CN110717926A - 一种获取行人流量信息的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请是关于一种获取行人流量信息的方法及装置，属于图像处理领域。所述方法包括：根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，所述轨迹集合包括经过所述目标区域的至少一个行人的运动轨迹，M为大于或等于2的整数；根据所述每个出入口的位置，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，所述N条通道是根据所述M个出入口确定的，通道的第二轨迹集合包括所述第一轨迹集合中的行走在所述通道的行人的运动轨迹；根据所述每个通道的第二轨迹集合，获取所述每个通道的行人流量信息。所述装置包括：第一获取模块、第一确定模块和第二获取模块。本申请能够获取通道的行人流量信息。

Description

一种获取行人流量信息的方法及装置

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别涉及一种获取行人流量信息的方法及装置。

背景技术

在商场、图书馆或写字楼等公共场所，每时每刻都会有大量的行人通过，统计公共场所的不同通道经过的行人数目和/或占总人数的百分比，即得到行人流量信息，该行人流量信息对于监控整个区域的人流量，供公共服务或连锁零售等各行业的运营决策提供数据参考，有较大的实践意义。

目前可以通过如下方法统计行人数目，该方法事先在公共场所的出入口设置一个红外设备，该红外设备通过发射的红外线检测从该出入口经过的行人，每当检测到有行人经过该出入口时，增加经过该出入口的行人数目。可以获取公共场所中的每个出入口设置的红外设备统计的行人数目，根据每个出入口的行人数据，计算每个出入口占总人数的百分比，如此得到每个出入口的行人流量信息，即行人流量信息包括该行人数目和/或该百分比等。

发明人在实现本申请的过程中，发现上述方式至少存在如下缺陷：

目前的方法只能统计出出入口的行人流量信息，无法统计出通道的行人流量信息，所谓通道是公共场所中行人行走的路径，行人可以从一出入口进入公共场所，再从另一出入口离开公共场所，该两个出入口和行人在该公共场所经过的路径组成了一条通道。

统计各通道的行人流量信息对人流控制具有较大的意义，然而目前方法却无法统计出通道的行人流量信息。

发明内容

为了获取通道的行人流量信息，本申请实施例提供了一种获取行人流量信息的方法及装置。所述技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种获取行人流量信息的方法，所述方法包括：

根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，所述轨迹集合包括经过所述目标区域的至少一个行人的运动轨迹，M为大于或等于2的整数；

根据所述每个出入口的位置，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，所述N条通道是根据所述M个出入口确定的，通道的第二轨迹集合包括所述第一轨迹集合中的行走在所述通道的行人的运动轨迹；

根据所述每个通道的第二轨迹集合，获取所述每个通道的行人流量信息。

可选的，所述根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，包括：

根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算每个轨迹点的累积概率，轨迹点的累积概率用于表示所述轨迹点的位置为出入口位置的概率，所述第一轨迹点集合包括所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点；

从所述第一轨迹点集合中选择累积概率大于预设概率阈值的轨迹点，将选择的各轨迹点的位置确定为出入口的位置。

可选的，所述根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算每个轨迹点的累积概率，包括：

根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算所述每个轨迹点的局部密度和最小距离，轨迹点的最小距离是所述轨迹点与第二轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离中的最小值，所述第二轨迹点集合包括所述第一轨迹点集合中局部密度大于所述轨迹点的局部密度的轨迹点；

根据所述每个轨迹点的局部密度和最小距离计算所述每个轨迹点的第一决策函数值，对所述每个轨迹点的第一决策函数值归一化得到所述每个轨迹点的第二决策函数值；

根据所述每个轨迹点的第二决策函数值，通过高斯分布函数计算所述每个轨迹点的累积概率。

可选的，所述根据所述每个出入口的位置，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，包括：

根据所述每个出入口的位置，从第一轨迹点集合中确定属于所述每个出入口的至少一个轨迹点，得到所述每个出入口的第三轨迹点集合，所述第一轨迹点集合包括所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点；

根据所述每个出入口的第三轨迹点集合，确定所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹属于的通道，得到每个通道的第二轨迹集合。

可选的，所述根据所述每个出入口的位置，从第一轨迹点集合中确定属于所述每个出入口的至少一个轨迹点，得到所述每个出入口的第三轨迹点集合，包括：

从第一轨迹点集合中选择与出入口的位置之间的距离小于预设距离阈值的轨迹点；

将所述选择的轨迹点添加到所述出入口的第三轨迹点集合。

可选的，所述根据所述每个出入口的位置，从第一轨迹点集合中确定属于所述每个出入口的至少一个轨迹点，得到所述每个出入口的第三轨迹点集合，还包括：

如果所述第一轨迹点集合还包括未被添加到所述每个出入口的第三轨迹点集合的剩余轨迹点，则计算所述剩余轨迹点与所述每个出入口的第三轨迹点集合之间的距离；

将所述剩余轨迹点添加到距离所述剩余轨迹点最近的出入口的第三轨迹点集合中。

可选的，所述计算所述剩余轨迹点与所述每个出入口的第三轨迹点集合之间的距离，包括：

计算所述剩余轨迹点与目标出入口的第三轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离，所述目标出入口是所述M个出入口中的任一个；

