本發(fā)明涉及人數(shù)統(tǒng)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于深度圖像的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法及其系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

人數(shù)統(tǒng)計(jì)在日常生活中有著廣泛的應(yīng)用，比如旅游景點(diǎn)、商場、展會(huì)、汽車以及輪船等等場景下都需要對(duì)出入人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。傳統(tǒng)的靠人計(jì)數(shù)的方式需要投入專門的人力，同時(shí)靠機(jī)械設(shè)備的計(jì)數(shù)亦需要投入大量的成本，此外這些傳統(tǒng)的計(jì)數(shù)方法都無法快速地進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)數(shù)效率及準(zhǔn)確率都有待提高。

基于圖像的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法依靠對(duì)出入口處進(jìn)出人數(shù)的圖像進(jìn)行分析和處理，能快速地實(shí)現(xiàn)人數(shù)計(jì)數(shù)，因而越來越被重視，將會(huì)成為主流的計(jì)數(shù)方式。近年來，隨著深度相機(jī)設(shè)備的廣泛使用，由于深度圖像相比于普通的RGB圖像能更加準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)圖像分割，從而能更加準(zhǔn)確地進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)，將會(huì)有更加廣泛的應(yīng)用前景。

在利用深度相機(jī)進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)時(shí)，首先要進(jìn)行圖像分割，即將人體從圖像中分割出來，分割的效果將直接決定計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性。圖像分割的方法有多種，目前被廣泛采用的有基于閾值的分割方法、背景差分的分割方法以及基于光流的分割算法等等。無論那種方法都是基于整個(gè)目標(biāo)場景的深度圖像被獲取之后進(jìn)行的。

以上背景技術(shù)內(nèi)容的公開僅用于輔助理解本發(fā)明的發(fā)明構(gòu)思及技術(shù)方案，其并不必然屬于本專利申請(qǐng)的現(xiàn)有技術(shù)，在沒有明確的證據(jù)表明上述內(nèi)容在本專利申請(qǐng)的申請(qǐng)日已經(jīng)公開的情況下，上述背景技術(shù)不應(yīng)當(dāng)用于評(píng)價(jià)本申請(qǐng)的新穎性和創(chuàng)造性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于提出一種基于深度圖像的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法及其系統(tǒng)，以解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的需要對(duì)獲得的深度圖像進(jìn)行圖像分割、影響計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性和計(jì)數(shù)速度慢的技術(shù)問題。

為此，本發(fā)明提出一種基于深度圖像的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，基于深度相機(jī)進(jìn)行處理，該處理包括光學(xué)投影、光學(xué)圖像接收、匹配計(jì)算、深度圖像獲取、人數(shù)統(tǒng)計(jì)的步驟，所述匹配計(jì)算根據(jù)由定制的深度測量范圍得到的像素區(qū)間作為匹配計(jì)算的搜索范圍進(jìn)行匹配，所述深度圖像獲取通過該像素區(qū)間獲取像素偏離值進(jìn)行深度圖像獲取，所述人數(shù)統(tǒng)計(jì)通過獲取的深度圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)，所述定制包括如下步驟：

獲取所述深度相機(jī)的位置信息和預(yù)設(shè)的人體身高區(qū)間，將所述位置信息與所述人體身高區(qū)間的差作為定制測量范圍，得到小于所述測量區(qū)間的深度區(qū)間；

根據(jù)該小于所述測量區(qū)間的深度區(qū)間，得到搜索范圍小的像素區(qū)間。

優(yōu)選地，本發(fā)明的方法還可以具有如下步驟：

包括至少一個(gè)預(yù)設(shè)的所述人體身高區(qū)間，對(duì)應(yīng)至少一個(gè)預(yù)設(shè)的人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景。

人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景的設(shè)置包括通過所述深度相機(jī)上的硬件按鈕進(jìn)行實(shí)體按鍵式設(shè)置，所述硬件按鈕對(duì)應(yīng)相應(yīng)預(yù)設(shè)人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景。

人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景的設(shè)置包括通過所述深度相機(jī)上的場景設(shè)置模塊進(jìn)行非實(shí)體按鍵式設(shè)置，所述場景設(shè)置模塊對(duì)應(yīng)相應(yīng)預(yù)設(shè)應(yīng)用場景下的所述定制測量范圍。

