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客流统计识别冠军方案｜ECV 2022
作者丨王剑波
编辑丨极市平台
前言极市计算机视觉开发者榜单大赛自2018年首次举办以来，至今已成功举办四届赛事。随着赛事的逐年升级，极市计算机视觉开发者榜单大赛的影响力也在逐步提升，如今已逐渐成为AI圈最受瞩目的算法大赛之一。
赛题分析赛题描述项目背景：商场门店需要统计客流情况，对公司营销决策添加辅助信息。项目目的：统计门店客流，根据工牌信息进行员工统计的去重（开关控制是否开启），并识别进店人员的年龄、性别。数据集描述和分析数据集中的人头（head）和工牌（badge）采用了2Dbbox标注。其中人头没有采用ReID标注。数据集还有性别（sex）和年龄（age）的标注。
整个训练数据集（V8,V10,V11）一共包括57447张图像。其中包括人头（head）的标注有222460个，工牌（badge）的标注有8421个，且工牌一共分为五种工牌，分别是white_XP_badge、blue_XP_badge、black_XP_badge、white_BH_badge、blue_BH_badge。评测方法模型榜
◎实战榜
算法思路考虑数据集的中人头（head）的标注为2Dbbox标注，没有ReID标注，因此采用目标检测+基于运动目标追踪的方法。
由于算法有实时性的要求，因此目标检测算法应当选用轻量级one-stage检测框架的目标检测算法。
对于追踪可以选用的方法有SORT、ByteTrack、OC-SORT、BoT-SORT。
模型加速采用C++和TensorRT进行模型推理加速。
通过追踪结果和平面几何知识，对ROI区域内的人流进行统计出入人数。
算法流程和实现模型选型根据现有的目标检测算法调研结果，考虑到本赛题要求算法具有实时性和模型训练和部署的便捷性，因此我们选用YOLOv5作为本算法的目标检测器。
根据现有的目标追踪算法调研结果，考虑到本赛题要求算法是基于运动的模型和模型部署的便捷性，因此我们选用ByteTrack作为本算法的目标追踪器。
YOLOv5模型训练考虑到模型需要对人头进行检测和追踪，而且还要对其进行性别和年龄分析，如果直接采用纯目标检测的方法势必造成样本分布不均匀，造成人头检测效果差。因此本算法提出YOLOv5+属性分类的方法，采用该方法还能减小模型计算量。
class_id,cx,cy,w,hclass_id,attr_set_1,attr_set_2,…,attr_set_n,cx,cy,w,h
网络的类别输出设置为2+3+11+6，而纯YOLOv5的方法网络输出是5+10*2
模型参数选择：选取YOLOv5m作为baseline，模型输入尺寸都设置为640x640,其余参数采用默认设置
考虑到人头（head）和工牌（badge）都是相对较小的小目标，因此可以选用YOLOv5的P2模型。
进行如下模型调优实验，选取最佳模型：
ByteTrackByteTrack基本原理
一个简单有效、通用的数据关联方法。获取所有检测框，将这些检测框分成高分数和低分数的两个集合。首先把高分数检测框关联进轨迹中，之后关联低分数检测框给没有和高分数检测框匹配的轨迹，并过滤掉背景。
第一阶段：通过检测器获取检测框和对应的检测分数，对检测框进行分类，如果分数高于T_high，将检测框分类为高分数类，分数低于T_high，高于T_low时，将检测框分类为低分数类。
第二阶段：进行第一次匹配，使用IoU距离对轨迹和高分数检测框进行相似度计算，然后使用匈牙利算法来完成轨迹和检测框的匹配，如果IoU距离计算出的分数低于0.2，将会被丢弃，在匈牙利算法中没有匹配的轨迹和检测框保留下来。
第三阶段：进行第二次匹配，使用IoU距离对轨迹和低分数检测框进行相似度计算，方法跟第二阶段方法一致。
第四阶段：两次匹配都没有匹配到的轨迹当成丢失的轨迹，在之后可能会被重新激活；对两次匹配都没有匹配到的检测框，将它们初始化成新的轨迹。
业务逻辑
如果crossline的斜率存在,那么其直线方程斜率k=y1−y2x1−x2,其中(x1,y1),(x2,y2)是直线上的两点,因此可以得到其直线方程y=k(x−x1)+y1
如果crossline的斜率不存在,那么其直线方程为x=x1,其中(x1,y1),(x1,y2)是直线上的两点。假设Referencepoint的坐标(x0,y0)，人头(head)中心点的坐标为(xhc,yhc):
室内室外的判定可以通过crossline的直线方程判断Referencepoint和人头（head）中心点是否属于同一侧，判断公式如下：inRoom={(k(x0−x1)+y1−y0)∗(k(xhc−x1)+y1−yhc)gt;0∃k(x0−x1)∗(xhc−x1)gt;0¬∃k
进出的判定可以通过人头的前后状态变化，判断是否进出。例如，前一时刻在室内，下一时刻在室外，那么就是出。
如何缓解徘徊问题事实上如果仅仅只是按照上述方法进行判断进出，那么还存在一定的问题。当有人重复再边缘徘徊，就会造成数据失真。为了避免这种问题，提出了两种策略缓解徘徊的问题。1.设定缓冲区，具体是在crossline两边设置距离为d的缓冲区，当行人在缓冲区内行走时，当前状态不会立即发生改变，只有当行人走出缓冲区，才会发生状态变化。
2.在追踪过程中，只对追踪目标进行一次进出计数。
算法实现图
结果展示模型测试模型榜
实战榜
备注：由于p2模型的推理代码出了一点问题，因此有关p2的模型没有测试结果
可视化展示：
https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1xe4y197pv
参考文献
