基于圖像分析技術(shù)的風(fēng)景區(qū)客流分布統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)

宋 磊，陳國強(qiáng)，林洪波，譚業(yè)剛

(山東省泰安市泰山景區(qū)信息中心，山東泰安 271000)

隨著中國旅游業(yè)的發(fā)展，旅游人群快速增長，2010年208個(gè)國家級風(fēng)景名勝區(qū)接待游客達(dá)5億人次，預(yù)計(jì)2015年將達(dá)8億人次［1］。由于中國假日旅游經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，黃金周和節(jié)假日密集出行，帶來景區(qū)游客猛增。泰山景區(qū)2011年清明節(jié)、五一勞動(dòng)節(jié)進(jìn)山游客量分別達(dá)到12.2萬和15萬人，其中5月1日達(dá)8.3萬人，創(chuàng)歷史新高［2］。

山岳型風(fēng)景區(qū)游覽面積大、地形復(fù)雜、線路曲折、景區(qū)分散，各景點(diǎn)、線路冷熱不均，容易形成大量游客擁擠在熱點(diǎn)區(qū)域，形成安全隱患，極易發(fā)生安全事故，給景區(qū)安全管理帶來巨大壓力。人員擁擠、滯留，景區(qū)服務(wù)措施無法及時(shí)保障，旅游質(zhì)量下降，造成游客旅游感觀較差，嚴(yán)重影響旅游景區(qū)形象。各風(fēng)景區(qū)均面臨如何實(shí)時(shí)掌握客流分布情況，提前預(yù)警擁擠路段、景點(diǎn)，并進(jìn)行合理分流及人流控制的現(xiàn)實(shí)問題。

1 研究應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，各風(fēng)景區(qū)普遍采用電子門票系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對進(jìn)

RFID無線射頻卡技術(shù)采用在門票中嵌入無線射頻芯片的方法［8］，在景區(qū)內(nèi)設(shè)置大量讀取設(shè)備，完成相應(yīng)距離內(nèi)芯片信息的讀取，以統(tǒng)計(jì)各區(qū)域游客滯留人數(shù)。缺點(diǎn)在于每名游客需要發(fā)放無線射頻卡門票，建設(shè)大量數(shù)據(jù)讀取設(shè)備，在每年幾百萬游客的數(shù)量規(guī)模下，設(shè)備投入成本較高。

人數(shù)監(jiān)視與統(tǒng)計(jì)技術(shù)是智能視覺系統(tǒng)研究中一個(gè)新領(lǐng)域，人數(shù)監(jiān)視與統(tǒng)計(jì)在居民小區(qū)、地鐵、超市出入口中有廣泛的應(yīng)用［3］。自動(dòng)人數(shù)統(tǒng)計(jì)技術(shù)有多種，如紅外、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)及熱成像［6］等，其中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)因其具有精度高，靈活性強(qiáng)等特點(diǎn)，尤受國內(nèi)外研究者的關(guān)注［5］。目前風(fēng)景區(qū)普遍建設(shè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，利用現(xiàn)有系統(tǒng)，通過對景區(qū)控制節(jié)點(diǎn)視頻圖像的人數(shù)統(tǒng)計(jì)識別，分析景區(qū)客流分布情況，為景區(qū)客流管理提供一種簡便易行的方案。

2 系統(tǒng)內(nèi)容

2.1 監(jiān)控圖像采集

泰山景區(qū)歷史文化中軸線:紅門——南天門旅游線每年進(jìn)山游客量為150萬人，約占泰山景區(qū)進(jìn)山總客流量的50%［2］，由于客流量大，盤道狹窄，每年黃金周和節(jié)假日高峰期，上、下山游客交織，部分路段易發(fā)生擁堵。2010年“數(shù)字泰山”建設(shè)，泰山景區(qū)成功應(yīng)用文安人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)建立了景區(qū)客流分布統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)。

在易擁堵區(qū)域、景點(diǎn)的必經(jīng)出入口或關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)安裝視頻監(jiān)控設(shè)備，并通過光纜將監(jiān)控圖像信號傳送到中心機(jī)房。對易擁堵旅游線路、景點(diǎn)進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)監(jiān)控方案，沿盤道分別設(shè)置關(guān)帝廟、萬仙樓、中天門、朝陽洞、南天門共5個(gè)客流視頻監(jiān)控點(diǎn)，采用垂直視角安裝固定式攝像機(jī)，圖像用光端機(jī)通過光纜回傳機(jī)房。監(jiān)控點(diǎn)分布如圖1所示。

