具体实施方式

本发明的核心是提供一种人数统计系统。在现有技术中，目前常用的识别人数的方法包括:CO2浓度估计、视频摄像头探测、红外线技术探测、无线和蓝牙技术识别、声音识别、电梯轿厢重量传感器估计、考勤机记录等。但是各种人数识别系统基于其自身的原理均有其各自的缺陷以及产生误判的可能，例如通过视频摄像头探测，当屋内环境发生变化，例如光线、阴影变化；或出现其他运动事物干扰，例如存在扫地机器人等，均会影响视频摄像头探测的准确性，同时其统计速度较低。而例如红外线技术探测，因其所参考的图像为红外图像，虽然统计速度较快，但是当人并排进入房间时通常无法进行区分，且红外线技术探测存在诸如累计误差、无法得到房间内初始人数等问题。

而本发明所提供的一种人数统计系统，包括处理器、红外人数识别装置和视频人数识别装置；红外人数识别装置设置于预设空间的进出口，红外人数识别装置设置有红外摄像头，红外人数识别装置用于通过红外摄像头拍摄进出口处的红外图像；视频人数识别装置设置于预设空间内，视频人数识别装置设置有摄像头，视频人数识别装置用于通过摄像头获取预设空间内的视频图像；红外人数识别装置与视频人数识别装置均与处理器通信连接，处理器设置有红外人数统计模块、视频人数统计模块以及融合模块；处理器用于通过红外人数统计模块根据红外图像确定第一人数数据，处理器用于通过视频人数统计模块根据视频图像确定第二人数数据，处理器用于通过融合模块将第一人数数据与第二人数数据相融合，得到实际人数数据。

通过在预设空间的内部设置视频人数识别装置，并在该预设空间的出入口设置红外人数识别装置。而在输出最终人数时，通过处理器中的融合模块可以将根据红外人数识别装置输出的第一人数数据与根据视频人数识别装置输出的第二人数数据相融合，得到实际人数数据，从而可以结合红外人数识别与视频人数识别的优点，更快更精准的确定固定空间内的人数。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，图1为本发明实施例所提供的一种人数统计系统的结构框图。

参见图1，在本发明实施例中，人数统计系统包括处理器3、红外人数识别装置1和视频人数识别装置2；所述红外人数识别装置1设置于预设空间的进出口，所述红外人数识别装置1设置有红外摄像头11，所述红外人数识别装置1用于通过所述红外摄像头11拍摄所述进出口处的红外图像；所述视频人数识别装置2设置于所述预设空间内，所述视频人数识别装置2设置有摄像头21，所述视频人数识别装置2用于通过所述摄像头21获取所述预设空间内的视频图像；所述红外人数识别装置1与所述视频人数识别装置2均与所述处理器3通信连接，所述处理器3设置有红外人数统计模块、视频人数统计模块以及融合模块；所述处理器3用于通过所述红外人数统计模块根据所述红外图像确定第一人数数据，所述处理器3用于通过所述视频人数统计模块根据所述视频图像确定第二人数数据，所述处理器3用于通过所述融合模块将所述第一人数数据与所述第二人数数据相融合，得到实际人数数据。

上述预设空间通常是固定的房屋内，该房屋可以具有一个或多个进出口。上述红外人数识别装置1具体设置在房屋的进出口，该红外人数识别装置1设置有红外摄像头11，可以拍摄进出口附近空间的红外图像。通常情况下，上述红外人数识别装置1会讲拍摄的红外图像传输至处理器3。而上述预设空间内设置有上述视频人数识别装置2，该视频人数识别装置2设置有摄像头21，视频人数识别装置2可以通过摄像头21拍摄预设空间内的视频图像。通常情况下，上述视频人数识别装置2会讲拍摄的视频图像传输至处理器3。