从所述计算的距离中选择最小距离作为所述剩余轨迹点与所述目标出入口的第三轨迹点集合之间的距离。

可选的，通道的行人流量信息包括所述通道的行人数目、所述行人数目占所述目标区域的总人数的百分比和所述通道的路径中的至少一个；

所述根据所述每个通道的第二轨迹集合，获取所述每个通道的行人流量信息，包括：

根据通道的第三轨迹集合计算所述第三轨迹集合中的各运动轨迹的路径参数，所述通道的第三轨迹集合包括至少一条完整的运动轨迹；

根据各运动轨迹的路径参数，对所述各运动轨迹进行排序，得到轨迹序列；

将排在所述轨迹序列中间位置的运动轨迹确定为所述通道的路径。

可选的，所述根据通道的第三轨迹集合计算所述第三轨迹集合中的各运动轨迹的路径参数，包括：

从通道的第三轨迹集合中过滤掉起始点与所述通道的起始出入口的位置之间距离超过预设距离阈值的运动轨迹以及过滤掉结束点与所述通道的结束出入口的位置之间的距离超过预设距离阈值的运动轨迹，得到第四轨迹集合；

根据所述第四轨迹集合中的每个运动轨迹的长度和所述每个运动轨迹包括的轨迹点数目，计算出所述每个运动轨迹的路径参数。

可选的，所述根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置之前，还包括：

获取摄像设备在检测到行人时产生所述行人的各轨迹点，从所述行人的各轨迹点中选择起始点和结束点组成所述行人的运动轨迹并添加到所述第一轨迹集合中，所述摄像设备部署在所述目标区域中。

可选的，所述从所述行人的各轨迹点中选择起始点和结束点之后，还包括：

根据所述起始点、所述结束点和已确定的各条通道，确定所述行人行走的通道，如果所述通道对应的第三轨迹集合包括的运动轨迹数目未超过预设数目阈值，则将所述行人的各轨迹点组成一条完整运动轨迹并添加到所述通道的第三轨迹集合。

第二方面，本申请实施例提供了一种获取行人流量信息的装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，所述轨迹集合包括经过所述目标区域的至少一个行人的运动轨迹，M为大于或等于2的整数；

第一确定模块，用于根据所述每个出入口的位置，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，所述N条通道是根据所述M个出入口确定的，通道的第二轨迹集合包括所述第一轨迹集合中的行走在所述通道的行人的运动轨迹；

第二获取模块，用于根据所述每个通道的第二轨迹集合，获取所述每个通道的行人流量信息。

可选的，所述第一获取模块，用于：

根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算每个轨迹点的累积概率，轨迹点的累积概率用于表示所述轨迹点的位置为出入口位置的概率，所述第一轨迹点集合包括所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点；

从所述第一轨迹点集合中选择累积概率大于预设概率阈值的轨迹点，将选择的各轨迹点的位置确定为出入口的位置。

可选的，所述第一获取模块，用于：

根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算所述每个轨迹点的局部密度和最小距离，轨迹点的最小距离是所述轨迹点与第二轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离中的最小值，所述第二轨迹点集合包括所述第一轨迹点集合中局部密度大于所述轨迹点的局部密度的轨迹点；

根据所述每个轨迹点的局部密度和最小距离计算所述每个轨迹点的第一决策函数值，对所述每个轨迹点的第一决策函数值归一化得到所述每个轨迹点的第二决策函数值；

根据所述每个轨迹点的第二决策函数值，通过高斯分布函数计算所述每个轨迹点的累积概率。

可选的，所述第一确定模块，用于：

根据所述每个出入口的位置，从第一轨迹点集合中确定属于所述每个出入口的至少一个轨迹点，得到所述每个出入口的第三轨迹点集合，所述第一轨迹点集合包括所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点；

根据所述每个出入口的第三轨迹点集合，确定所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹属于的通道，得到每个通道的第二轨迹集合。

可选的，所述第一确定模块，用于：

从第一轨迹点集合中选择与出入口的位置之间的距离小于预设距离阈值的轨迹点；

将所述选择的轨迹点添加到所述出入口的第三轨迹点集合。

可选的，所述第一确定模块，还用于：

如果所述第一轨迹点集合还包括未被添加到所述每个出入口的第三轨迹点集合的剩余轨迹点，则计算所述剩余轨迹点与所述每个出入口的第三轨迹点集合之间的距离；

将所述剩余轨迹点添加到距离所述剩余轨迹点最近的出入口的第三轨迹点集合中。

可选的，所述第一确定模块，用于：

计算所述剩余轨迹点与目标出入口的第三轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离，所述目标出入口是所述M个出入口中的任一个；

从所述计算的距离中选择最小距离作为所述剩余轨迹点与所述目标出入口的第三轨迹点集合之间的距离。

可选的，通道的行人流量信息包括所述通道的行人数目、所述行人数目占所述目标区域的总人数的百分比和所述通道的路径中的至少一个；

所述第二获取模块，用于：

根据通道的第三轨迹集合计算所述第三轨迹集合中的各运动轨迹的路径参数，所述通道的第三轨迹集合包括至少一条完整的运动轨迹；

根据各运动轨迹的路径参数，对所述各运动轨迹进行排序，得到轨迹序列；

将排在所述轨迹序列中间位置的运动轨迹确定为所述通道的路径。

可选的，所述第二获取模块，用于：

从通道的第三轨迹集合中过滤掉起始点与所述通道的起始出入口的位置之间距离超过预设距离阈值的运动轨迹以及过滤掉结束点与所述通道的结束出入口的位置之间的距离超过预设距离阈值的运动轨迹，得到第四轨迹集合；

