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视频客流统计系统的性能评估

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视频客流统计系统的性能评估

发布日期:2020-06-30 作者: 点击:


 客流统计系统的性能主要有三方面的指标。首先是系统的适用范围、第二是系统的准确度、第三是系统的速度。
      系统的适用范围是指客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。客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客流统计的任务,从而大大降低系统成本。一个性能优秀的客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,有些客流统计系统可以估计出大致客流,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客流统计系统的重要指标。一个客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
     一个客流统计的性能通常用单位时间错误率或者单位人数错误率来衡量。计算公式分别为:
     从统计学上,一个客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)。其中首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,一个系统在首个小时是+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。
     客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%。
     以单位客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。
     综上所属,在比较人数统计系统准确度时,分以下两步:
      1、对系统进行长期统计,比如一天到一周,和实际客流相比,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)或者标准客流(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。
 


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