圖1 客流監(jiān)控點(diǎn)分布圖

2.2 視頻分析

圖像在機(jī)房接入視頻分析服務(wù)器，進(jìn)行圖像智能識別分析。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 客流分布統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，對視頻監(jiān)控設(shè)備提供的視頻信息進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)雙向進(jìn)出人數(shù)的統(tǒng)計(jì)?；驹斫咏祟愖陨硪曈X系統(tǒng)的識別過程，計(jì)算法分為檢測和跟蹤兩個(gè)階段。以基于人頭特征進(jìn)行監(jiān)測、跟蹤，通過大量樣本訓(xùn)練得到的檢測器，以人頭為標(biāo)準(zhǔn)，在每幀視頻畫面中定位出每個(gè)人的位置。這樣檢測器可以根據(jù)單幀畫面即可將人和其他物體區(qū)分開，保證了在跟蹤階段，人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊跟蹤的對象是單獨(dú)的人，而不易受到人群擁擠或其他物體的干擾。相對基于人體檢測的方法而言，能夠大幅度地避免檢測目標(biāo)互相遮擋的問題，提高了檢測的精度［5］，該方法具有較好的實(shí)時(shí)性和較高的計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性［7］。

圖3 基于人頭特征監(jiān)測、跟蹤實(shí)例圖

客流分布統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)界面如圖4所示。

圖4 客流分布統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)界面

確定監(jiān)視區(qū)范圍，即感興趣的區(qū)域，而在監(jiān)視區(qū)范圍外的點(diǎn)不予考慮。這樣既可以減少噪聲的干擾，又可以提高處理速度［3］。

計(jì)算景區(qū)線路區(qū)域、景點(diǎn)實(shí)時(shí)客流數(shù)量，對區(qū)域、景點(diǎn)出入口的智能識別分析數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算，獲得區(qū)域、景點(diǎn)實(shí)時(shí)客流數(shù)量。

2.3 數(shù)據(jù)使用

通過景區(qū)局域網(wǎng)，各客戶端采用Web瀏覽的方式，登錄服務(wù)器，實(shí)時(shí)查詢各區(qū)域人流情況，景區(qū)決策層及工作人員根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行游客分流調(diào)度。

2.4 GIS系統(tǒng)對接

數(shù)字泰山三維GIS系統(tǒng)讀取客流分布系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)，以點(diǎn)、面的形式在三維GIS界面上直觀展示，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的人數(shù)報(bào)警值，分別用紅、黃、綠色標(biāo)示不同數(shù)量級別。GIS系統(tǒng)界面如圖5所示。

圖5 三維管理平臺的顯示界面

3 系統(tǒng)應(yīng)用情況

3.1 系統(tǒng)功能

3.1.1 提供常用報(bào)表

單位時(shí)間單點(diǎn)人數(shù)統(tǒng)計(jì);不同時(shí)段單點(diǎn)人數(shù)對比;單位時(shí)間區(qū)域人數(shù)統(tǒng)計(jì);不同時(shí)段區(qū)域人數(shù)對比;點(diǎn)最繁忙15 min;區(qū)域最忙15 min;最小時(shí)間單位統(tǒng)計(jì);區(qū)域最小時(shí)間單位統(tǒng)計(jì)。

3.1.2 報(bào)表結(jié)果內(nèi)容

報(bào)表類型:日報(bào);月報(bào);年報(bào);自定義。

圖像類型:線狀圖;柱狀圖;餅狀圖;表格。

數(shù)據(jù)類型:進(jìn)人數(shù);出人數(shù);滯留數(shù);總流量。

3.2 系統(tǒng)準(zhǔn)確率調(diào)試

系統(tǒng)運(yùn)行后需要對識別準(zhǔn)確率進(jìn)行調(diào)試，以下是關(guān)帝廟監(jiān)控點(diǎn)的調(diào)試過程:

表1 人工計(jì)數(shù)游客量統(tǒng)計(jì)與分析

式中，A代表實(shí)際人數(shù);B代表軟件計(jì)數(shù)。

視頻監(jiān)控頭的檢測角度為與水平面成60°時(shí)，一段時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與通過該點(diǎn)人工計(jì)數(shù)游客量進(jìn)行比較、分析情況如表2所示。

