專利名稱：一種快速俯視行人的檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種快速俯視行人的檢測方法，用于大型展覽館、體育場、圖書館、機(jī)場、地鐵站、大巴車、商場等人流高度密集場所，對客流的統(tǒng)計。
背景技術(shù)：
我國是個人口眾多的國家，特別在城市，公共交通以及公共資源的合理調(diào)配一直是相關(guān)職能部門高度關(guān)注的課題。在大型展覽館、體育場、圖書館、機(jī)場、地鐵站、大巴車、商場等人流高度密集場所，對客流的統(tǒng)計顯得尤為重要，只有依靠準(zhǔn)確的客流數(shù)據(jù)，才能發(fā)揮智能調(diào)度系統(tǒng)作用，讓公共資源得到更充分的利用，讓大眾出行更加便捷和安全。目前根據(jù)數(shù)據(jù)采集原理，客流計數(shù)系統(tǒng)可以分為紅外光電傳感器式、多攝像頭立體視覺式和單攝像頭式三大類系統(tǒng)。
I、紅外光電傳感器式客流計數(shù)系統(tǒng)是采用紅外對射遮擋與壓力傳感器技術(shù)，這種系統(tǒng)能有效區(qū)分客流中的成人和幼兒以及行李物品的干擾，但無法處理擁擠的人群，不適用普通公交客流檢測，只能用在單一且出入口狹窄的長途客運(yùn)汽車作超載檢測。2、多攝像頭的立體視覺的客流計數(shù)系統(tǒng)。使用至少兩個事先標(biāo)定好的攝像頭，通過立體深度算法，將場景的深度圖計算出來。在深度圖中可以分割出每一個經(jīng)過攝像頭前的行人。多攝像頭立體視覺式系統(tǒng)的主要問題是由于使用多個攝像頭，并需要準(zhǔn)確標(biāo)定，體積較大,系統(tǒng)成本也較高。Terada等人提出利用雙目立體視覺獲取行人的深度信息，并根據(jù)深度信息檢測目標(biāo)；(〃A Method of Counting the Passing People by Using the Stereo Images, 〃InProc. Intl. Conf. of Image Processing, Vol. 2, pp. 338-342, Oct, 1999)于海濱等人提出基于行人頭部特征并利用頭部區(qū)域的視差實現(xiàn)運(yùn)動行人計數(shù)；(浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)2009. 14(3).)朱秋煜等人提出了一種基于立體視覺的公交車客流計數(shù)方法(中國圖象圖形學(xué)報，2009. 14(11):第2391-2395頁)；但上述基于立體視覺的方法存在計算量過大、運(yùn)動跟蹤的可靠性不高等問題。3、單目攝像頭的客流計數(shù)系統(tǒng)。此前單目攝像頭的計數(shù)方法，主要是檢測人頭或者頭肩部，根據(jù)形狀、面積或顏色識別乘客來計數(shù)。例如，于海濱、劉濟(jì)林在論文應(yīng)用于公交客流統(tǒng)計的機(jī)器視覺方法，(中國圖象圖形學(xué)報，2008. 13 (4):第716-722頁)中提出的hough 變換檢測圓或類圓；論文K_means Based Segmentation for Real-Time ZenithalPeople Counting, (in IEEE International Conference on Image Processing. 2008.)的方法是先進(jìn)行背景去除，分離前景的目標(biāo)塊，通過實驗將目標(biāo)塊劃分成標(biāo)準(zhǔn)的8x8，12x12，16x16三種規(guī)格,并設(shè)定塊與塊的最小距離,再運(yùn)用k_means對前景目標(biāo)塊分割獲得行人的數(shù)量；論文[6]是基于區(qū)域的策略，即通過計算區(qū)域像素的大小估算行人數(shù)量。這些方法有的是沒有檢測目標(biāo)的具體特征，有的是過度依靠目標(biāo)的細(xì)節(jié)特征，如邊緣檢測、顏色信息等，這些放在在復(fù)雜的實際工作條件下的運(yùn)行效果，還有待檢驗。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明公開了一種快速俯視行人的檢測方法，利用俯視行人的頭部或頭肩部的幾何對稱或不對稱的特點(diǎn)，結(jié)合頭部顏色穩(wěn)定均勻的特點(diǎn)，對圖像矩形區(qū)域的灰度累加值進(jìn)行比較，以達(dá)到快速檢測行人的目的。