人流量统计-动态版

更新时间：2023-12-26

统计图像中的人体个数和流动趋势，主要适用于低空俯拍、出入口场景，以人体头肩为主要识别目标，核心功能：

静态人数统计：传入单帧图像，检测图片中的人体头肩，返回图中总人数。
动态人数统计和跟踪：传入监控视频抓拍图片序列，进行人体追踪，返回每个人体框的坐标和所属ID；并根据目标轨迹判断进出区域行为，进行动态人数统计，返回区域进出人数。同时可输出渲染结果图（含统计值和跟踪框渲染）。（注：抽祯频率需＞2fps，否则无法有效跟踪，建议5fps，接口默认保证5qps，每天赠送5万次免费调用量，以便充分测试。）

渲染图示例：

public void sample(AipBodyAnalysis client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>();
    options.put("case_id", "123");
    options.put("case_init", "true");
    options.put("show", "true");
    options.put("area", "100");
    
    String dynamic = "true";
    
    // 参数为本地路径
    String image = "test.jpg";
    JSONObject res = client.bodyTracking(image, dynamic, options);
    System.out.println(res.toString(2));

    // 参数为二进制数组
    byte[] file = readFile("test.jpg");
    res = client.bodyTracking(file, dynamic, options);
    System.out.println(res.toString(2));
}

人流量统计-动态版请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	可选值范围	默认值	说明
image	是	mixed			本地图片路径或者图片二进制数据
dynamic	是	String	true false		true：动态人流量统计，返回总人数、跟踪ID、区域进出人数； false：静态人数统计，返回总人数
case_id	当dynamic为True时，必填	String			任务ID（通过case_id区分不同视频流，自拟，不同序列间不可重复即可）
case_init	当dynamic为True时，必填	String	true false		每个case的初始化信号，为true时对该case下的跟踪算法进行初始化，为false时重载该case的跟踪状态。当为false且读取不到相应case的信息时，直接重新初始化
show	否	String	true false	false	否返回结果图（含统计值和跟踪框渲染），默认不返回，选true时返回渲染后的图片(base64)，其它无效值或为空则默认false
area	当dynamic为True时，必填	String			静态人数统计时，只统计区域内的人，缺省时为全图统计。动态人流量统计时，进出区域的人流会被统计。逗号分隔，如‘x1,y1,x2,y2,x3,y3...xn,yn'，按顺序依次给出每个顶点的xy坐标（默认尾点和首点相连），形成闭合多边形区域。服务会做范围（顶点左边需在图像范围内）及个数校验（数组长度必须为偶数，且大于3个顶点）。只支持单个多边形区域，建议设置矩形框，即4个顶点。坐标取值不能超过图像宽度和高度，比如1280的宽度，坐标值最小建议从1开始，最大到1279。

area参数设置说明

进出区域方向：从区域外走到区域内就是in，相反就是out，详见下方示例。

示例1：如下图，area区域框三条边贴着图像左方边缘，从图像右方往左走到框里就是in，从图像左方往右走出框就是out，相当于只有图像中间那条线起作用。如果想要从图像左方向右走是in，就把框画在图像右半部分，上、下、右三条边贴着图像边缘。

同理，上下方向，如果area区域框三条边贴着图像下方边缘，从图像上方往下走到框里就是in，从图像下方往上走出框就是out，相当于只有图像中间那条线起作用。如果想要从图像下方向上走是in，就把框画在图像上半部分，上、左、右三条边贴着图像边缘。

示例2：如下图，area区域是一个不规则多边形，将画面中门口以外的部分都框起来了，蓝色箭头的方向代表in，人从门外走进区域框里，红色箭头的方向代表out，人走出区域框，走向门外。

人流量统计-动态版返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
person_num	是	int	检测到的人体框数目
person_info	否	object[]	每个框的具体信息
+location	否	object	跟踪到的人体框位置
++left	否	int	人体框左坐标
++top	否	int	人体框顶坐标
++width	否	int	人体框宽度
++height	否	int	人体框高度
+ID	否	int	人体的ID编号，ID的取值逻辑为：每个case从1开始，不同人体向上递增但不一定连续
person_count	否	object	进出区域的人流统计
+in	否	int	当前帧进入区域的瞬时人数，一般情况下，当人体头肩检测框刚好完全进入area区域框时，该画面帧的in计数1；如要计算某一段时间内进入区域的累计人数，可基于连续帧图片的返回结果计算得到
+out	否	int	当前帧进入区域的瞬时人数，一般情况下，当人体头肩检测框刚好完全离开area区域框时，该画面帧的out计数1；如要计算某一段时间内进入区域的累计人数，可基于连续帧图片的返回结果计算得到
image	否	string	结果图，含跟踪框和统计值（渲染jpg图片byte内容的base64编码，得到后先做base64解码再以字节流形式imdecode）

渲染结果图说明

画面里刚出现的人体头肩检测框都是红色，被跟踪锁定之后会变成其他颜色（颜色随机，不同颜色没有特定规律），模型根据同颜色框的运动轨迹来判断进出移动方向；人体被跟踪锁定后，检测框上方会出现人体的ID编号，ID的取值逻辑为：每个case从1开始，不同人体向上递增但不一定连续。

人流量统计-动态版返回示例

未检测到任何人：

    {
        "person_num":0,
        "person_info":[]
        “person_count”:
        {
            "in":0,
            "out":0
        }
    }

检测到2个人，无轨迹，无人进出区域：

    {
      "person_num":2,
      "person_info":[]
      “person_count”:
      {
          "in":0,
          "out":0
      }
    }

检测到2个人和2条轨迹，1人离开区域：

    {
      "person_num":2,
      "person_info":
       [
           {
              "ID":3
              "location":
              {
                  "left": 100,
                  "top": 200,
                  "width": 200,
                  "height": 400,
              }
          }
          {
              "ID": 5
              "location":
              {
                  "left": 400,
                  "top": 200,
                  "width": 200,
                  "height": 400,
              }
          }
      ]
      “person_count”:
      {
          "in":0,
          "out":1
      }
    }

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