對應(yīng)圖像頓，例如對于由多個立體相機在相同時刻ti拍攝的各自的n頓中，基于距離物體 較近的立體相機拍攝的第n頓定位的位置點的精度要高于基于距離物體較遠的立體相機 拍攝的n頓定位的位置點的精度。具體的，可W采用各種適當?shù)姆绞絹泶_定各位置點的具 體置信度值，只要置信度值與物體和立體相機之間的距離成反比即可。
[0078] 再比如，在另一個示例中，基于在所述相同時刻所述物體相對于多個立體相機的 可見度來確定各個對應(yīng)位置點的置信度。可W采用各種適當?shù)姆绞絹泶_定物體相對于立體 相機的可見度，送里結(jié)合圖10(a)-10(c)W基于投影表面積圖的方法為例進行說明。關(guān)于 投影表面積圖的具體概念可參見MichaelHarvilie的論文'Stereo化rson化ackingwith AdaptivePlan-ViewTemplatesofHeightandOccupancyStatistics'。圖10(a)不出了 作為待識別運動方向的物體的人對立體相機完全可見時相應(yīng)的投影表面積圖；圖10(b)示 出了當人被部分遮擋時相應(yīng)的投影表面積圖。比較圖10(a)和10(b)右側(cè)的投影表面積圖 可知，非黑色區(qū)域的面積越大，則人對于相機的可見度就越高。因此，可W采用如下公式（1) 來表示物體對于相機的可見度：
[0079] (!)
[0080] 其中，A0表示投影面積，即投影表面積圖中非黑色的區(qū)域的面積，而AB代表整個 投影表面積圖的面積，如圖10(c)所示。顯然，A0與AB的比值越大，人對于立體相機的可 見度就越高，進而基于該立體相機拍攝的圖像定位所述物體中的預(yù)定特征點的準確性就越 高。因此，對于由多個立體相機在相同時刻拍攝的多個對應(yīng)圖像頓，例如對于由多個立體相 機在相同時刻ti拍攝的各自的n頓中，基于人相對于其的可見度較高的立體相機拍攝的 第n頓定位的位置點的精度要高于基于人相對于其的可見度較低的立體相機拍攝的n頓 定位的位置點的精度。具體的，可W采用各種適當?shù)姆绞絹泶_定各位置點的具體置信度值， 只要置信度值與人相對于立體相機的可見度成正比即可。
[0081] 當然，W上所描述的基于多個立體相機與所述物體的距離、基于物體相對于多個 立體相機的可見度來確定對應(yīng)位置點的置信度僅僅是示例而并非是對本發(fā)明的限制，本領(lǐng) 域技術(shù)人員也可W同時考慮上述兩者或基于其他的影響因素來確定對應(yīng)位置點的置信度。
[0082] 在步驟S7032,對各個對應(yīng)位置點投影在地平面上的各個對應(yīng)軌跡點分配權(quán)重，其 中對應(yīng)位置點的置信度越高，則對應(yīng)軌跡點的權(quán)重越大。
[0083] 在該步驟中根據(jù)各個位置點的置信度來為與其對應(yīng)的軌跡點分配權(quán)重，W使得軌 跡點的權(quán)重與對應(yīng)位置點的置信度成正比。圖11(a)例示了對來自多個相機的軌跡點分配 權(quán)重的示意情形。如圖11(a)所示，仍W圖1中對應(yīng)于第n頓到第f6頓的軌跡點來加W 說明。如前所述，立體相機caml,cam2和cam3是同步好的，即caml,cam2和cam3分別在 相同的時刻tl-t6拍攝各自的第fl-f6頓。假設(shè)立體相機caml，cam2和cam3在每個時刻 拍攝的圖像頓中的物體中的預(yù)定特征點投影在現(xiàn)實世界中的對應(yīng)軌跡點分別用空必圓點、 實必圓點和帶陰影的圓點來表示。其中，圓點的大小表示每個時刻由每個相機定位的軌跡 點的可信度，點越大代表軌跡點的可信度越高，權(quán)重越大。例如，如圖中所示，在拍攝各自的 第f2頓時，基于立體相機caml拍攝的第f2頓定位的位置點的置信度最高，因此與該位置 點對應(yīng)的軌跡點的權(quán)重最大，而基于立體相機cam2拍攝的第f2頓定位的位置點的置信度 最低，因此與該位置點對應(yīng)的軌跡點的權(quán)重最大。再比如，在拍攝各自的第巧頓時，基于立 體相機cam2拍攝的第巧頓定位的位置點的置信度最高，因此與該位置點對應(yīng)的軌跡點的 權(quán)重最大，而基于立體相機cam3拍攝的第巧頓定位的位置點的置信度最低，因此與該位置 點對應(yīng)的軌跡點的權(quán)重最小。
[0084] 回到圖9,在步驟S7033,基于各個軌跡點的權(quán)重，對多個所述對應(yīng)軌跡點的總體 分布進行統(tǒng)計分析，W確定其變化最顯著的方向。
[00財 W圖11(a)中所示的情形為例，采用立體相機caml,cam2和cams來識別物體的運 動方向，并且采樣窗口的大小為6,因此在該步驟中將結(jié)合軌跡點的權(quán)重，對于如圖中所示 18個軌跡點進行統(tǒng)計分析。此處，可W采用任何適當?shù)默F(xiàn)有方法基于各個軌跡點的權(quán)重對 所述多個軌跡點的總體分布進行統(tǒng)計分析w確定軌跡點變化最顯著的方向，作為物體在該 采樣窗口中的運動方向。