當(dāng)所述深度相機(jī)已設(shè)置在相應(yīng)預(yù)設(shè)人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景下時(shí)，還包括以下步驟：

所述深度相機(jī)采集當(dāng)前人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景的深度圖像的深度信息；

將所采集的深度信息與所述深度相機(jī)當(dāng)前的所述定制測量范圍進(jìn)行對(duì)比；

根據(jù)對(duì)比結(jié)果自動(dòng)調(diào)整當(dāng)前的所述定制測量范圍的最大深度值和最小深度值，獲得與當(dāng)前人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景相符合的所述定制測量范圍。

所述深度相機(jī)設(shè)置于支架上，根據(jù)定制深度范圍內(nèi)的區(qū)間和支架寬度確定深度相機(jī)的有限測量區(qū)間，超過該有限測量區(qū)間的像素不予計(jì)算。

另外，本發(fā)明還提供了一種基于深度圖像的人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，基于上述所述的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)，包括人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊和深度相機(jī)，所述深度相機(jī)包括光學(xué)投影模塊、圖像采集模塊和處理器，所述光學(xué)投影模塊用于向目標(biāo)空間投射結(jié)構(gòu)光圖案；所述圖像采集模塊用于采集目標(biāo)空間結(jié)構(gòu)光圖案對(duì)應(yīng)的光學(xué)圖像和參考圖像；所述處理器根據(jù)由定制的深度測量范圍得到的像素區(qū)間作為搜索范圍對(duì)光學(xué)圖像和參考圖像進(jìn)行匹配計(jì)算，根據(jù)匹配計(jì)算獲得的像素偏離值得到目標(biāo)的深度圖像，所述人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊根據(jù)深度圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)。

優(yōu)選地，本發(fā)明的系統(tǒng)還可以具有如下技術(shù)特征：

所所述深度相機(jī)還包括硬件按鈕，用于通過實(shí)體形式選擇預(yù)設(shè)應(yīng)用場景并切換。

所述深度相機(jī)還包括場景設(shè)置模塊，用于通過非實(shí)體形式選擇預(yù)設(shè)應(yīng)用場景并切換。

所述人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊為設(shè)于所述深度相機(jī)上的人數(shù)統(tǒng)計(jì)處理器，或與所述深度相機(jī)聯(lián)網(wǎng)的移動(dòng)設(shè)備，或與所述深度相機(jī)聯(lián)網(wǎng)的云服務(wù)端。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)對(duì)比的有益效果包括：本發(fā)明提出了能夠直接由深度相機(jī)測量出人體前景圖像的方法，通過預(yù)設(shè)的人體身高區(qū)間和設(shè)置在支架上的位置信息進(jìn)行深度測量范圍的定制，以獲得定制測量范圍和深度區(qū)間，進(jìn)而轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的匹配計(jì)算的搜索范圍，從而提高匹配計(jì)算算法效率，相比于已有技術(shù)，由于定制的深度測量范圍小于深度相機(jī)已經(jīng)確定的測量范圍，因而在進(jìn)行匹配計(jì)算時(shí)搜索區(qū)域也相應(yīng)變小，可以較大幅度提高匹配計(jì)算的計(jì)算速度，進(jìn)而降低系統(tǒng)處理的計(jì)算量，通過這種深度測量范圍的定制可以提高深度相機(jī)的采集幀數(shù)。另外由于通過人體身高區(qū)間進(jìn)行定制深度范圍的定制，所以相比于傳統(tǒng)基于深度相機(jī)的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法相比，本發(fā)明所述的深度相機(jī)可以根據(jù)人體出現(xiàn)的深度區(qū)間直接測量出對(duì)應(yīng)的人體深度信息，所得的深度信息中不包含背景信息，可以直接被用來進(jìn)行人體識(shí)別與計(jì)數(shù)，從而避免了圖像分割的步驟，一方面能避免圖像分割帶來的誤差，另一方面能很大程度上提升了人數(shù)統(tǒng)計(jì)的速度，提高了人數(shù)統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性與效率。