上述处理器3会同时与红外人数识别装置1以及视频人数识别装置2通信连接，该处理器3中通常设置有红外人数统计模块、视频人数统计模块以及融合模块。其中红外人数统计模块用于处理上述红外图像，视频人数统计模块用于处理上述视频图像。具体的，处理器3会通过红外人数统计模块根据接收的红外图像，从红外图像中确定出第一人数数据，该第一人数数据即仅仅通过红外人数识别装置1所识别出的预设空间的人数。该红外人数统计模块的具体执行过程可以参考现有技术，其具体内容将在下述发明实施例中做详细介绍。

上述处理器3会通过视频人数统计模块根据接收的视频图像，从视频图像中确定出第二人数数据，该第二人数数据即仅仅通过视频人数识别装置2所识别出的预设空间的人数。该红外人数统计模块的具体执行过程可以参考现有技术，其具体内容将在下述发明实施例中做详细介绍。

显然，相比于通过视频人数识别装置2所得到的第二人数数据，通过红外人数识别装置1得到的第一人数数据仅仅需要对红外图像进行处理，而红外图像所包括的信息明显小于视频图像，因此在实际情况中处理器3可以基于红外图像快速得出第一人数数据。而相比于通过红外人数识别装置1得到的第一人数数据，通过视频人数识别装置2所得到的第二人数数据具体是处理器3基于视频图像所得到数据，由于视频图像包括更多的信息，因此在实际情况中处理器3基于视频图像所得到的第二人数数据明显更加准确。

而在本发明实施例中，具体通过融合模块可以将第一人数数据与第二人数数据相融合，从而结合红外人数识别装置1与视频人数识别装置2各自的优点，快速准确的得到实际人数数据，使得实际人数数据更加贴合实际情况。例如，上述融合模块可以在一个计算轮次内，首先显示最先生成的第一人数数据，再当第二人数数据生成之后，显示更加准确的第二人数数据，从而保证本发明实施例所提供的一种人数统计系统可以快速准确的显示预设空间内的人数。当然，上述融合模块还可以通过其他数据融合方法将第一人数数据与第二人数数据相融合，而上述最基本的数据融合过程在现有技术中有类似应用。因此该融合模块的具体执行过程可以参考现有技术，其具体内容将在下述发明实施例中做详细介绍。

本发明实施例所提供的一种人数统计系统，包括处理器3、红外人数识别装置1和视频人数识别装置2；红外人数识别装置1设置于预设空间的进出口，红外人数识别装置1设置有红外摄像头11，红外人数识别装置1用于通过红外摄像头11拍摄进出口处的红外图像；视频人数识别装置2设置于预设空间内，视频人数识别装置2设置有摄像头21，视频人数识别装置2用于通过摄像头21获取预设空间内的视频图像；红外人数识别装置1与视频人数识别装置2均与处理器3通信连接，处理器3设置有红外人数统计模块、视频人数统计模块以及融合模块；处理器3用于通过红外人数统计模块根据红外图像确定第一人数数据，处理器3用于通过视频人数统计模块根据视频图像确定第二人数数据，处理器3用于通过融合模块将第一人数数据与第二人数数据相融合，得到实际人数数据。

通过在预设空间的内部设置视频人数识别装置2，并在该预设空间的出入口设置红外人数识别装置1。而在输出最终人数时，通过处理器3中的融合模块可以将根据红外人数识别装置1输出的第一人数数据与根据视频人数识别装置2输出的第二人数数据相融合，得到实际人数数据，从而可以结合红外人数识别与视频人数识别的优点，更快更精准的确定固定空间内的人数。

有关本发明所提供的一种人数统计系统的具体内容将在下述发明实施例中做详细介绍。

请参考图2，图2为本发明实施例所提供的一种具体的人数统计系统的结构框图。

区别于上述发明实施例，本发明实施例是在上述发明实施例的基础上，进一步的对人数统计系统的结构进行具体限定。其余内容已在上述发明实施例中做详细介绍，在此不再进行赘述。

参见图2，在本发明实施例中，人数统计系统中所述处理器3包括第一处理器31和第二处理器32；所述第一处理器31设置于所述红外人数识别装置1，所述第二处理器32设置于所述视频人数识别装置2，所述第一处理器31与所述第二处理器32通信连接。

