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      一種基于特征拐點的人體高度估計方法與流程

      文檔序號:11459177閱讀:298來源:國知局
      一種基于特征拐點的人體高度估計方法與流程

      所屬領(lǐng)域

      本發(fā)明屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于特征拐點的人體高度估計方法,可用于智能交通系統(tǒng)、智能監(jiān)控系統(tǒng)以及視覺定位系統(tǒng)。



      背景技術(shù):

      隨著計算機視覺的發(fā)展和應用,室內(nèi)行人視覺定位技術(shù)迅速興起并得到廣泛關(guān)注。在單目視覺下,通過運動檢測得到運動行人前景,通過攝像機標定可以得到攝像機內(nèi)參數(shù)以及標定板所處的地平面外參數(shù),根據(jù)前兩部分結(jié)果可以完成行人定位。由于單目視覺無法獲取深度信息,主流的單目定位方法是對行人的腳部進行檢測定位。在行人下半身被遮擋的情況下,行人腳部所處的位置無法得到,對定位帶來困難。傳統(tǒng)的解決辦法是通過雙目視覺獲取運動行人深度信息完成定位。但雙目視覺存在一些問題:1)相比于單目視覺,成本較高;2)雙目的計算量較大,對于計算單元的性能要求較高,對于實時性的要求是個挑戰(zhàn);3)雙目的立體匹配一直是立體視覺中最困難的一步,它易受光學噪聲、平滑表面鏡面反射、透視失真、投影縮減、重復紋理、低紋理等因素的影響,使得匹配結(jié)果變差。



      技術(shù)實現(xiàn)要素:

      發(fā)明目的:在于針對上述已有技術(shù)中的問題,提出一種基于特征拐點的人體高度估計方法,能夠在低成本、低運算性能要求的前提下,解決因遮擋帶來的定位困難問題,提高定位精度。

      技術(shù)方案:為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明中一種基于特征拐點的人體高度估計方法,包括以下步驟:

      (1)對視頻幀進行運動檢測獲取運動行人的前景目標區(qū)域t;

      (2)對運動行人的前景目標區(qū)域t進行特征拐點檢測得到頭肩特征拐點p1與p2

      (3)根據(jù)頭肩特征拐點p1與p2分割出行人頭部,計算當前頭身比rc;

      (4)根據(jù)當前幀頭身比rc以及頭身比模型值rs完成人體遮擋判斷,若未遮擋則更新頭身比模型值rs,若遮擋,則進行高度估計獲取人體腳步位置。

      其中,步驟(2)中所述特征拐點檢測包括如下步驟:

      1)對前景區(qū)域t進行輪廓線提取得到若干輪廓線;

      2)對若干輪廓線進行檢測,濾除輪廓線點個數(shù)小于預設門限th的噪聲輪廓,得到有效行人輪廓c;

      3)以順時針方向為輪廓線方向,對有效行人輪廓線c上的任一點pi分別取其前后各n個點,計算pi的輪廓走向矢量adi,所述輪廓走向矢量adi定義為:

      adi={prepi,r,prepi,l,prepi,u,prepi,d,sufpi,r,sufpi,l,sufpi,u,sufpi,d}

      其中,pre表示點pi前面的點,suf表示點pi后面的點,pi,rpi,lpi,upi,d分別表示輪廓向右、左、上、下的程度;

      4)將adi中各元素初始化為0,分別對點pi之前的n個點以及點pi之后的n個點進行掃描,得到pi點的走向矢量adi;

      5)將滿足prepi,r>m1并且sufpi,u>m2的點記錄為特征拐點p1;將滿足prepi,d>m1并且sufpi,r>m2的點記錄為特征拐點p2,m1與m2為預設閾值。

      具體地,步驟4)中對點pi之前的n個點以及點pi之后的n個點進行掃描,指的是:

      1)對于點pi之前的某個點pj,若該點的下一個點pj+1在該點的右側(cè),則prepi,r加1;若該點的下一個點pj+1在該點的上側(cè),則prepi,u加1;若該點的下一個點pj+1在該點的下側(cè),則prepi,d加1;若該點的下一個點pj+1在該點的左側(cè)則prepi,l加1;

      2)對于點pi之后的某個點pj,若該點的下一個點pj+1在該點的右側(cè),則sufpi,r加1;若該點的下一個點pj+1在該點的上側(cè),則sufpi,u加1;若該點的下一個點pj+1在該點的下側(cè),則sufpi,d加1;若該點的下一個點pj+1在該點的左側(cè),則sufpi,l加1。

      具體地,步驟(4)中根據(jù)當前頭身比rc以及頭身比模型值rs完成人體遮擋判斷,具體如下:

      1)根據(jù)頭身比模型值rs以及預設置信區(qū)間[rl,rh]計算無遮擋時頭身比有效范圍[rs·rl,rs·rh],判斷當前幀頭身比rc是否在此范圍中;

      2)若當前幀頭身比rc在有效范圍中,則沒有發(fā)生遮擋;

      3)若當前幀頭身比rc不在有效范圍中,則發(fā)生遮擋。

      有益效果:本發(fā)明中基于特征拐點的人體高度估計方法,通過運動檢測得到行人的前景區(qū)域,根據(jù)檢測到的兩個特征拐點分割行人頭部,通過行人未被遮擋時構(gòu)建的頭身比模型以及分割出的頭部高度對人體高度進行估計,完成人體腳部位置的估計,從而實現(xiàn)遮擋情況下的定位。本發(fā)明方法在實現(xiàn)時只需要采用單目攝像頭,成本低,算法時間復雜度低,避免了傳統(tǒng)雙目視覺的問題,并能使結(jié)果維持在較高的精度。

      附圖說明

      圖1是頭肩特征拐點以及頭身比定義示意圖;

      圖2是本發(fā)明中基于特征拐點的人體高度估計方法的流程圖;

      圖3是輪廓走向矢量計算模板;

      圖4是本發(fā)明方法拐點檢測效果對比圖,(a)是運動行人的前景目標區(qū)域,圖4(b)為圖4(a)的拐點檢測效果圖;

      圖5是輪廓走向矢量計算示意圖,圖5(a)是人體輪廓片段圖,圖5(b)是對輪廓片中的點1進行掃描示意圖,圖5(c)是對輪廓片中的點2進行掃描示意圖,圖5(d)是對輪廓片中的點3進行掃描示意圖。

      具體實施方式

      下面結(jié)合實施例對本發(fā)明作更進一步的說明。

      如圖1所示,本發(fā)明中的兩類特征拐點p1、p2,分別位于人頭與一側(cè)肩膀之間,p1反映輪廓先向右,后向上的走向,p2反映輪廓先向下,后向右的走向。定義頭身比為h1/h2,h1為頭頂至肩膀的距離,h2為頭頂至腳的距離。

      如圖2所示,本發(fā)明中基于特征拐點的人體高度估計方法,對于每一時刻的視頻數(shù)據(jù)進行處理,包括以下步驟:

      (1)對視頻幀進行運動檢測獲取運動行人的前景目標區(qū)域t;

      (2)對運動行人的前景目標區(qū)域t進行特征拐點檢測得到頭肩特征拐點p1與p2;

      (3)根據(jù)頭肩特征拐點p1與p2分割出行人頭部,計算當前幀頭身比rc;

      (4)根據(jù)當前幀頭身比rc以及頭身比模型值rs完成人體遮擋判斷,若未遮擋則可以直接獲取到人體腳步位置,不需要進行高度估計,此時更新頭身比模型值rs,若遮擋,則進行高度估計獲取人體腳步位置。

      利用上述步驟對運動行人的高度進行估計后,便可根據(jù)人頭坐標和所估計的高度估計出人體腳部位置,實現(xiàn)定位;對每個視頻幀進行上述處理后,便可獲取到運動行人的行進軌跡。

      上述步驟(2)中,特征拐點檢測具體包括如下步驟:

      1)對前景區(qū)域t進行輪廓線提取得到若干輪廓線;

      2)對若干輪廓線進行檢測,濾除輪廓線點個數(shù)小于預設門限th(th>>10)的噪聲輪廓,得到有效行人輪廓c;

      3)規(guī)定順時針方向為輪廓線方向,對輪廓線c上的任一點pi分別取其前后各n(n=10)點,按圖3所示的模板計算pi的輪廓走向矢量adi,該模板中以pj(i-n≤j<i+n)為中心,按輪廓線方向檢測點pj下一個點pj+1的位置,數(shù)字0至7代表的是點pj+1可能出現(xiàn)的位置,如1代表的是pj+1在pi的右側(cè),3代表的是pj+1在pi的下側(cè),5代表的是pj+1在pi的左側(cè),7代表的是pj+1在pi的上側(cè)。

      輪廓走向矢量adi定義為:

      adi={prepi,r,prepi,l,prepi,u,prepi,d,sufpi,r,sufpi,l,sufpi,u,sufpi,d}

      pre表示前面的點,suf表示后面的點,pi,rpi,lpi,upi,d分別表示輪廓向右、左、上、下的程度;

