İnsan sayma için kullanılan yöntemler

Ziyaretçilerin otomatik sayılabilmesi oldukça pratik ve ticari ilgi çeken bir konudur. Ziyaretçilerin sayılması katılımcıların, pazarlama faaliyetlerinin gözlemlenebilmesini, güvenliğin artırılabilmesini sağlar.

Sayma sistemleri girişimlere, futbol stadyumlarına, metrolara veya diğer kalabalık yerlere olduğu kadar özellikle perakende nitelikli yerlere (AVM, mağaza vb.) kurulur. Ziyaretçi sayısına dair veriler pazarlama faaliyetlerinin esası haline gelebilir, personel kalitesinin değerlendirilmesinde, girişimin sahip olduğu kaynakların yerlerinin yeniden yerleştirilerek iyileştirilmesinde, aynı zamanda diğer karar mekanizmalarında kullanılması mümkündür.

Ziyaretçileri otomatik olarak saymanın bir kaç yolu bulunmaktadır: turnike sensörlerini esas alarak (ısı, infrared sensör vb.) veya video akışlarını analiz ederek. Diğer yöntemlere kıyasla, video akışının analiz edilmesi, ziyaretçinin mekanik turnikelerde gecikmesi gibi bir ihtimalden uzak şekilde, termal veya infrared sensörlerden çok daha fazla insan yoğunluklarını kaldırabilir.

Video akışının analiz edilmesi suretiyle insanları saymaya dair bir kaç yaklaşım mevcuttur, bu makalede iki tanesi incelenecektir: doğrudan (direkt) ve dolaylı

Doğrudan:

Bu yöntem karedeki hareketli objelerin hareket eğrilerinin oluşturulması ve sanal giriş/çıkış çizgilerinin kesişimlerinin sabitlenmesi şeklinde kullanılır. Hareket takibi ve yolların oluşturulması algoritmalarına bakalım.

Hareket eğrilerinin oluşturulması. Yöntem 1

Hareketli objelerin olduğu video kareleri serisinin analiz edilmesi ile hareket eğrileri oluşturulur.

Genelde bir karede birden fazla hareket eden obje olabilir. Program bu durumda sadece hareket eğrilerini oluşturmaya değil aynı zamanda objeleri ve hareketlerini ayrıştırmaya da çalışır. Hareketli objeler tek tek çizgiyi geçerken saymakta bir sıkıntı yaşanmaz ve problem sadece kesişim çizginin hangi yönüne geçildiğinin tespitine indirgenmiş olur.

Bu görev çoğu durumda basitçe hareket takibi, ardışık karelerde ön plan objelerinin (hareketli objeler) analiz edilmesine dayanan hesaplama yöntemi ile ele alınabilir. Hareketin atandığı ilk alan, bir önceki ve mevcut karedeki arka plan görüntüsünden farklıdır. Ardından objenin hızı, yönü ve ebatları, objelerin bir önceki kareden mevcut kareye geçiş olasılıkları hesaplanır. Objenin en muhtemel hareketi yol olarak eklenir.

Hareket eğrilerinin oluşturulması. Yöntem 2

Karedeki objeler farklı yönlerde ilerleyebilir: hareket eğrileri kesişebilir veya çakışabilir, objelerle ilgili hareket bölgeleri tek alanda birleşebilir. Bu durumda programın her bir objeyi tanımlaması, bir grup objeyi bölmesi ve doğru bir şekilde çizginin bir yanından diğer yanına geçen insanları sayması gerekir.

Bu hallerde objelerin tekil anlamda tam olarak hareket eğrilerini oluşturmak karmaşıktır. Bu tür karmaşık hareketlerin takibi için iki karede hareket eğrilerinin oluşturulması yöntemi işe yaramayacaktır, yüksek bir doğruluk oranı gerekecektir. Bu tür durumlarla karelerin analizi ve sonuçların sürekli olarak sonradan işleme tabi tutulması (post-processing) esaslarına dayanan hareket takibi teknolojisini kullanan sayma yöntemi başa çıkabilir. Program objenin bir pozisyondan diğerine geçişine dair grafik analizler oluşturur. Dahası, hızı, hareket yönünü, pozisyonu ve renk karakteristiklerini analiz eder. Sonuç objenin en olası hareketlerinden oluşan bir hareket eğrisi olacaktır.

İki yöntem (yöntem 1 ve 2) arasındaki fark işlenen kareler serisi objenin o anki konumu olarak ayrıca hareketlerin kesişmesi, objenin kaybolması ve belirmesi gibi zor durumlarda doğruluk oranını artıran bir geçiş geçmişi şeklinde kaydedilmesidir.

Ziyaretçilerin giriş/çıkış çizgisini gruplar halinde geçtikleri durumları da dikkate almalıyız.. İnsan sayısını doğru belirlemek için gruptaki sayı doğru bir şekilde belirlenmelidir. Bu bir kaç yolla yapılabilir. İlki kafaları tespit etmektir. Program sanal hesaplama çizgisini geçen objelerden kaçınn kafa olarak sınıflandırıldığına bakar. İkinci yol ise objelerin çizgiyi geçme alanlarının analiz edilerek oradan geçebilecek ortalama insan sayısının değerlendirmeye alınmasıdır.

Kafaları sayma yöntemi daha doğrudur çünkü geniş alanı kapsayarak geçen obje bir grup insan olabileceği gibi geniş bir objeyi taşıyarak geçen tek bir insan da olabilir.

En doğru sonuç ise objelerin küçük de olsa birbiriyle çakıştığı/üst üste geldiği durumlardır çünkü ayrıldıklarında kolayca ayrıştırılabilirler.

Dolaylı (Optik akışı analiz ederek ziyaretçileri sayma):

Doğrudan yaklaşımda video akışındaki objelerin tespiti ve hareketlerinin takibi yöntemiyle ziyaretçiler sayılırken dolaylı yaklaşımda sanal giriş/çıkış noktası izlenir ve bu noktadan geçen renk piksellerinin analizi yapılır. Hareket tespit edilir, çizgiden geçen belli bir rengin belli bir bölgedeki parlaklığına, görüntünün karakteristiklerine (kenarlar, köşeler, tekil noktalar, kaplama [texture] bilgileri vb.) bakılır. Dahası bu yaklaşımda çizgiden bir geçiş olduğuna dair hareket kaydedilir fakat objenin ne olduğuna, tesise kaç kişi girdiğine bakılmaz. İnsan sayısını belirlemek için yine hareket tespit ve hareketli objelerin kafa bölgelerinin analizine başvurulur.

Dolaylı yaklaşım daha çok geleneksel hareketli obje takip yöntemlerinin işe yaramadığı yoğun insan akışlarının olduğu yerlerde kullanılır. En doğru sonuçlar ise geçen insanların yoğun bir kısmının üniformaya yakın kıyafetler giymesi halinde alınır.

Sayma doğruluk oranı

Ziyaretçilerin sayılmasına dair bir çok yaklaşım vardır bu makalede iki temel yöntem incelenmiştir. Sayma işleminin kalitesini artıran unsurlardan bir tanesi ise sayma işleminin yapılacağı video kameranın konumudur. En doğru sonuç bu amaçla üretilmiş kameralarla elde edilir: kameranın tavana düz bir şekilde aşağıya veya dikeye göre hafif bir sapma ile yerleştirilmesi gerekir.

***Bu makale macroscop.com sitesi publications bölümünden alınıp tercüme edilerek buraya eklenmiştir.