根据所述第四轨迹集合中的每个运动轨迹的长度和所述每个运动轨迹包括的轨迹点数目，计算出所述每个运动轨迹的路径参数。

可选的，所述装置还包括：

第三获取模块，用于获取摄像设备在检测到行人时产生所述行人的各轨迹点，从所述行人的各轨迹点中选择起始点和结束点组成所述行人的运动轨迹并添加到所述第一轨迹集合中，所述摄像设备部署在所述目标区域中。

可选的，所述装置还包括：

第二确定模块，用于根据所述起始点、所述结束点和已确定的各条通道，确定所述行人行走的通道，如果所述通道对应的第三轨迹集合包括的运动轨迹数目未超过预设数目阈值，则将所述行人的各轨迹点组成一条完整运动轨迹并添加到所述通道的第三轨迹集合。

第三方面，本申请提供一种非易失性计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行，以实现第一方面或第一方面的任一种可选的方法的指令。

本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，根据每个出入口的位置，从第一轨迹集合中确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，根据每个通道的第二轨迹集合，获取每个通道的行人流量信息，从而能够获取到通道的行人流量信息。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是本申请实施例提供的一种目标区域的示意图；

图2是本申请实施例提供的一种获取行人流量信息的方法流程图；

图3是本申请实施例提供的另一种获取行人流量信息的方法流程图；

图4是本申请实施例提供的一种获取行人流量信息的装置结构示意图；

图5是本申请实施例提供的一种终端结构示意图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本实施例中，可以在目标区域中架设摄像设备，目标区域可以为商场、图书馆或写字楼等公共场所的进出口区域。通过该摄像设备可以监控整个目标区域的进出行人。

目标区域包括M个出入口，M为大于或等于2的整数，依据该M个出入口形成N条通道，每条通道都是以一个出入口为起点，该出入口即为该通道的起始出入口，以另一个出入口为终点，该出入口即为该通道的结束出入口。

例如，参见图1所示的目标区域中包括4个出入口，分别为出入口1、2、3和4，根据该四个出入口可以形成12条通道。例如可以形成出入口1到出入口2的通道1，出入口1到出入口3的通道2，出入口1到出入口4的通道3，出入口2到出入口1的通道4，出入口2到出入口3的通道5，……，出入口4到出入口3的通道12。

行人可以在目标区域中的任一条通道上行走，同时摄像设备对目标区域进行拍摄得到监控视频，根据该监控视频可以实时检测到出现在目标区域的行人运动的轨迹点，该轨迹点可以为行人在该摄像设备拍摄的视频图片的图像坐标系中的位置。在本实施例中，获取摄像设备实时检测到的行人的轨迹点，根据实时检测到的轨迹点获取行人流量信息。

参见图2，本申请实施例提供了一种获取行人流量信息的方法，包括：

步骤201：根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，该轨迹集合包括经过目标区域的至少一个行人的运动轨迹，M为大于或等于2的整数。

步骤202：根据每个出入口的位置，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，该N条通道是根据该M个出入口确定的，通道的第二轨迹集合包括第一轨迹集合中的行走在该通道的行人的运动轨迹。

步骤203：根据每个通道的第二轨迹集合，获取每个通道的行人流量信息。

在本申请实施例中，由于获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，根据每个出入口的位置，从第一轨迹集合中确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，根据每个通道的第二轨迹集合，获取每个通道的行人流量信息，从而能够获取到通道的行人流量信息，根据通道的行人流量信息，可以对人流进行有效监控和引导。

对于图2所示的实施例，该实施例的详细实现方式有多种。例如，在本实施例中，列举了如图3所示的实现实例，对于其他的实现实例就不再一一列举。参见图3，该实现实例的包括如下步骤。

步骤301：获取摄像设备在检测到行人时产生该行人的各轨迹点，从该行人的各轨迹点中选择起始点和结束点组成该行人的运动轨迹并添加到第一轨迹集合中。

摄像设备可以部署在目标区域中，可以对目标区域进行拍摄得到视频，根据该视频检测出出现在目标区域的行人，以及根据该视频可以实时检测出该行人在目标区域行走的的轨迹点和该行人的行人标识，该行人标识用于唯一标识该行人。

其中，摄像设备当首次检测到一个行人出现并行走在目标区域时，可以为该行人分配行人标识，并在之后会实时获取该行人在目标区域行走的轨迹点。

在本步骤中，获取摄像设备检测出的行人的轨迹点和行人标识，根据该行人标识，检测存储空间中是否有该行人对应的存储区，该存储空间包括至少一个存储区，当前在目标区域行走的每个行人对应一个存储区，行人的存储区用于保存该行人行走的轨迹点和该行人的行人标识，如果有该行人对应的存储区，则将获取的该行人的轨迹点添加到该行人的存储区中，如果没有该行人对应的存储区，则在存储空间中选择一个空白存储区，将获取的该行人的轨迹点和行人标识存储在该空白存储区中。

可选的，对于存储空间中保存的各行人的轨迹点，当检测到没有从摄像设备获取到该行人的轨迹点的时间达到预设时间阈值时，可以确定该行人已离开目标区域；可以从该行人的存储区中的轨迹点获取起始点和结束点，起始点是最先存储入到该存储区中的轨迹点，结束点是最后存储入到该存储区的轨迹点，将该起始点和该结束点组成该行人的一条运动轨迹，将该运动轨迹添加到第一轨迹集合中。