優(yōu)選方案中，本發(fā)明可以通過實(shí)體按鍵式或非實(shí)體按鍵式進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景的設(shè)置，實(shí)體按鍵式通過在深度相機(jī)上設(shè)置的硬件按鈕，通過硬件按鈕事先選定深度相機(jī)的人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景，進(jìn)而使得深度相機(jī)在該人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景下對(duì)應(yīng)的定制測量范圍進(jìn)行工作，操作簡單方便，同時(shí)，采用非實(shí)體按鍵式是通過在深度相機(jī)內(nèi)設(shè)場景設(shè)置模塊，該場景設(shè)置模塊可配合深度相機(jī)的交互軟件或其他軟件進(jìn)行非實(shí)體按鍵式設(shè)置，這種方式對(duì)深度相機(jī)的實(shí)體結(jié)構(gòu)改變較小，局限性小，應(yīng)用廣。

同時(shí)，當(dāng)所述深度相機(jī)已設(shè)置在相應(yīng)預(yù)設(shè)人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景下時(shí)，可對(duì)定制測量范圍的自動(dòng)選擇調(diào)整，這樣可以使得的處在人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景下的定制測量范圍調(diào)整地更加合理，進(jìn)而進(jìn)一步降低計(jì)算量，自動(dòng)選擇可以由深度相機(jī)自動(dòng)定制，系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)的人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景獲取的深度圖像的最大和最小的深度值實(shí)時(shí)計(jì)算出對(duì)應(yīng)深度區(qū)間進(jìn)行匹配計(jì)算，這樣可將深度區(qū)間控制在最合理的范圍，進(jìn)而將計(jì)算量降低值最小，提高深度相機(jī)的采集幀數(shù)。

人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊分為多種形式，可滿足不同的人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景，進(jìn)而完成人數(shù)準(zhǔn)確處理。

附圖說明

圖1是本發(fā)明具體實(shí)施方式一的流程圖；

圖2是本發(fā)明具體實(shí)施方式一和二的系統(tǒng)工作示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施方式并對(duì)照附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)該強(qiáng)調(diào)的是，下述說明僅僅是示例性的，而不是為了限制本發(fā)明的范圍及其應(yīng)用。

參照以下附圖1-2，將描述非限制性和非排他性的實(shí)施例，其中相同的附圖標(biāo)記表示相同的部件，除非另外特別說明。

以下實(shí)施例所述方法和系統(tǒng)主要針對(duì)基于結(jié)構(gòu)光技術(shù)的深度相機(jī)，目前基于結(jié)構(gòu)光技術(shù)的深度相機(jī)一般包含光學(xué)投影模塊3以及圖像采集模塊2，光學(xué)投影模塊3用于向目標(biāo)空間投射結(jié)構(gòu)光圖案，而圖像采集模塊2則用于采集帶有結(jié)構(gòu)光圖案的光學(xué)圖像，以下實(shí)施例中，結(jié)構(gòu)光圖案指散斑顆粒圖案。獲取深度信息的原理是將采集到的光學(xué)散斑圖像與系統(tǒng)中存取的參考圖像進(jìn)行匹配計(jì)算獲取像素偏離值，再通過三角測量原理利用像素偏離值與實(shí)際深度值的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系就可以獲取目標(biāo)空間的深度圖像。這里的參考圖像是通過采集距離深度相機(jī)已知深度值的平面上的光學(xué)散斑圖像而獲取的。

當(dāng)深度相機(jī)的光學(xué)投影模塊3以及圖像采集模塊2都確定后，該深度相機(jī)能測量的最大以及最小深度范圍也就確定了，超過深度測量范圍的目標(biāo)的測量結(jié)果將會(huì)不準(zhǔn)確。

光學(xué)散斑圖案與參考圖像的匹配計(jì)算速度決定了深度相機(jī)獲取目標(biāo)深度圖像的采集頻率，當(dāng)匹配計(jì)算的搜索范圍較大時(shí)，匹配算法將消耗更多的計(jì)算資源以及更多的時(shí)間，從而導(dǎo)致深度相機(jī)的采集頻率變小，用戶交互的體驗(yàn)較差。因而在深度相機(jī)的測量范圍內(nèi)，如果可以針對(duì)具體應(yīng)用對(duì)應(yīng)的深度區(qū)間，并僅對(duì)該深度區(qū)間進(jìn)行測量則會(huì)提高深度相機(jī)的計(jì)算速度以及采集頻率。