[0086] 例如，在一個示例實現(xiàn)中，可W基于各個軌跡點的權(quán)重進行重采樣，并采用主成分 分析法（PCA)對重采樣后的多個軌跡點的總體分布進行統(tǒng)計分析。所謂重采樣，就是基于 各個軌跡點的權(quán)重，用不同數(shù)量的"子軌跡點"來代替原軌跡點的過程。具體來說，對于權(quán) 重較大的軌跡點，用較多數(shù)量的"子軌跡點"來代替它；而對于權(quán)重較小的軌跡點，則用較 少數(shù)量的"子軌跡點"來代替它。例如，圖11(b)示出了對于如圖11(a)所示的各軌跡點進 行重采樣后的示例情形。如前所述，在圖11(a)所示的情形中，在拍攝各自的第f2頓時，基 于立體相機caml拍攝的第f2頓定位的軌跡點的權(quán)重最大，而基于立體相機cam2拍攝的第 f2頓定位的軌跡點的權(quán)重最大，因此如圖11(b)所示，在進行重采樣時，對于基于立體相機 caml拍攝的第f2頓定位的軌跡點用較多數(shù)量的"子軌跡點"（例如4個）來代替，而對于 基于立體相機cam2拍攝的第f2頓定位的軌跡點則用較少數(shù)量的"子軌跡點"（例如2個） 來代替。再比如，如前所述，在圖11(a)所示的情形中，在拍攝各自的第f5頓時，基于立體 相機cam2拍攝的第巧頓定位的軌跡點的權(quán)重最大，而基于立體相機cam3拍攝的第巧頓 定位的軌跡點的權(quán)重最小。因此如圖11(b)所示，在進行重采樣時，對于基于立體相機cam2 拍攝的第巧頓定位的軌跡點用較多數(shù)量的"子軌跡點"（例如4個）來代替，而對于基于立 體相機cams拍攝的第巧頓定位的軌跡點則用較少數(shù)量的"子軌跡點"（例如2個）來代 替。能夠理解，在拍攝第n頓至f6頓的6個時刻中的每個時刻，重采樣得到的"子軌跡點" 的總數(shù)是一致的。圖11(c)例示了采用主成分分析法（PCA)對重采樣后的多個子軌跡點的 總體分布進行統(tǒng)計分析W確定其變化最顯著的方向作為物體在該采樣窗口中的運動方向 的示意圖。如圖11(c)所示，圖中的楠圓形表示采樣窗口，圖中的長箭頭表示應(yīng)用主成分分 析法計算出的第一主成分方向，其作為所述物體在該采樣窗口中的運動方向。主成分分析 法W及第一主成分方向均是本領(lǐng)域中公知的，此處不進行詳細描述。
[0087] 能夠理解，上述基于各個軌跡點的權(quán)重進行重采樣并采用主成分分析法確定軌跡 點變化最顯著的方向僅僅是示例而并非是對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員可W采用例如 帶權(quán)的最小二乘法、基于加權(quán)協(xié)方差矩陣的主成分分析等其他適當?shù)姆椒▽壽E點的總體 分布進行統(tǒng)計分析W確定其變化最顯著的方向來作為物體的運動方向。
[008引W上描述了如圖7中所示的識別物體的運動方向的方法?？蛇x的，上述如圖7所 示的用于識別物體的運動方向的方法可W連續(xù)執(zhí)行多次，即每當按照上述步驟S701-S703 針對一個采樣窗口確定了物體在該采樣窗口中的運動方向后，可W繼續(xù)跟蹤待識別運動方 向的物體，并再次執(zhí)行上述步驟S701-S703中的處理，W識別物體在下一采樣窗口的運動 方向。
[0089] 可選的，與第一實施例中類似，在每次執(zhí)行如圖7中所示的用于識別物體的運動 方向的方法時，可W采用不同大小的采樣窗口。具體的，在針對一個采樣窗口確定了物體在 該采樣窗口中的運動方向后，可W基于該采樣窗口中的對應(yīng)軌跡點確定物體的運動速度， 并根據(jù)該運動速度自適應(yīng)地調(diào)整所述采樣窗口的大小，隨后應(yīng)用該調(diào)整了大小的采樣窗口 執(zhí)行上述用于識別物體的運動方向的方法。上述處理的具體內(nèi)容在第一實施例中已有詳細 說明，此處不再賞述。
[0090]W上描述了根據(jù)本發(fā)明第二實施例的用于識別物體的運動方向的方法，其中主要 描述了該第二實施例與第一實施例的不同之處。在該實施例中，采用多個立體相機來檢測 物體W識別物體的運動方向，從而增大了檢測的覆蓋區(qū)域，解決了物體遮擋問題，并且減小 了相機的定位誤差的不利影響，提高了運動方向的識別精度。
[0091] <識別物體的運動方向的設(shè)備的總體配置〉
[0092] 圖12示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的用于識別物體的運動方向的設(shè)備1200的功能配 置框圖。
[0093] 如圖12所示，用于識別物體的運動方向的設(shè)備1200包括；圖像獲取單元1210， 配置用于獲取由至少一個立體相機拍攝的包括所述物體的圖像頓序列，該圖像頓序列的頓