通过一个月的统计，发现实际总人数为150000，而系统记录结果综合为165000人，那么系统性误差就是＋10％。这样的系统由于自身的问题，总是多数人数。系统性误差虽然可以通过对统计结果乘以一个系数来降低，但是由于系统性误差往往由于人群密度不同而不同，因此，最好是在图象分析算法设计里就做到准确计算，从源头上减少误差。除了系统误差，标准偏差是指统计结果在某一个时段内误差上下波动的幅度。比如以单位时间错误率来计算，一个系统在第一个小时是＋5％，第二个小时是－3％，第三个小时是＋3％，第四个小时是－5％。平均标准偏差就是在4％左右。由于误差有正有负，累计的时间越长，标准偏差就越低。从理论上计算，时间延长到4倍，标准偏差率就减少到原来的二分之一。时间延长9倍，标准偏差率就减少到原来的三分之一，如此推算下去。

人流统计在设计过程中，应该把系统性误差调到接近0％。标准偏差给出是在多长时间和怎样的人群密度下统计的。因为，一般人群系统在人群密集和人群稀疏的情况下，性能会有所不同。同样是标准偏差为5％的系统，如果一个是在每十五分钟时段上统计出来的，另一个是在每小时时段上统计出来的。那么每十五分钟时段统计的系统性能为好。因为理论上这个系统在每小时时段上统计，误差率会降到2.5％。

以单位人流为统计依据的方法有同样的问题，统计的人数越多，标准偏差越小。也是一个反平方关系。

1、对系统进行长期统计，比如一天到一周，和实际人流相比，得到系统的系统误差率。

2、对系统在统一标准时段（比如一小时）或者标准人流（比如1000人），进行测试，计算出平均标准偏差。在计算平均标准偏差时要先减去系统误差率。