即在本发明实施例中，红外人数识别装置1和视频人数识别装置2内均设置有各自的处理器3，其中红外人数识别装置1设置的处理器3为第一处理器31，视频人数识别装置2设置的处理器3为第二处理器32，第一处理器31与第二处理器32之间需要通信连接。此时，可以避免在外界单独设置一处理器3进行工作，从而节省整个系统所占用的空间。

具体的，在本发明实施例中，所述红外人数统计模块设置于所述第一处理器31，所述视频人数统计模块设置于所述第二处理器32。此时，当红外人数识别装置1获取到红外图像时，可以直接通过第一处理器31内的红外人数统计模块生成第一人数数据；相应的当视频人数识别装置2获取到视频图像时，可以直接通过第二处理器32内的视频人数统计模块生成第二人数数据，方便数据的传输。

具体的，在本发明实施例中，所述红外人数识别装置1还设置有补偿器12，所述补偿器12用于从所述进出口处获取补偿参数；所述第一处理器31设置有补偿模块，所述补偿模块用于根据所述补偿参数调整所述红外图像。由于通常情况下只通过单独由红外摄像头11拍摄的红外图像直接判断进出口进出预设空间的人数，其误差较大。因此，在本发明实施例中红外人数识别装置1内还设置有补偿器12，该补偿器12用于从所述进出口处获取补偿参数。通常情况下，补偿器12获取补偿参数的范围与红外摄像头11拍摄红外图像的范围大体相等。

相应的，上述第一处理器31内通常还需要设置补偿模块，该补偿模块可以根据上述补偿参数对红外摄像头11拍摄的红外图像进行调整。需要说明的是，该补偿模块的具体运行步骤需要根据补偿器12的具体类型进行设置。

在本发明实施例中，所述补偿器12通常包括以下任意一项或任意组合：激光收发器、温湿度计、光照测量器。其中激光收发器用于测量红外摄像头11视场内，即红外图像内人物与激光收发器之间的距离；而温湿度计通常用于测量进出口处的环境温湿度，而光照测量器通常用于测量进出口处的光照强度。相应的，上述补偿模块则具体可以根据有激光收发器获取的距离参数，温湿度计获取的环境温湿度参数，光照测量器获取的环境光照参数对红外摄像头11获取的红外图像进行补偿处理，即对红外图像进行调整，以使得第一处理器31中的红外人数统计模块可以基于调正后的红外图像生成尽量准确的第一人数数据。而有关补偿模块的具体运算过程可以参考现有技术，其具体内容将在下述发明实施例中做详细介绍，在此不再进行赘述。

具体的，在本发明实施例中，所述红外人数识别装置1和视频人数识别装置2均设置有Wi-Fi模块4，所述第一处理器31与所述第二处理器32通过所述Wi-Fi模块4通信连接。即上述第一处理器31与第二处理器32之间具体可以通过Wi-Fi链路相互通信。当然，在本发明实施例中上述第一处理器31与第二处理器32之间还可以通过其他的方式通信连接，在此不做具体限定。

需要说明的是，由于第一处理器31仅用于对红外图像进行处理，而第二处理器32需要用于对视频图像进行处理，相应的需要保证第二处理器32具有足够的性能以完成运算。进一步的，在本发明实施例中上述融合模块可以具体设置于第二处理器32，以从硬件方面保证尽可能快速的生成实际人数数据。

本发明实施例所提供的一种人数统计系统，通过在预设空间的内部设置视频人数识别装置2，并在该预设空间的出入口设置红外人数识别装置1。而在输出最终人数时，通过处理器3中的融合模块可以将根据红外人数识别装置1输出的第一人数数据与根据视频人数识别装置2输出的第二人数数据相融合，得到实际人数数据，从而可以结合红外人数识别与视频人数识别的优点，更快更精准的确定固定空间内的人数。

