[发明专利]一种基于深度摄像机的行人检测跟踪方法

权利要求书

1.一种基于深度摄像机的行人检测跟踪方法，其特征在于，包括步骤：

步骤101：读取视频流的一帧图像，并对图像的帧计数，计数为fN，每读取一帧fN加1，并判断fN能否被常量整除，如果能整除则进入步骤102，否则进入步骤107；

步骤102：使用聚合通道特征法做行人检测，其中选取YUV颜色通道、梯度幅值通道、梯度方向通道，组合成聚合通道特征；检测结果为一个矩形序列PR[N],其中N为检测到的行人的个数，PR[n]表示检测结果的第n个行人的矩形位置，然后进入步骤103；

步骤103：深度图像去噪声，先对RGB_D的D通道进行腐蚀操作，腐蚀半径为r，然后在进行膨胀操作，膨胀半径也为r，然后进入步骤104；

步骤104：修正行人位置，在RGB_D的D通道找到PR[n]对应的位置，然后使用canny算子找到图像的边缘，即行人的边缘轮廓C[n],然后找C[n]的最小外接矩形BRect，BRect即为修正后行人的位置，然后用BRect替换PR[n]，进入步骤105；

步骤105：去除误检测：在深度图像中，PR[n]默认为行人的位置，找到PR[n]的中心点center，然后以center作为漫水填充的种子点，一直向四周填充，填充的条件是相邻像素之间的深度值之差不低于阈值Ther_d；漫水区域的面积为m_area，计算m_area与PR[n]的面积比值，根据m_area与PR[n]的面积比值，判定位置PR[n]为误检测，然后将其删除，进入步骤106；

步骤106：目标匹配，目标匹配充分利用图像的时空信息，根据图像的相邻两帧之前只存在微小的运动这一特性；

步骤107：目标跟踪，以T_list为起点，开始对目标进行跟踪，直到fN能被所述常量整除，进入步骤102，开始进行行人检测，其中，T_List[n]为跟踪列表。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤107的具体方法为：

步骤201：对于跟踪目标T_List[n]，以其中心为原点，将原矩形放大到原来的2倍，结果产生矩形p_rect，进入步骤202；

步骤202：提取跟踪目标T_List[n]的指纹f_phash，然后进入步骤203；

步骤203：以p_rect的左上角为起点，以T_List[n]的大小为大小，每次向右移动T_List[n]的宽度除以10或向下移动T_List[n]的高度除以10，得到矩形的提取指纹，并找到指纹相似度最大的矩形s_rect，然后进入步骤204；

步骤204：s_rect即为跟踪结果，用p_rect更新T_List[n]。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：提取步骤202中指纹的具体方法为：

步骤301：缩小图像尺寸，将原始图像缩放到32*32；

步骤302：简化色彩，如果是RGB图像，则将其转化为灰度图像；

步骤303：对图像进行DCT变换；

步骤304：缩小DCT图像，只保留左上角8*8的矩阵；

步骤305：计算8*8DCT图像的像素平均值；

步骤306：对于8*8DCT图像的每个点，如果像素值大于像素平均值，则将像素值大于像素平均值的像素点编码为1，否则编码为0；最终生成的编码序列即为图像的指纹。