技術(shù)特征：

1.一種人的檢測方法，包括：

在包含待檢測的人的高度頂視圖中，進行初始的人的檢測；

將所述高度頂視圖劃分為一個或多個區(qū)域，并估計每個區(qū)域中的人群密度；

根據(jù)所述人群密度，確定每個區(qū)域中初始檢測到的人的可見區(qū)域；

對于每一個初始檢測到的人，分別從所述高度頂視圖和與該高度頂視圖對應(yīng)的灰度或彩色圖中提取該人的第一梯度特征和第二梯度特征；

對于每一個初始檢測到的人，基于所提取的第一梯度特征和第二梯度特征，利用預先建立的、與所確定的該人的可見區(qū)域?qū)?yīng)的分類器，確定該初始檢測到的人的置信度；以及

根據(jù)所述置信度，對初始的人的檢測結(jié)果進行修正。

2.如權(quán)利要求1所述的檢測方法，其中將所述高度頂視圖劃分為一個或多個區(qū)域，并估計每個區(qū)域中的人群密度進一步包括：

對所述高度頂視圖中初始檢測到的人進行聚類，以形成一個或多個聚類區(qū)域；

對于每一個聚類區(qū)域，基于該區(qū)域中初始檢測到的人的數(shù)目和該區(qū)域的面積，計算得到人群密度。

3.如權(quán)利要求1所述的檢測方法，其中將所述高度頂視圖劃分為一個或多個區(qū)域，并估計每個區(qū)域中的人群密度進一步包括：

將所述高度頂視圖劃分為預定大小的區(qū)域；

對于每個區(qū)域，提取密度檢測特征，該密度檢測特征用于表示該區(qū)域內(nèi)各像素之間的高度差分布；

根據(jù)所述密度檢測特征，利用通過統(tǒng)計學習方法預先建立的密度模型檢測出每個區(qū)域中的人數(shù)；

對于每個區(qū)域，基于該區(qū)域中檢測出的人數(shù)和該區(qū)域的面積，計算得到人群密度。

4.如權(quán)利要求1-3中任一項所述的檢測方法，其中根據(jù)所述人群密度確定每個區(qū)域中初始檢測到的人的可見區(qū)域進一步包括對于每個區(qū)域進行以下處理：

將該區(qū)域的人群密度與第一閾值和第二閾值進行比較，所述第一閾值大于第二閾值；

如果人群密度大于等于第一閾值，則確定該區(qū)域中初始檢測到的人的可見區(qū)域為頭部區(qū)域；

如果人群密度小于第一閾值并且大于等于第二閾值，則確定該區(qū)域中初始檢測到的人的可見區(qū)域為頭-肩區(qū)域；

如果人群密度小于第二閾值，則確定該區(qū)域中初始檢測到的人的可見區(qū)域為完整區(qū)域。

5.如權(quán)利要求1-3中任一項所述的檢測方法，其中對于每一個初始檢測到的人，分別從所述高度頂視圖和與該高度頂視圖對應(yīng)的灰度或彩色圖中提取該人的第一梯度特征和第二梯度特征進一步包括：

從高度頂視圖中包含有該初始檢測到的人的區(qū)域中，提取第一梯度特征；

基于該初始檢測到的人的最高點在高度頂視圖中的位置和像素值，通過坐標轉(zhuǎn)換，確定該初始檢測到的人在所述對應(yīng)的灰度或彩色圖中的位置及完整的該初始檢測到的人的外接矩形框；

確定所述外接矩形框與該初始檢測到的人的可見區(qū)域?qū)?yīng)的部分；

從對應(yīng)的灰度或彩色圖中的外接矩形框的對應(yīng)的部分中，提取第二梯度特征。

6.如權(quán)利要求5所述的檢測方法，其中所述第一梯度特征為LBP直方圖，所述第二梯度特征為HOG特征。

7.如權(quán)利要求1-3中任一項所述的檢測方法，其中所述分類器是采用所述第一梯度特征和第二梯度特征訓練得到的，所述分類器包括與人的頭部區(qū)域?qū)?yīng)的分類器、與人的頭肩區(qū)域?qū)?yīng)的分類器和與人的完整區(qū)域?qū)?yīng)的分類器。

8.如權(quán)利要求1-3中任一項所述的方法，其中根據(jù)所述置信度對初始的人的檢測結(jié)果進行修正進一步包括：

將每個初始檢測到的人的置信度與置信度閾值進行比較；

如果置信度大于等于置信度閾值，則確定初始檢測到的人是待檢測的人；

如果置信度小于置信度閾值，則確定初始檢測到的人是誤檢。

9.如權(quán)利要求3所述的方法，其中根據(jù)所述置信度對初始的人的檢測結(jié)果進行修正進一步包括：

對于每個所述區(qū)域，求解優(yōu)化方程以獲得修正的人的檢測結(jié)果，

其中D表示該區(qū)域中的人群密度，X為該區(qū)域中初始檢測到的人的向量表示，Xi為向量X中的第i個元素，p(X)為該區(qū)域中初始檢測到的人的置信度向量。

10.一種人的檢測設(shè)備，包括：

初始檢測單元，配置為在包含待檢測的人的高度頂視圖中，進行初始的人的檢測；

密度估計單元，配置為將所述高度頂視圖劃分為一個或多個區(qū)域，并估計每個區(qū)域中的人群密度；

可見區(qū)域確定單元，配置為根據(jù)所述人群密度，確定每個區(qū)域中初始檢測到的人的可見區(qū)域；

特征提取單元，配置為對于每一個初始檢測到的人，分別從所述高度頂視圖和與該高度頂視圖對應(yīng)的灰度或彩色圖中提取該人的第一梯度特征和第二梯度特征；

置信度確定單元，配置為對于每一個初始檢測到的人，基于所提取的第一梯度特征和第二梯度特征，利用預先建立的、與所確定的該人的可見區(qū)域?qū)?yīng)的分類器，確定該初始檢測到的人的置信度；以及

修正單元，配置為根據(jù)所述置信度，對初始的人的檢測結(jié)果進行修正。