[发明专利]一种基于深度摄像机的行人检测跟踪方法有效
申请号: | 201710112261.6 | 申请日: | 2017-02-28 |
公开(公告)号: | CN106951831B | 公开(公告)日: | 2020-07-31 |
发明(设计)人: | 王海滨;黄志举 | 申请(专利权)人: | 中科唯实科技(北京)有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46;G06T7/246 |
代理公司: | 北京律恒立业知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11416 | 代理人: | 顾珊;庞立岩 |
地址: | 100080 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供了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,判断是否为行人检测帧,如果是进入步骤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;步骤103:深度图像去噪声;步骤104:修正行人位置;步骤105:去除误检测;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SKIP整除,进入步骤102,开始进行行人检测。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 摄像机 行人 检测 跟踪 方法 | ||
【主权项】:
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应当不低于阈值Ther_d;漫水区域的面积为m_area,计算m_area与PR[n]的面积比值,如果比值过大,或者过小则判定位置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能否被所述常量整除,进入步骤102,开始进行行人检测。
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