可选的，在检测存储空间中有该行人对应的存储区时，还可以根据当前获取的该行人的轨迹点和该存储区中最后被存入的轨迹点，计算该两个轨迹点之间的距离，如果该距离小于预设距离阈值，丢弃获取的该行人的轨迹点，如果该距离大于或等于预设距离阈值，则将获取的该行人的轨迹点添加到该行人的存储区中。

当该距离小于预设距离阈值，表明该行人站立在目标区域中，没有移动，该轨迹未发生变化，从而不需要将当前获取的该行人的轨迹点存储到该行人的存储区中，可以减少对存储区的占用。

可选的，还可以根据该起始点和该结束点，从最近上次确定的各条通道确定该行人行走的通道，如果该通道对应的第三轨迹集合包括的运动轨迹数目未超过预设数目阈值，则将该行人的存储区中的各轨迹点组成一条完整运动轨迹并添加到该通道的第三轨迹集合。

对于最近上次确定的每条通道，该通道包括起始出入口的位置和结束出入口的位置，计算该起始点与该起始出入口的位置之间的第一距离，以及计算该结束点与该结束出入口的位置之间的第二距离，如果第一距离和第二距离均小于预设距离，则确定该通道是该行人行走的运动轨迹。

可选的，上述存储空间可以为链表，上述行人对应的存储区可以为该链表中的一个结点。

可选的，摄像设备获取的行人的轨迹点实质为该行人在视频图片的图像坐标系中的位置，该视频图片是该摄像设备拍摄的视频图片。

在本实施例中，可以周期性地根据第一轨迹集合获取行人流量信息，该周期的周期长度可以为5小时、一天或一周等，在本实施例中，对该周期长度的取值不做限制。

获取行人流量信息的过程，可以包括如下步骤302至305的操作。

步骤302：根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算每个轨迹点的累积概率，第一轨迹点集合包括第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点。

其中，轨迹点的累积概率用于表示该轨迹点的位置为出入口位置的概率。

可选的。可以通过如下3021至3023的操作，计算出第一轨迹点集合中的每个轨迹点的累积概率。

3021：根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算每个轨迹点的局部密度和最小距离。

其中，轨迹点的最小距离是该轨迹点与第二轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离中的最小值，第二轨迹点集合包括第一轨迹点集合中局部密度大于该轨迹点的局部密度的轨迹点。

对于第一轨迹点集合中的第i个轨迹点，第i个轨迹点的局部密度可以按如下公式(1)的方式计算得到。

在上述公式(1)中，ρ_i为第i个轨迹点的局部密度，d_ij为第i个轨迹点与第j个轨迹点之间的距离，第j个轨迹点是第一轨迹点集合中除第i个轨迹点以外的其他任一个轨迹点，d_c为距离参数，为预设的固定值。

其中，在公式(1)中，当d_ij-d_c小于0时，x(d_ij-d_c)等于1，当d_ij-d_c大于或等于0时，x(d_ij-d_c)等于0。

可以按上述公式(1)，计算出第一轨迹点集合中的每个轨迹点的局部密度。

对于第i个轨迹点的最小距离，可以按如下公式(2)的方式计算得到。

在公式(2)中，δ_i为第i个轨迹点的最小距离，d_ik为第i个轨迹点和第k个轨迹点之间的距离，ρ_k为第k个轨迹点的局部密度，第k个轨迹点是局部密度大于第i个轨迹点的局部密度的任一个轨迹点。

可以按上述公式(2)，计算出第一轨迹点集合中的每个轨迹点的最小距离。

3022：根据每个轨迹点的局部密度和最小距离计算每个轨迹点的第一决策函数值，对每个轨迹点的第一决策函数值归一化得到每个轨迹点的第二决策函数值。

可以通过如下公式(3)计算出第一轨迹点集合中的每个轨迹点的第一决策函数值。

在公式(3)中，γ_i为第i个轨迹点的第一决策函数值。

按上述公式(3)的方式，计算出第一轨迹点集合中的每个轨迹点的第一决策函数值。

通过如下公式(4)对每个轨迹点的第一决策函数值归一化得到每个轨迹点的第二决策函数值。

在上述公式(4)中，

为第i个轨迹点的第二决策函数值，(δ²)_min为第一轨迹点集合中的每个轨迹点的最小距离中的最小的最小距离的平方值，(δ²)_max为第一轨迹点集合中的每个轨迹点的最小距离中的最大的最小距离的平方值。

3023：根据每个轨迹点的第二决策函数值，通过高斯分布函数计算每个轨迹点的累积概率。

可以将每个轨迹点的第二决策函数值带入如下公式(5)所示的高斯分布函数，可以计算出每个轨迹点的累积概率。

在公式(5)中，x为第i个轨迹点的第二决策函数值，f(x)为第i个轨迹点的累积概率。

步骤303：从第一轨迹点集合中选择累积概率大于预设概率阈值的轨迹点，将选择的各轨迹点的位置确定为出入口的位置。

步骤304：根据确定的每个出入口的位置，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合。

其中，N条通道是根据该M个出入口确定的，通道的第二轨迹集合包括第一轨迹集合中的行走在该通道的行人的运动轨迹。例如，参见图1，假设确定出出入口1、2、3和4，根据该四个出入口可以形成12条通道。形成出入口1到出入口2的通道1，出入口1到出入口3的通道2，出入口1到出入口4的通道3，出入口2到出入口1的通道4，出入口2到出入口3的通道5，……，出入口4到出入口3的通道12。