人數(shù)統(tǒng)計(jì)按照應(yīng)用場合一般可以分為斷面式與區(qū)域式。其中斷面式指通過統(tǒng)計(jì)狹小區(qū)域的人數(shù)，比如門、通道等，這一種主要用于統(tǒng)計(jì)人流量；而區(qū)域式指統(tǒng)計(jì)較大區(qū)域內(nèi)的人數(shù)，這一種主要用于監(jiān)控。

本發(fā)明主要針對(duì)斷面式人數(shù)統(tǒng)計(jì)，即用于統(tǒng)計(jì)人流量。在門或通道上方固定用于獲取深度圖像的深度相機(jī)，采集到人體深度圖像后利用計(jì)算機(jī)等計(jì)算設(shè)備進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)。優(yōu)選地，深度相機(jī)中集成了用于人數(shù)統(tǒng)計(jì)的人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊1，采集到深度圖像后利用自身的人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊1完成人數(shù)統(tǒng)計(jì)任務(wù)。也可以有其他的實(shí)現(xiàn)方式，比如人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊1可以是聯(lián)網(wǎng)的移動(dòng)設(shè)備，或者在云端的處理器設(shè)備等，在此不做限制。

實(shí)施例一：

本實(shí)施例提供了一種基于深度圖像的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，本實(shí)施例基于設(shè)有人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊1和設(shè)于支架5上的深度相機(jī)，將采取以下的步驟S1-S4:

首先，步驟S1：獲取所述深度相機(jī)設(shè)置在支架上的位置信息和預(yù)設(shè)的人體身高區(qū)間，獲得深度區(qū)間；

深度相機(jī)將被放置在支架5(門或通道等)的上部，測量方向朝下。對(duì)于已有的技術(shù)，當(dāng)人通過支架5時(shí)，深度相機(jī)可以采集到包含背景以及人體的深度圖像。實(shí)際上，當(dāng)深度相機(jī)被固定后，假如離地圖高度為3m，那么人體經(jīng)過支架5時(shí)，僅統(tǒng)計(jì)人體身高區(qū)間為1.5～2m范圍內(nèi)的人體即可。因而深度相機(jī)僅需要測量距離其1～1.5m區(qū)間內(nèi)物體的深度信息即可，而且該區(qū)間內(nèi)的深度圖像也一定是人體，且不包含背景圖像，可以直接用來進(jìn)行人體識(shí)別與計(jì)數(shù)。

當(dāng)然可以包括至少一個(gè)預(yù)設(shè)的所述人體身高區(qū)間，用于不同身高的人群，對(duì)應(yīng)至少一個(gè)預(yù)設(shè)的人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景。

一般地，當(dāng)深度相機(jī)的位置確定后，根據(jù)人體身高區(qū)間以及出入的位置可以確定出深度相機(jī)測量的深度區(qū)間，如上面所述，當(dāng)深度相機(jī)設(shè)置在支架5的正上方距離地面3m時(shí)，可以將深度區(qū)間設(shè)置在1～1.5m。在對(duì)具體人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景進(jìn)行深度范圍的定制時(shí)，可以通過多種方法，其中一種是在深度相機(jī)增加硬件按鈕，提前設(shè)置好多種不同的人體身高空間，分別對(duì)應(yīng)當(dāng)前的人體身高空間為1.5～2m，1～1.5m以及0.5～1m等等，采用硬件按鈕的實(shí)體按鍵的形式，可提前通過硬件按鈕進(jìn)行設(shè)置相應(yīng)應(yīng)用場景，簡單方便。

同時(shí)，還可根據(jù)實(shí)際情況選擇通過非實(shí)體按鍵式進(jìn)行提前設(shè)置人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景，另外一種可以通過場景設(shè)置模塊和軟件的進(jìn)行定制，即在應(yīng)用之前通過深度相機(jī)內(nèi)部或者其他軟件對(duì)測量范圍進(jìn)行設(shè)置，這種設(shè)置形式無需對(duì)深度相機(jī)的實(shí)體結(jié)構(gòu)做出大的改變，通過軟件進(jìn)行提前設(shè)置，場景的局限性小，應(yīng)用廣。