本發(fā)明方法可以有效克服現(xiàn)有技術(shù)中，紅外光電傳感器無法檢測擁擠的人流；多攝像頭立體視覺法體積較大，系統(tǒng)成本高，計算量大，而運(yùn)動跟蹤的可靠性不高；單目攝像頭法由于運(yùn)行工況復(fù)雜，效果尚無法檢驗等弊端。本發(fā)明快速俯視行人的檢測方法是這樣實現(xiàn)的一種快速俯視行人的檢測方法，通過頭頂上方的單目攝像頭拍攝俯視行人的圖像或視頻，利用行人頭部的幾何特點(diǎn)，結(jié)合頭部顏色均勻的特征，設(shè)定多級級聯(lián)的分類器結(jié)構(gòu)；將框定頭部的矩形框區(qū)域設(shè)置為分類器的輸出目標(biāo)；利用“積分圖”計算各分類器矩形子塊的灰度累加值，根據(jù)對應(yīng)的特征，計算各分類器矩形框內(nèi)部矩形子塊累加值的偏差，進(jìn)行判斷、篩選；用設(shè)定了大小的矩形窗口遍歷整張圖像，對整張圖像各個框定區(qū)域依次、循環(huán)計算各分類器要求的矩形子塊灰度累加值和偏差，在檢區(qū)域一旦不符合分類器某級要求 就立刻被拋棄，繼續(xù)重新處理后續(xù)待檢區(qū)域，從而快速捕捉俯視行人的頭像信息。所述的多級級聯(lián)的分類器結(jié)構(gòu)的設(shè)定以及具體實施步驟如下A)分類器I :頭部矩形框視為左右對稱結(jié)構(gòu)，將矩形窗口框定的區(qū)域按左、右均分為二，成兩個矩形子塊，利用“積分圖”分別計算左、右兩個矩形子塊的灰度累加值，再利用公式(3)計算左、右兩個矩形區(qū)域中的灰度值偏差，偏差e的計算式如下
權(quán)利要求
1.ー種快速俯視行人的檢測方法，通過頭頂上方的單目攝像頭拍攝俯視行人的圖像或視頻，利用行人頭部的幾何特點(diǎn)，結(jié)合頭部顔色均勻的特征，設(shè)定多級級聯(lián)的分類器結(jié)構(gòu)；將框定頭部的矩形框區(qū)域設(shè)置為分類器的輸出目標(biāo)；利用“積分圖”計算各分類器矩形子塊的灰度累加值，根據(jù)對應(yīng)的特征，計算各分類器矩形框內(nèi)部矩形子塊累加值的偏差，進(jìn)行判斷、篩選；用設(shè)定了大小的矩形窗ロ遍歷整張圖像，對整張圖像各個框定區(qū)域依次、循環(huán)計算各分類器要求的矩形子塊灰度累加值和偏差，在檢區(qū)域一旦不符合分類器某級要求就立刻被拋棄，繼續(xù)重新處理后續(xù)待檢區(qū)域，從而快速捕捉俯視行人的頭像信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的ー種快速俯視行人的檢測方法，其特征在于所述的多級級聯(lián)的分類器結(jié)構(gòu)的設(shè)定以及具體實施步驟如下 A)分類器I:頭部矩形框視為左右對稱結(jié)構(gòu)，將矩形窗ロ框定的區(qū)域按左、右均分為ニ，成兩個矩形子塊，利用“積分圖”分別計算左、右兩個矩形子塊的灰度累加值，再利用公式(3)計算左、右兩個矩形區(qū)域中的灰度值偏差，偏差e的計算式如下
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的ー種快速俯視行人的檢測方法，其特征在于所述的單目攝像頭安裝在公共通道出入口頂上端，向下拍攝行人，攝像頭距地面3 10米。
全文摘要
一種快速俯視行人的檢測方法，通過頭頂上方的單目攝像頭俯視行人，利用行人頭部或頭肩部的幾何特點(diǎn)，結(jié)合頭部顏色均勻的特征，設(shè)定多級分類器，將圖像中框定頭部的矩形框區(qū)域設(shè)置為分類器的輸出目標(biāo)；利用“積分圖”計算各分類器矩形子塊中所有像素的灰度累加值，計算各分類器矩形框內(nèi)部區(qū)域累加值的偏差，進(jìn)行判斷、篩選；用設(shè)定大小的矩形窗口遍歷整張圖像，對所有候選區(qū)域循環(huán)計算各分類器矩形子塊的灰度累加值和相應(yīng)矩形子塊之間累加值的偏差，快速捕捉俯視行人的頭像信息。本發(fā)明涉及的特征運(yùn)算主要是加法運(yùn)算，且分類器的級聯(lián)設(shè)計可以使大部分非目標(biāo)區(qū)域在經(jīng)過前面的分類器時就被濾除掉，大大減少了計算量，提高了捕捉行人頭像信息的速度。
文檔編號G06K9/62GK102799894SQ20121020824
公開日2012年11月28日 申請日期2012年6月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月21日
發(fā)明者唐春暉, 張仁杰 申請人:上海理工大學(xué)