精度公式

表2 系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)游客量統(tǒng)計(jì)與分析

視頻監(jiān)控頭的檢測角度為與水平面成90°時(shí)，一段時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與通過該點(diǎn)人工計(jì)數(shù)游客量進(jìn)行比較、分析情況如表3所示。

表3 系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)與通過該點(diǎn)人工計(jì)數(shù)游客量比較與分析

3.3 系統(tǒng)準(zhǔn)確度分析

對2011年3月～5月間一段時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與通過各點(diǎn)人工計(jì)數(shù)游客量進(jìn)行比較，對系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率進(jìn)行分析，情況如表4所示。

表4 2011年3月～5月系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與通過各點(diǎn)人工計(jì)數(shù)游客量比較

續(xù)表4

由此可見，系統(tǒng)平均率約為91%，滿足風(fēng)景區(qū)統(tǒng)計(jì)區(qū)域游客量精度需求。

3.4 應(yīng)用情況

根據(jù)系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，2011年上半年，泰山景區(qū)客流高峰主要出現(xiàn)在萬仙樓路段凌晨登山客流和十八盤路段上午觀日出后的下山客流。根據(jù)系統(tǒng)設(shè)定的報(bào)警數(shù)據(jù)，2011年上半年共報(bào)警22次。

景區(qū)假日指揮部根據(jù)系統(tǒng)報(bào)警及現(xiàn)場掌握情況，下達(dá)了34次分流、限流調(diào)度指令，其中關(guān)帝廟萬仙樓路段人流控制7次，南天門未了軒、十八盤分流13次，下達(dá)旅游車調(diào)度指令14次，保障景區(qū)安全有序地度過高峰期。

4 建設(shè)體會(huì)

(1)系統(tǒng)適宜在封閉型風(fēng)景區(qū)旅游道路環(huán)境中使用，對于道路復(fù)制、分支較多的景區(qū)，設(shè)計(jì)上應(yīng)考慮分支道路游客量，否則容易造成區(qū)域游客數(shù)量誤差過大。

(2)視頻監(jiān)控頭安裝應(yīng)盡量利用廟、宮、樓等現(xiàn)有建筑物，安裝位置以門洞頂部，安裝高度3～5 m效果最佳。

(3)視頻監(jiān)控頭安裝角度對于準(zhǔn)確率密切相關(guān)，檢測角度為“與水平面成60°～90°”效果最好，并且安裝位置與出入口客流成一條直線。

(4)在場景特別大、人流特別多的時(shí)候，檢測區(qū)域不宜設(shè)置太大，否則影響系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定。

5 結(jié)束語

通過在風(fēng)景區(qū)環(huán)境下本系統(tǒng)的應(yīng)用研究，利用風(fēng)景區(qū)管理中普遍存在的監(jiān)控系統(tǒng)圖像資源，通過研究比較不同設(shè)置方案，以較小的投入，達(dá)到實(shí)時(shí)掌握景區(qū)重點(diǎn)路段、區(qū)域、景點(diǎn)游客分布數(shù)量的目的，為景區(qū)客流高峰期科學(xué)調(diào)度、分流決策提供一套完整數(shù)據(jù)支持，營造安全、秩序、舒適的旅游環(huán)境。

［1］高蘊(yùn)華，趙旭偉.遙感技術(shù)在風(fēng)景名勝區(qū)資源保護(hù)和管理服務(wù)中的應(yīng)用與探討［J］.數(shù)字化城市管理，2011(增刊2):535.

［2］XU Xiaowei，WANG Zhiyan，LIANG Yinghong，et al.A rapid method for passing people counting in monocular video sequences［C］.USA:IEEE，2007:1657 －1662.

［3］樊秋月.基于彩色視頻圖像處理的小區(qū)監(jiān)視及人數(shù)統(tǒng)計(jì)［J］.通信技術(shù)，2010(7):188 －190.

［4］鄭翔翔，張怡.基于頭部檢測和跟蹤的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2011，28(2):44 －46.

［5］何小映，何紅.人流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.中國科技信息，2007(14):151－156.

［6］顧德軍，伍鐵軍.一種基于人頭特征的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法研究［J］.機(jī)械制造與自動(dòng)化，2010(4):134 －138.

［7］邵振峰，章小平，馬軍，等.基于物聯(lián)網(wǎng)的九寨溝智慧景區(qū)管理［J］.物聯(lián)網(wǎng)與地理信息系統(tǒng)，2010(5):12－16.