在本步骤中，可以通过如下3041和3042的操作，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合。

3041：根据每个出入口的位置，从第一轨迹点集合中确定属于每个出入口的至少一个轨迹点，得到每个出入口的第三轨迹点集合。

可选的，对于确定的每个出入口的位置，可以从第一轨迹点集合中选择与该出入口的位置之间的距离小于预设距离阈值的轨迹点；将选择的轨迹点添加到该出入口的第三轨迹点集合。这样可以先得到每个出入口的第三轨迹点集合。

可选的，如果第一轨迹点集合还包括未被添加到每个出入口的第三轨迹点集合的剩余轨迹点，则计算剩余轨迹点与每个出入口的第三轨迹点集合之间的距离；将该剩余轨迹点添加到距离该剩余轨迹点最近的第三轨迹点集合中。

可选的，对于每个出入口的第三轨迹点集合，剩余轨迹点与该出入口的第三轨迹点集合之间的距离，可以通过如下方式计算得到：

计算剩余轨迹点与该出入口的第三轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离，从计算距离中选择最小距离，将该最小距离确定为该剩余轨迹点与该出入口的第三轨迹点集合之间的距离。

3042：根据每个出入口的第三轨迹点集合，确定第一轨迹集合中的每条运动轨迹属于的通道，得到每个通道的第二轨迹集合。

可选的，对于第一轨迹集合中的任一条运动轨迹，确定该运动轨迹的起始点所属于的第三轨迹点集合，将该第三轨迹点集合对应的出入口的位置确定为通道的起始出入口；以及，确定该运动轨迹的结束点所属于的第三轨迹点集合，将该第三轨迹点集合对应的出入口的位置确定为该通道的结束出入口的，从而得到该运动轨迹属于的通道，并将该运动轨迹添加到该通道的第二轨迹集合中。

步骤305：根据确定的每个通道的第二轨迹集合，获取每个通道的行人流量信息。

可选的，通道的行人流量信息包括该通道的行人数目、该行人数目占目标区域的总人数的百分比和该通道的路径中的至少一个。

通道的行人数目可以通过统计该通道的第二轨迹集合中的运动轨迹的数目得到。目标区域的总人数可以对每个通道的行人数目进行累加得到。

对于每个通道，该通道的路径可以通过如下3051至3053的操作获取得到，分别为：

3051：根据通道的第三轨迹集合计算该第三轨迹集合中的各运动轨迹的路径参数，该通道的第三轨迹集合包括至少一条完整的运动轨迹。

在本步骤中，从通道的第三轨迹集合中过滤掉起始点与通道的起始出入口的位置之间的距离超过预设距离阈值的运动轨迹以及过滤掉结束点与该通道的结束出入口的位置之间的距离超过预设距离阈值的运动轨迹，得到第四轨迹集合；根据第四轨迹集合中的每个运动轨迹的长度和每个运动轨迹包括的轨迹点数目，计算出每个运动轨迹的路径参数。

可选的，可以从第四轨迹集合中的每个运动轨迹的长度中选择最大长度，根据该最大长度对该每个运动轨迹的长度进行归一化，得到每个运动轨迹的第一归一化值。

可以从第四轨迹集合中的每个运动轨迹的轨迹点数目中选择最大轨迹点数目，根据该最大轨迹点数目对该每个运动轨迹的轨迹点数目进行归一化，得到每个运动轨迹的第二归一化值。

将每个运动轨迹的第一归一化值和第二归一化值进行累加，得到每个运动轨迹的路径参数。

3052：根据各运动轨迹的路径参数，对各运动轨迹进行排序，得到轨迹序列。

3053：将排在该轨迹序列中间位置的运动轨迹确定为该通道的路径。

在本申请实施例中，在获取到摄像设备在检测到行人时产生该行人的各轨迹点时，由于从该行人的各轨迹点中选择起始点和结束点组成该行人的运动轨迹并添加到第一轨迹集合中，这样可以减小存储轨迹点的数据，节省了存储资源。由于计算每个轨迹点的累积概率，根据每个轨迹点的累积概率真获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，根据每个出入口的位置，从第一轨迹集合中确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，根据每个通道的第二轨迹集合，获取每个通道的行人流量信息，从而能够获取到通道的行人流量信息。

下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。

参见图4，本申请实施例提供了一种获取行人流量信息的装置400，所述装置400包括：

第一获取模块401，用于根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，所述轨迹集合包括经过所述目标区域的至少一个行人的运动轨迹，M为大于或等于2的整数；

第一确定模块402，用于根据所述每个出入口的位置，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，所述N条通道是根据所述M个出入口确定的，通道的第二轨迹集合包括所述第一轨迹集合中的行走在所述通道的行人的运动轨迹；

第二获取模块403，用于根据所述每个通道的第二轨迹集合，获取所述每个通道的行人流量信息。

可选的，所述第一获取模块401，用于：

根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算每个轨迹点的累积概率，轨迹点的累积概率用于表示所述轨迹点的位置为出入口位置的概率，所述第一轨迹点集合包括所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点；

从所述第一轨迹点集合中选择累积概率大于预设概率阈值的轨迹点，将选择的各轨迹点的位置确定为出入口的位置。

可选的，所述第一获取模块401，用于：

根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算所述每个轨迹点的局部密度和最小距离，轨迹点的最小距离是所述轨迹点与第二轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离中的最小值，所述第二轨迹点集合包括所述第一轨迹点集合中局部密度大于所述轨迹点的局部密度的轨迹点；