具体的，在本发明实施例中，上述位于红外人数识别装置1中的第一处理器31可以为MCU(STM32F767)，而位于视频人数识别装置2中的第二处理器32可以为树莓派。因为树莓派为微型电脑，其处理数据的能力明显强于MCU，相应的，上述融合模块具体可以设置于树莓派中。上述红外摄像头11，即红外测温传感器具体可以采用MLX90621BAB，该器件内部集成了16X4红外像素阵列MLX90670传感器，相较于单点非接触式温度测量，其测量误差更小，测量结果更加准确。且MLX90621BAB传感器不仅可以测量目标物体温度，器件内部还集成了可以测量芯片环境温度的PTAT(Proportional To Absolute Temperature)传感器，测量的芯片环境温度可以对测量到的目标物体温度进行补偿计算。激光收发器采用ATK-VL53L0X，利用飞行时间(ToF)原理，通过光子的飞行来回时间与光速的计算，实现测距应用。

第一处理器31所使用的MCU具体可以采用STM32F767，其可以与ATK-VL53L0X激光收发器直接对接。温湿度计可以采用SHT30，其在测量湿度方面具有±2RH的精度，测量温度方面具有±0.3℃的精度，。该温湿度计采用I2C与第一处理器31通信，第一处理器31可以通过I2C总线来设置器件的工作模式，读取器件内的转换数据，进而得到测量的温度和湿度。光照测量器具体可以采用TSL25911，其具有0Lux至88000Lux的检测范围，是一款敏感度高的光数字传感器，可以将光强度转换为能够直接连接I2C接口的数字信号输出。该数字输出可以输入到处理器3，在处理器3中，使用经验公式来近似人眼响应，并且能够编程改变其模拟增益和积分时间让其灵活工作。

Wi-Fi模块4具体可以采用ATK-ESP8266，ATK-ESP8266模块采用串口(LVTTL)与第一处理器31或第二处理器32通信，其内置TCP/IP协议栈，能够实现串口与Wi-Fi之间的转换，其具体可以通过AT指令控制，支持STA、AP、以及STA&AP模式。

下面对本发明实施例提供的一种人数统计方法进行介绍，下文描述的人数统计方法与上文描述的人数统计系统可相互对应参照。区别于上述发明实施例，本发明实施例是在上述发明实施例的基础上，进一步的对人数统计系统中各个执行过程进行具体限定。其余内容已在上述发明实施例中做详细介绍，在此不再进行赘述。

请参考图3，图3为本发明实施例所提供的一种人数统计方法的流程图。

需要说明的是，下述人数统计方法具体应用于人数统计系统中的处理器3，有关人数统计系统的具体结构可以参考上述发明实施例，在此不再进行赘述。

参见图3，在本发明实施例中，人数统计方法包括：

S101：通过红外人数识别装置获取预设空间的进出口处的红外图像。

在本步骤之前，需要在预设空间的进出口处设置红外人数识别装置1，该红外人数识别装置1内红外摄像头11的视场范围通常需要覆盖预设空间的进出口处。而在本步骤中，具体会通过红外人数识别装置1实时获取进出口处的红外图像，以便后续根据红外图像判断出第一人数数据。有关红外人数识别装置1获取红外图像的具体过程可以参考现有技术，在此不再进行赘述。

S102：根据红外图像确定第一人数数据。

在本步骤中，具体可以通过设置于处理器3中的红外人数统计模块，根据上述红外图像确定第一人数数据。其具体过程将在下述发明实施例中做详细介绍，在此不再进行赘述。

S103：通过视频人数识别装置获取预设空间内的视频图像。

在本步骤之前，需要在预设空间内设置视频人数识别装置2，该视频人数识别装置2内的摄像头21的视场范围通常需要覆盖预设空间内的各个角落。而在本步骤中，具体会通过视频人数识别装置2实时获取预设空间内的视频图像，以便后续根据视频图像判断出第二人数数据。有关视频人数识别装置2获取视频图像的具体过程可以参考现有技术，在此不再进行赘述。