      4)將adi中各元素初始化為0,分別對點pi之前的n個點以及點pi之后n個的點進行掃描,得到pi點的走向矢量adi;具體如下:

      4a)對點pj(i-10≤j≤i-1),重復以下步驟:

      將點pj(i-10≤j≤i-1)作為圖3表格的中心,點pj的下一個點pj+1如果在位置1,則prepi,r加1,如果在位置7,則prepi,u加1,在位置3,則prepi,d加1,在位置5,則prepi,l加1,其他位置則不變。

      4b)對點pj(i≤j≤i+9),重復以下步驟:

      將點pj(i≤j≤i+9)作為圖3表格的中心,點pj的下一個點pj+1如果在位置1,則sufpi,r加1,如果在位置7,則sufpi,u加1,在位置3,則sufpi,d加1,在位置5,則sufpi,l加1,其他位置則不變。

      5)對輪廓線c上所有點的adi進行遍歷,將滿足prepi,r>m1并且sufpi,u>m2的點記錄為第一類拐點;將滿足prepi,d>m1并且sufpi,r>m2的點記錄為第二類拐點,m1與m2為預設閾值,實際檢測效果如圖4(b)所示,左側(cè)白點為第一類拐點p1,右側(cè)白點為第二類拐點p2。

      為了進一步清楚地解釋步驟4),以圖5(a)所示的行人輪廓片段為例,設n=5,計算輪廓片段中的輪廓點6的走向矢量ad6,過程如下:

      1)將ad6中各元素初始化為0,則:

      ad6={0,0,0,0,0,0,0,0}

      2)第一步,先對輪廓點6之前的5個點中的輪廓點1進行掃描,按照圖3走向矢量計算模板計算ad6,如圖5(b)所示,此時輪廓點1的下一個輪廓點2在矢量模板位置2,所以ad6不變;

      3)掃描輪廓點2,按照圖3走向矢量計算模板計算ad6,如圖5(c)所示,此時輪廓點2的下一個輪廓點3在矢量模板位置3,則ad6的prep6,d加1變?yōu)椋?/p>

      ad6={0,0,0,1,0,0,0,0}

      4)掃描輪廓點3,按照圖3走向矢量計算模板計算ad6,如圖5(d)所示,此時輪廓點3的下一個輪廓點4在矢量模板位置3,則ad6的prep6,d加1變?yōu)椋?/p>

      ad6={0,0,0,2,0,0,0,0}

      5)依次掃描輪廓點6之前的5個點中剩下的輪廓點4-5,得到ad6為:

      ad6={0,0,0,3,0,0,0,0}

      6)第二步,對輪廓點6及輪廓點6之后的5個輪廓點6-10按照類似于2)3)4)5)中的掃描方式進行掃描,得到最終的ad6為:

      ad6={0,0,0,3,5,0,0,0}。

      上述步驟(3)中,根據(jù)特征拐點分割頭部以及頭身比rc計算具體包括如下步驟:

      1)依據(jù)圖1坐標系定義讀取特征拐點坐標p1(u1,v1)與p2(u2,v2),頭頂坐標ph(uh,vh),及檢測到的人體前景區(qū)域底部坐標pf(uf,vf);

      2)計算頭部分割線

      3)計算當前幀頭身比

      上述步驟(4)中根據(jù)當前幀頭身比rc以及頭身比模型值rs完成人體遮擋判斷及高度估計,具體如下:

      1)根據(jù)頭身比模型值rs以及預設置信區(qū)間[rl,rh]計算無遮擋時頭身比有效范圍[rs·rl,rs·rh],判斷rc是否在此范圍中;

      2)若rc在有效范圍中,則此時沒有發(fā)生遮擋,用rc更新數(shù)據(jù)庫中的頭身比模型rs;

      3)若rc不在有效范圍中,則此時發(fā)生遮擋,根據(jù)此時的rs以及p1與p2分割出的頭部高度估計人體高度,即得到人體腳部位置。

      其中,頭身比模型值rs的更新過程如下:

      1)初始化頭身比模型值rs為r0(頭身比r0大約為1/7),并初始化頭身比模型滑動數(shù)組moveave_fifo[n]={r0,r0...r0}(n為滑動數(shù)組大小,n一般取10);

      2)根據(jù)當前幀頭身比rc進行行人遮擋判斷,若發(fā)生遮擋,根據(jù)rs完成人體高度估計,若未發(fā)生遮擋,更新moveave_fifo及rs值,更新策略具體為:

      21)將moveave_fifo的后n-1個數(shù)據(jù)前移一位;

      22)將當前幀rc放入數(shù)組最后一個位置;

      23)則更新的頭身比模型值

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