根据所述每个轨迹点的局部密度和最小距离计算所述每个轨迹点的第一决策函数值，对所述每个轨迹点的第一决策函数值归一化得到所述每个轨迹点的第二决策函数值；

根据所述每个轨迹点的第二决策函数值，通过高斯分布函数计算所述每个轨迹点的累积概率。

可选的，所述第一确定模块402，用于：

根据所述每个出入口的位置，从第一轨迹点集合中确定属于所述每个出入口的至少一个轨迹点，得到所述每个出入口的第三轨迹点集合，所述第一轨迹点集合包括所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点；

根据所述每个出入口的第三轨迹点集合，确定所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹属于的通道，得到每个通道的第二轨迹集合。

可选的，所述第一确定模块402，用于：

从第一轨迹点集合中选择与出入口的位置之间的距离小于预设距离阈值的轨迹点；

将所述选择的轨迹点添加到所述出入口的第三轨迹点集合。

可选的，所述第一确定模块402，还用于：

如果所述第一轨迹点集合还包括未被添加到所述每个出入口的第三轨迹点集合的剩余轨迹点，则计算所述剩余轨迹点与所述每个出入口的第三轨迹点集合之间的距离；

将所述剩余轨迹点添加到距离所述剩余轨迹点最近的出入口的第三轨迹点集合中。

可选的，所述第一确定模块402，用于：

计算所述剩余轨迹点与目标出入口的第三轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离，所述目标出入口是所述M个出入口中的任一个；

从所述计算的距离中选择最小距离作为所述剩余轨迹点与所述目标出入口的第三轨迹点集合之间的距离。

可选的，通道的行人流量信息包括所述通道的行人数目、所述行人数目占所述目标区域的总人数的百分比和所述通道的路径中的至少一个；

所述第二获取模块403，用于：

根据通道的第三轨迹集合计算所述第三轨迹集合中的各运动轨迹的路径参数，所述通道的第三轨迹集合包括至少一条完整的运动轨迹；

根据各运动轨迹的路径参数，对所述各运动轨迹进行排序，得到轨迹序列；

将排在所述轨迹序列中间位置的运动轨迹确定为所述通道的路径。

可选的，所述第二获取模块403，用于：

从通道的第三轨迹集合中过滤掉起始点与所述通道的起始出入口的位置之间距离超过预设距离阈值的运动轨迹以及过滤掉结束点与所述通道的结束出入口的位置之间的距离超过预设距离阈值的运动轨迹，得到第四轨迹集合；

根据所述第四轨迹集合中的每个运动轨迹的长度和所述每个运动轨迹包括的轨迹点数目，计算出所述每个运动轨迹的路径参数。

可选的，所述装置400还包括：

第三获取模块，用于获取摄像设备在检测到行人时产生所述行人的各轨迹点，从所述行人的各轨迹点中选择起始点和结束点组成所述行人的运动轨迹并添加到所述第一轨迹集合中，所述摄像设备部署在所述目标区域中。

可选的，所述装置400还包括：

第二确定模块，用于根据所述起始点、所述结束点和已确定的各条通道，确定所述行人行走的通道，如果所述通道对应的第三轨迹集合包括的运动轨迹数目未超过预设数目阈值，则将所述行人的各轨迹点组成一条完整运动轨迹并添加到所述通道的第三轨迹集合。

在本申请实施例中，由于获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，根据每个出入口的位置，从第一轨迹集合中确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，根据每个通道的第二轨迹集合，获取每个通道的行人流量信息，从而能够获取到通道的行人流量信息，根据通道的行人流量信息，可以对人流进行有效监控和引导。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图5示出了本发明一个示例性实施例提供的终端500的结构框图。该终端500可以是便携式移动终端，比如：智能手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑。终端500还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。

通常，终端500包括有：处理器501和存储器502。

处理器501可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器501可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器501也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器501可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器501还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器502可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器502还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器502中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器501所执行以实现上述任一实施例提供的方法。

在一些实施例中，终端500还可选包括有：外围设备接口503和至少一个外围设备。处理器501、存储器502和外围设备接口503之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口503相连。具体地，外围设备包括：射频电路504、触摸显示屏505、摄像头506、音频电路507、定位组件508和电源509中的至少一种。

外围设备接口503可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器501和存储器502。在一些实施例中，处理器501、存储器502和外围设备接口503被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器501、存储器502和外围设备接口503中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路504用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路504通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路504将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路504包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路504可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：万维网、城域网、内联网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路504还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏505用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏505是触摸显示屏时，显示屏505还具有采集在显示屏505的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器501进行处理。此时，显示屏505还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏505可以为一个，设置终端500的前面板；在另一些实施例中，显示屏505可以为至少两个，分别设置在终端500的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏505可以是柔性显示屏，设置在终端500的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏505还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏505可以采用LCD(LiquidCrystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件506用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件506包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件506还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路507可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器501进行处理，或者输入至射频电路504以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端500的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器501或射频电路504的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路507还可以包括耳机插孔。

定位组件508用于定位终端500的当前地理位置，以实现导航或LBS(LocationBased Service，基于位置的服务)。定位组件508可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)、中国的北斗系统或俄罗斯的伽利略系统的定位组件。

电源509用于为终端500中的各个组件进行供电。电源509可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源509包括可充电电池时，该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线线路充电的电池，无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，终端500还包括有一个或多个传感器510。该一个或多个传感器510包括但不限于：加速度传感器511、陀螺仪传感器512、压力传感器513、指纹传感器514、光学传感器515以及接近传感器516。