S104：根据视频图像确定第二人数数据。

在本步骤中，具体可以通过设置于处理器3中视频人数统计模块，根据上述视频图像确定第二人数数据。其具体过程将在下述发明实施例中做详细介绍，在此不再进行赘述。

需要说明的是，上述S103至S104与上述S101至S102之间通常是并行的执行，但是需要处于同一计算轮次中，以便后续生成实际人数数据。

S105：将第一人数数据与第二人数数据相融合，得到实际人数数据。

在本步骤中，具体会通过处理器3中设置的融合模块将第一人数数据与第二人数数据相融合，其具体融合过程将在下述发明实施例中做详细介绍，在此不再进行赘述。

本发明实施例所提供的一种人数统计方法，通过在预设空间的内部设置视频人数识别装置2，并在该预设空间的出入口设置红外人数识别装置1。而在输出最终人数时，通过处理器3中的融合模块可以将根据红外人数识别装置1输出的第一人数数据与根据视频人数识别装置2输出的第二人数数据相融合，得到实际人数数据，从而可以结合红外人数识别与视频人数识别的优点，更快更精准的确定固定空间内的人数。

有关本发明所提供的一种人数统计方法的具体内容将在下述发明实施例中做详细介绍。

请参考图4，图4为本发明实施例所提供的一种具体的人数统计方法的流程图。

参见图4，在本发明实施例中，人数统计方法包括：

S201：通过红外人数识别装置获取预设空间的进出口处的红外图像。

本步骤与上述发明实施例中S101基本一致，详细内容请参考上述发明实施例，在此不再进行赘述。

S202：通过设置于红外人数识别装置的补偿器从进出口处获取补偿参数。

在本发明实施例中，红外人数识别装置1设置有补偿器12，该补偿器12可以获取上述进出口处的补偿参数。所述补偿器12通常包括以下任意一项或任意组合：激光收发器、温湿度计、光照测量器。其中激光收发器用于测量红外摄像头11视场内，即红外图像内人物与激光收发器之间的距离参数；而温湿度计通常用于测量进出口处的环境温湿度，而光照测量器通常用于测量进出口处的光照强度。相应的上述补偿参数通常包括以下任意一项或任意组合：距离参数，环境温湿度，光照强度。有关上述各种补偿器12获取补偿参数的具体过程可以参考现有技术，在此不再进行赘述。需要说明的是，本步骤通常与上述S101并行执行。

S203：根据补偿参数调整红外图像。

在本步骤中，会通过处理器3中设置的补偿模块，根据上述补偿参数对红外图像进行调整。具体的，在本步骤中通常补偿参数主要是为了从红外图像中可以准确的测量出该红外图像内人体的温度，从而可以根据人体温度的变化确认人员具体是进入预设空间，还是从预设空间走出。有关通过补偿参数对红外图像进行补偿，以更准确测量出红外图像内人员温度的过程可以参考现有技术，在此不再进行赘述。

S204：根据红外图像确定进出进出口的人数，记为第一人数变化量。

在本步骤中，具体会根据连续多张红外图像确定进出所述进出口的人数，并将人出人数记为第一人数变化量。由于在实际情况中，当没有人进出房间时，红外摄像头11测量的是进出门口周围的环境温度，补偿计算后生成的温度测量数值大致在20℃至30℃上下，并且红外图像是没有高温区分布的，每个像素的温度都近似相等。当有人进入预设空间时，红外摄像头11具体是对人体腰部以上部位、面部、额头以及周围的环境进行温度测量，补偿计算后的红外图像有高温区分布，且高温区分布中温度测量数值大致在35℃至37℃左右。当有人走出房间时，红外摄像头11是对人体后背、后脑以及周围的环境进行温度测量，补偿计算后的红外图像有高温区分布，而高温区分布中温度测量数值大致在30℃至35℃左右。根据上述三种情况补偿计算后生成的温度测量数值以及红外图像的差异，处理器3可以对三种情况进行判断识别，并且对进出门口的人数进行统计。当判断是有人进入房间时，人数统计数目进行加运算。当判断是有人走出房间时，人数统计数目进行减运算。