同時(shí)可由深度相機(jī)進(jìn)行智能自主定制，自動(dòng)選擇設(shè)置中，所述深度區(qū)間的獲取包括如下步驟：所述深度相機(jī)采集當(dāng)前應(yīng)用場景的深度圖像的深度信息；獲取當(dāng)前的所述深度信息的最大深度值和最小深度值作為定制測量范圍，得到小于測量區(qū)間的深度區(qū)間。

對(duì)于需提前設(shè)置應(yīng)用場景的情況，即當(dāng)深度相機(jī)所采集的深度圖像中最大深度值小于測量范圍時(shí)，即自動(dòng)將測量范圍定制為與當(dāng)前場景相符合的測量范圍。具體為，當(dāng)所述深度相機(jī)已設(shè)置在相應(yīng)預(yù)設(shè)應(yīng)用場景下時(shí)，還包括以下步驟：

所述深度相機(jī)采集當(dāng)前人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景的深度圖像的深度信息；

將所采集的深度信息與所述深度相機(jī)當(dāng)前的所述定制測量范圍進(jìn)行對(duì)比；

根據(jù)對(duì)比結(jié)果自動(dòng)調(diào)整當(dāng)前的所述定制測量范圍的最大深度值和最小深度值，獲得與當(dāng)前人數(shù)統(tǒng)計(jì)場景相符合的所述定制測量范圍。

以上所述的定制測量范圍是指深度相機(jī)在深度方向(即Z向)上的范圍定制，實(shí)際上深度相機(jī)在平面方向(XY方向)上所測量到的圖像要大于支架，也就是說支架外部有部分區(qū)域也將被深度相機(jī)采集到圖像。為了進(jìn)一步減小計(jì)算量，可以根據(jù)定制深度范圍內(nèi)的區(qū)間和支架寬度確定深度相機(jī)的有限測量區(qū)間，超過該有限測量區(qū)間的像素不予計(jì)算。圖2中6所示的區(qū)間即為有限測量區(qū)間。

其次，步驟S2：根據(jù)深度區(qū)間計(jì)算出像素區(qū)間；

如前所述，基于結(jié)構(gòu)光的深度相機(jī)是將采集到的光學(xué)散斑圖像與系統(tǒng)中存取的參考圖像進(jìn)行匹配計(jì)算獲取像素偏離值，再通過三角測量原理利用像素偏離值就可以獲取目標(biāo)空間的深度圖像。其中關(guān)鍵步驟是利用匹配計(jì)算獲取像素偏離值。匹配算法的原理是將當(dāng)前需要計(jì)算的像素作為中心，選取以該像素為中心的子區(qū)(比如7x7或11x11像素的子區(qū))，然后在參考圖像中搜索相同大小的子區(qū)，當(dāng)匹配系數(shù)達(dá)到閾值后就認(rèn)為兩個(gè)子區(qū)為相同子區(qū)，兩個(gè)子區(qū)中心像素的偏離值即為匹配算法的輸出結(jié)果。在進(jìn)行搜索時(shí)，一般為了增加匹配速度，為對(duì)搜索范圍進(jìn)行限定。對(duì)于基于結(jié)構(gòu)光的深度相機(jī)，像素的偏離一般僅沿與投影模塊與圖像采集模塊2連線的方向，因而在搜索時(shí)將搜索范圍限定在這一方向即可。

實(shí)際上，一旦當(dāng)前應(yīng)用的深度區(qū)間確定后，對(duì)于超出該深度區(qū)間的深度范圍則可以不予考慮，在考慮搜索范圍時(shí)則可以進(jìn)行進(jìn)一步的限定。具體地，由三角法原理，已知偏離值的情況下，深度值可以由公式計(jì)算出，其中B是圖像采集模塊2與光學(xué)投影模組之間的距離，Z₀為參考散斑圖離圖像采集模塊2的深度值，f為圖像采集模塊2鏡頭的焦距，Δ為偏離值。相反地，當(dāng)深度區(qū)間確定后，偏離值的范圍即像素區(qū)間也就可以通過以下公式確定：