加速度传感器511可以检测以终端500建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器511可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器501可以根据加速度传感器511采集的重力加速度信号，控制触摸显示屏505以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器511还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器512可以检测终端500的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器512可以与加速度传感器511协同采集用户对终端500的3D动作。处理器501根据陀螺仪传感器512采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器513可以设置在终端500的侧边框和/或触摸显示屏505的下层。当压力传感器513设置在终端500的侧边框时，可以检测用户对终端500的握持信号，由处理器501根据压力传感器513采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器513设置在触摸显示屏505的下层时，由处理器501根据用户对触摸显示屏505的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。

指纹传感器514用于采集用户的指纹，由处理器501根据指纹传感器514采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器514根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器501授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器514可以被设置终端500的正面、背面或侧面。当终端500上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器514可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。

光学传感器515用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器501可以根据光学传感器515采集的环境光强度，控制触摸显示屏505的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高触摸显示屏505的显示亮度；当环境光强度较低时，调低触摸显示屏505的显示亮度。在另一个实施例中，处理器501还可以根据光学传感器515采集的环境光强度，动态调整摄像头组件506的拍摄参数。

接近传感器516，也称距离传感器，通常设置在终端500的前面板。接近传感器516用于采集用户与终端500的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器516检测到用户与终端500的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器501控制触摸显示屏505从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器516检测到用户与终端500的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器501控制触摸显示屏505从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构并不构成对终端500的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (22)

1.一种获取行人流量信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，所述轨迹集合包括经过所述目标区域的至少一个行人的运动轨迹，M为大于或等于2的整数；

根据所述每个出入口的位置，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，所述N条通道是根据所述M个出入口确定的，通道的第二轨迹集合包括所述第一轨迹集合中的行走在所述通道的行人的运动轨迹；

根据所述每个通道的第二轨迹集合，获取所述每个通道的行人流量信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，包括：

根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算每个轨迹点的累积概率，轨迹点的累积概率用于表示所述轨迹点的位置为出入口位置的概率，所述第一轨迹点集合包括所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点；

从所述第一轨迹点集合中选择累积概率大于预设概率阈值的轨迹点，将选择的各轨迹点的位置确定为出入口的位置。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算每个轨迹点的累积概率，包括：

根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算所述每个轨迹点的局部密度和最小距离，轨迹点的最小距离是所述轨迹点与第二轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离中的最小值，所述第二轨迹点集合包括所述第一轨迹点集合中局部密度大于所述轨迹点的局部密度的轨迹点；

根据所述每个轨迹点的局部密度和最小距离计算所述每个轨迹点的第一决策函数值，对所述每个轨迹点的第一决策函数值归一化得到所述每个轨迹点的第二决策函数值；

根据所述每个轨迹点的第二决策函数值，通过高斯分布函数计算所述每个轨迹点的累积概率。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个出入口的位置，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，包括：

根据所述每个出入口的位置，从第一轨迹点集合中确定属于所述每个出入口的至少一个轨迹点，得到所述每个出入口的第三轨迹点集合，所述第一轨迹点集合包括所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点；

根据所述每个出入口的第三轨迹点集合，确定所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹属于的通道，得到每个通道的第二轨迹集合。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个出入口的位置，从第一轨迹点集合中确定属于所述每个出入口的至少一个轨迹点，得到所述每个出入口的第三轨迹点集合，包括：

从第一轨迹点集合中选择与出入口的位置之间的距离小于预设距离阈值的轨迹点；

将所述选择的轨迹点添加到所述出入口的第三轨迹点集合。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个出入口的位置，从第一轨迹点集合中确定属于所述每个出入口的至少一个轨迹点，得到所述每个出入口的第三轨迹点集合，还包括：

如果所述第一轨迹点集合还包括未被添加到所述每个出入口的第三轨迹点集合的剩余轨迹点，则计算所述剩余轨迹点与所述每个出入口的第三轨迹点集合之间的距离；

将所述剩余轨迹点添加到距离所述剩余轨迹点最近的出入口的第三轨迹点集合中。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算所述剩余轨迹点与所述每个出入口的第三轨迹点集合之间的距离，包括：

计算所述剩余轨迹点与目标出入口的第三轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离，所述目标出入口是所述M个出入口中的任一个；

从所述计算的距离中选择最小距离作为所述剩余轨迹点与所述目标出入口的第三轨迹点集合之间的距离。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通道的行人流量信息包括所述通道的行人数目、所述行人数目占所述目标区域的总人数的百分比和所述通道的路径中的至少一个；

所述根据所述每个通道的第二轨迹集合，获取所述每个通道的行人流量信息，包括：

根据通道的第三轨迹集合计算所述第三轨迹集合中的各运动轨迹的路径参数，所述通道的第三轨迹集合包括至少一条完整的运动轨迹；

根据各运动轨迹的路径参数，对所述各运动轨迹进行排序，得到轨迹序列；

将排在所述轨迹序列中间位置的运动轨迹确定为所述通道的路径。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据通道的第三轨迹集合计算所述第三轨迹集合中的各运动轨迹的路径参数，包括：

从通道的第三轨迹集合中过滤掉起始点与所述通道的起始出入口的位置之间距离超过预设距离阈值的运动轨迹以及过滤掉结束点与所述通道的结束出入口的位置之间的距离超过预设距离阈值的运动轨迹，得到第四轨迹集合；