具体的，在计算第一人数变化量时，会设置两个标志位flag1和flag2。其中flag1是表示测量的人体体温大于36℃，即有人进入房间；flag2表示测量的人体体温大于30℃且小于35.5℃，即有人出房间。当测量人体体温数据大于36℃时，会将flag1置1，flag2置0。而当测量的人体体温数据大于30℃且小于35.5℃时，系统要先判断flag1是否为0。当flag1为0时将flag2置1，如果flag1为1时则flag2不置1。因为在人体进入房间之后，红外测量的温度会由测量到的人体数值下降到环境温度，此时由于温度下降，系统会再次检测到在30℃至35.5℃之间的一个温度，该种情况会造成人出房间的误判，因此需要将该误判消除。通过对flag1进行判断，如果为1时，标志着人进入房间，即使系统再次检测到温度在30℃至35.5℃之间，系统也不会将该种情况判定为人出房间。从而避免误判。如果flag1为0，检测到的温度值在30℃至35.5℃之间，则此时系统会将flag2置1，表示人体出房间。当红外人数识别装置1检测到红外图像中高温区温度小于30℃时，则此时人员进出已经完成或者没有人员进出，此时对标志位flag1和flag2进行判断，如果flag1为1，并且flag2为0，则表示此时有人进入房间内。总人数加1，如果flag1为0，并且flag2为1，则表示此时有人出房间，总人数减1。其他情况则没有人进出房间。完成人数识别流程。

需要说明的是，在本步骤中仅仅计算从进出口出入预设空间的人数记为第一人数变化量即可。当本步骤具体在上述S203，对红外图像进行补偿之后执行，相应的本步骤通常具体为：根据调整后的所述红外图像确定进出所述进出口的人数，记为第一人数变化量。

S205：通过视频人数识别装置获取预设空间内的视频图像。

本步骤与上述发明实施例中S103基本一致，详细内容请参考上述发明实施例，在此不再进行赘述。

S206：根据视频图像确定第二人数变化量。

在本步骤中，具体也是根据视频图像确定预设空间内人数的变化量，将该变化量记为第二人数变化量。具体的，本步骤通常具体为：调用根据混合高斯背景建模的背景差分模型，根据所述视频图像确定第二人数变化量。其中背景差分模型即根据背景差分算法所构建的模型，在本步骤中具体是基于混合高斯背景建模的方法实现对预设空间内人数的统计。

混合高斯背景建模是将摄像头21初始采集的视频图像作为背景，由摄像头21后续获取的视频图像作为判别对象，实现视频中的前景识别以及背景更新。混合高斯背景模型的主要特点是对摄像头21获取图像中的每一个像素点建立自适应高斯背景模型，对于彩色图像，每个像素点为一个(R，G，B)向量，对该向量在时域变化的集合，即一段时间内像素的变化建立n个高斯模型，图片像素点的n个高斯模型作为背景差分算法中的背景，n受到计算机计算能力和内存的限制，一般为3至5，每当从摄像头21获取到新一帧图像，即对该图像的每一个像素与之前相对位置的n个高斯模型匹配，匹配成功的条件定义为新像素值位于该像素点的某个高斯分布的2.5倍标准差偏离内。若匹配失败，则根据该像素点n个高斯分布模型之前的权重更新该像素点的高斯模型，每个模型的权重由其出现的时间和匹配的概率有关，同时该像素点被判别为前景。如果匹配成功，则相应像素点增加所匹配的高斯模型的权重。对一帧新图像的所有像素点做如下检查，然后即可识别出新一帧图像的前景，同时对背景进行更新，方便下一次检查。随后对识别出来前景做连通性检查，对满足要求的前景连通域，判断为人体被识别出来。

具体的，对上述识别的前景部分，具体需要做二值图标记并进行形态学去噪，去除某些因噪声产生的前景不连贯像素点，而后做连通性检查，去除连通域内前景像素点数目较小的部分，标记并计算出二值图内其他剩余的连通域数量。

