我想计算从两边越过一条线的人数。我有一个放在天花板上的摄像机，用于拍摄地面所在的地板（所以摄像机只能看到人头顶部;所以它更像物体探测而不是人物探测）。
是否有针对此问题或类似问题的示例解决方案？所以我可以向他们学习？
编辑1：任何时候都有多人在越线。
答案 0 :(得分：2)
如果除了人类之外没有其他任何东西可以越过线路，那么你不需要检测你只需要检测运动的人。 有几种摩托车检测方法。
可能最简单的一个适合你的目标。您只需计算视频流的连续帧之间的差异，这样就可以确定“运动模板”，从而检测线路交叉事件
作为这种“算法”的改进，您可以考虑“运行平均”方法。
要确定动作方向，您可以使用“动画模板”。
为了提高探测器的准确度，您可以尝试任何背景减法技术（这不是一个简单的解决方案）。例如，如果有一些移动背景应该被过滤掉（例如使用统计学习）
所有提到的算法都包含在OpenCV库中。
UPD：
cvCalcMotionGradient，cvSegmentMotion，cvUpdateMotionHistory（search docs）。 OpenCV库包含用于运动分析的示例代码，请参阅motempl.c 答案 1 :(得分：0)
我不是基于视频的cv的专家，但是如果你可以将问题缩小为有限的图像集（例如，输入框架，站在线上，退出框架），那么你可以使用其中一个形状识别算法。我知道Shape Context是好的，但我怀疑它是否对这个应用程序来说足够微妙（它不能分辨出头部和大多数其他圆形物体之间的区别）。
基本上，尝试从视频中提取关键图像，然后使用形状识别算法对其进行测试。
P.S。使用良好的运动检测方法可以找到关键图像。