根据所述第四轨迹集合中的每个运动轨迹的长度和所述每个运动轨迹包括的轨迹点数目，计算出所述每个运动轨迹的路径参数。

10.如权利要求1至9任一顶所述的方法，其特征在于，所述根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置之前，还包括：

获取摄像设备在检测到行人时产生所述行人的各轨迹点，从所述行人的各轨迹点中选择起始点和结束点组成所述行人的运动轨迹并添加到所述第一轨迹集合中，所述摄像设备部署在所述目标区域中。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述从所述行人的各轨迹点中选择起始点和结束点之后，还包括：

根据所述起始点、所述结束点和已确定的各条通道，确定所述行人行走的通道，如果所述通道对应的第三轨迹集合包括的运动轨迹数目未超过预设数目阈值，则将所述行人的各轨迹点组成一条完整运动轨迹并添加到所述通道的第三轨迹集合。

12.一种获取行人流量信息的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于根据第一轨迹集合获取目标区域中的M个出入口中的每个出入口的位置，所述轨迹集合包括经过所述目标区域的至少一个行人的运动轨迹，M为大于或等于2的整数；

第一确定模块，用于根据所述每个出入口的位置，确定N条通道中的每个通道的第二轨迹集合，所述N条通道是根据所述M个出入口确定的，通道的第二轨迹集合包括所述第一轨迹集合中的行走在所述通道的行人的运动轨迹；

第二获取模块，用于根据所述每个通道的第二轨迹集合，获取所述每个通道的行人流量信息。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，用于：

根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算每个轨迹点的累积概率，轨迹点的累积概率用于表示所述轨迹点的位置为出入口位置的概率，所述第一轨迹点集合包括所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点；

从所述第一轨迹点集合中选择累积概率大于预设概率阈值的轨迹点，将选择的各轨迹点的位置确定为出入口的位置。

14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，用于：

根据第一轨迹点集合中的每个轨迹点的位置，计算所述每个轨迹点的局部密度和最小距离，轨迹点的最小距离是所述轨迹点与第二轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离中的最小值，所述第二轨迹点集合包括所述第一轨迹点集合中局部密度大于所述轨迹点的局部密度的轨迹点；

根据所述每个轨迹点的局部密度和最小距离计算所述每个轨迹点的第一决策函数值，对所述每个轨迹点的第一决策函数值归一化得到所述每个轨迹点的第二决策函数值；

根据所述每个轨迹点的第二决策函数值，通过高斯分布函数计算所述每个轨迹点的累积概率。

15.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，用于：

根据所述每个出入口的位置，从第一轨迹点集合中确定属于所述每个出入口的至少一个轨迹点，得到所述每个出入口的第三轨迹点集合，所述第一轨迹点集合包括所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹的起始点和结束点；

根据所述每个出入口的第三轨迹点集合，确定所述第一轨迹集合中的每条运动轨迹属于的通道，得到每个通道的第二轨迹集合。

16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，用于：

从第一轨迹点集合中选择与出入口的位置之间的距离小于预设距离阈值的轨迹点；

将所述选择的轨迹点添加到所述出入口的第三轨迹点集合。

17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，还用于：

如果所述第一轨迹点集合还包括未被添加到所述每个出入口的第三轨迹点集合的剩余轨迹点，则计算所述剩余轨迹点与所述每个出入口的第三轨迹点集合之间的距离；

将所述剩余轨迹点添加到距离所述剩余轨迹点最近的出入口的第三轨迹点集合中。

18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，用于：

计算所述剩余轨迹点与目标出入口的第三轨迹点集合中的每个轨迹点之间的距离，所述目标出入口是所述M个出入口中的任一个；

从所述计算的距离中选择最小距离作为所述剩余轨迹点与所述目标出入口的第三轨迹点集合之间的距离。

19.如权利要求12所述的装置，其特征在于，通道的行人流量信息包括所述通道的行人数目、所述行人数目占所述目标区域的总人数的百分比和所述通道的路径中的至少一个；

所述第二获取模块，用于：

根据通道的第三轨迹集合计算所述第三轨迹集合中的各运动轨迹的路径参数，所述通道的第三轨迹集合包括至少一条完整的运动轨迹；

根据各运动轨迹的路径参数，对所述各运动轨迹进行排序，得到轨迹序列；

将排在所述轨迹序列中间位置的运动轨迹确定为所述通道的路径。

20.如权利要求19所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，用于：

从通道的第三轨迹集合中过滤掉起始点与所述通道的起始出入口的位置之间距离超过预设距离阈值的运动轨迹以及过滤掉结束点与所述通道的结束出入口的位置之间的距离超过预设距离阈值的运动轨迹，得到第四轨迹集合；

根据所述第四轨迹集合中的每个运动轨迹的长度和所述每个运动轨迹包括的轨迹点数目，计算出所述每个运动轨迹的路径参数。

21.如权利要求12至20任一顶所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三获取模块，用于获取摄像设备在检测到行人时产生所述行人的各轨迹点，从所述行人的各轨迹点中选择起始点和结束点组成所述行人的运动轨迹并添加到所述第一轨迹集合中，所述摄像设备部署在所述目标区域中。

22.如权利要求21所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二确定模块，用于根据所述起始点、所述结束点和已确定的各条通道，确定所述行人行走的通道，如果所述通道对应的第三轨迹集合包括的运动轨迹数目未超过预设数目阈值，则将所述行人的各轨迹点组成一条完整运动轨迹并添加到所述通道的第三轨迹集合。

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