S207：根据第一人数变化量与第二人数变化量确定实际人数变化量。

S208：根据实际人数变化量确定实际人数数据。

在本发明实施例中，会根据第一人数变化量与第二人数变化量确定实际人数变化量。具体的，在本发明实施例中可以将上述第一人数变化量记为Δ₁，记第二人数变化量为Δ₂，记红外人数识别装置1所测量得到的预设空间内人数为n₁，记视频人数识别装置2所测量得到的预设空间内人数为n₂，其中红外人数识别装置1所记录预设空间内的初始人数n₁₀由视频人数识别装置2所确定，即若记由视频人数识别装置2测量得到预设空间内初始人数n₂₀之后，会将该初始人数n₂₀发送至红外人数识别装置1作为其初始人数n₁₀，此时n₁₀＝n₂₀。

当Δ₁＝0时，即红外人数识别装置1没有检测到有人的进出，表示红外人数识别装置1当前时刻统计到的房间总人数n₁与前一时刻相比，没有发生变化。若此时Δ₂≠0，即视频人数识别装置2得出的房间总人数n₂发生变化，此时处理器3采用红外人数识别装置1统计的房间总人数为有效值，输出当前时刻房间总人数n为红外人数识别装置1检测到的房间总人数n₁。即没有人进出房间，则房间内的人数不应该发生变化。用以消除视频人数识别装置2中光线、阴影、各种干扰、以及房间内部分不感兴趣运动目标如运动的扫地机器人等对人数误检的影响。

当Δ₁≠0时，即红外人数识别装置1检测到有人的进出，若此时Δ₂＝0，即视频人数识别装置2得出的房间总人数n₂没有发生变化，则输出当前时刻房间总人数n，即实际人数数据为视频人数识别装置2检测到的房间总人数n₂。这样可以消除有人路过进出口口但没有实际进入房间的误检现象。

当Δ₁＝0且Δ₂＝0时，即不论是红外人数识别装置1还是视频人数识别装置2都没有检测到人数的变化，则输出当前时刻预设空间总人数n，即实际人数数据为前一时刻预设空间总人数n_prev。

当Δ₁≠0，即红外人数识别装置1检测到有人的进出。若此时Δ₂≠0，即视频人数识别装置2得出的房间总人数n₂也发生变化，若Δ₁＝Δ₂，则处理器3输出实际人数为n＝n₁＝n₂。

当Δ₁≠0，且Δ₂≠0，但两者变化量不一致，即Δ₁≠Δ₂时，则先以红外人数识别装置1检测到的房间内总人数n₁为准，并将此数据标记为备用。视频人数识别装置2继续追踪检测后几个时刻内房间内的总人数n_x，如果后几个时刻检测到的人数与标记备用人数相等，则把此前标记的备用人数作为房间总人数为n＝n₁；如果后几个时刻检测到的人数与标记备用人数不相等，则以后几个时刻视频图像处理系统统计到的房间总人数n_x为准，即输出当前时刻房间总人数，即实际人数数据为n＝n_x。用以消除红外人数识别系统人以并排或拥挤的方式进入房间以及视频人数识别系统人拉着行李箱或人拿着玩偶等进入房间而导致的误检现象。

本发明所提供的一种人数统计方法，红外人数识别装置1基于生成的温度测量数值以及红外图像的差异识别进出门口的人数，进而统计预设空间内的总人数。视频人数识别装置2采用混合高斯背景建模法实时地对预设空间内的人数进行识别，并统计计数。两种方法相结合，融合运算，从而实现对预设空间总人数的识别校准和精准计数。在进行两种人数识别和统计方法的融合时，使用变化量Δ值取代实际识别到的人数，从而消除红外识别人数系统的累计误差，而且使用了标计备用数据的方法，用后几个时刻视频人数识别系统检测到的人数数据进而修正备用数据，从而提高整个基于红外测温和视频图像处理相结合的人数统计方法和系统其人数检测和统计的准确性。对房间内人员数目的识别检测和计数统计不仅可以实现室内环境的健康舒适和节能减排，而且有利于社会的安全稳定以及公共资源的调度分配。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器3执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种人数统计系统以及一种人数统计方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。