其中，深度區(qū)間為[Z_min,Z_max]。Z_min為最小深度值，Z_max為最大深度值，這里的深度區(qū)間范圍小于該深度相機(jī)的測量范圍。

步驟S3：將像素區(qū)間作為匹配算法的搜索范圍，計(jì)算像素偏離值，進(jìn)一步獲取深度圖像。

將上一步中計(jì)算得到的像素區(qū)間作為當(dāng)前深度相機(jī)匹配算法的搜索范圍，并在該搜索范圍內(nèi)計(jì)算偏離值Δ，最后根據(jù)公式計(jì)算出深度值。

根據(jù)以上原理，在深度區(qū)間以外的物體，原則上該物體對(duì)應(yīng)的像素子區(qū)在與參考圖像進(jìn)行匹配計(jì)算時(shí)，在由以上方法確定的搜索范圍內(nèi)將無法搜索到對(duì)應(yīng)的子區(qū)，此時(shí)就認(rèn)為該物體不在當(dāng)前深度區(qū)間內(nèi)，將其作為背景圖像，該處的深度值可以直接賦值為0或者最大像素值(比如255)。

通過這種定制的測量范圍后，由于匹配算法的搜索區(qū)域變小，因而能較大程度上提高匹配算法效率。

步驟S4：根據(jù)深度圖像進(jìn)行人體識(shí)別以及計(jì)數(shù)。

在獲取深度圖像后，進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)一般經(jīng)過兩個(gè)步驟：人體識(shí)別以及人數(shù)統(tǒng)計(jì)。人體識(shí)別即識(shí)別出深度圖像中哪些像素對(duì)應(yīng)的是人體以及有幾個(gè)人體，人數(shù)統(tǒng)計(jì)需要對(duì)各個(gè)人體進(jìn)行跟蹤，統(tǒng)計(jì)出經(jīng)過通道的總?cè)藬?shù)。

人體識(shí)別算法有多種，其中基于模板的方法簡單有效得到較為廣泛的應(yīng)用。即根據(jù)人頭部的圓形特征，對(duì)獲取的深度圖像中識(shí)別出各個(gè)峰值，然后獲取峰值區(qū)域的輪廓，并判斷該輪廓是否與模板匹配，從而識(shí)別是否為人體。此外，為了減少誤判率，也可以在模板中加入肩部的模型。

人體跟蹤的算法比如有camshift、粒子濾波等等。通過跟蹤算法可以獲取每個(gè)人體的運(yùn)動(dòng)軌跡。在進(jìn)行計(jì)數(shù)時(shí)，每當(dāng)有新的人體出現(xiàn)時(shí)計(jì)數(shù)加1，在跟蹤算法能有效識(shí)別出某個(gè)人體的運(yùn)動(dòng)時(shí)，則認(rèn)為該人體已經(jīng)計(jì)數(shù)。

實(shí)施例二：

基于實(shí)施例一的方法，提出了一種基于深度圖像的人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，包括人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊1、支架5和設(shè)于支架5上的深度相機(jī)，所述深度相機(jī)包括光學(xué)投影模塊3、圖像采集模塊2和處理器4，所述光學(xué)投影模塊3用于向目標(biāo)空間投射結(jié)構(gòu)光圖案；所述圖像采集模塊2用于采集目標(biāo)空間結(jié)構(gòu)光圖案對(duì)應(yīng)的光學(xué)圖像和參考圖像；所述處理器4用于光學(xué)圖像和參考圖像在搜索范圍內(nèi)的匹配計(jì)算，根據(jù)匹配計(jì)算獲得的像素偏離值得到目標(biāo)的深度圖像，所述人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊根據(jù)深度圖像進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)。

可在所述深度相機(jī)設(shè)置硬件按鈕，用于通過實(shí)體形式選擇預(yù)設(shè)應(yīng)用場景并切換?；蛘咴谒錾疃认鄼C(jī)設(shè)場景設(shè)置模塊，用于通過非實(shí)體形式選擇預(yù)設(shè)應(yīng)用場景并切換。

此外，由于存儲(chǔ)單元在所有的計(jì)算設(shè)備中均有設(shè)置，因而本實(shí)施例中所述的人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)還包含有存儲(chǔ)單元。存儲(chǔ)單元可以用來存儲(chǔ)處理器用于計(jì)算的數(shù)據(jù)，比如參考圖像、定制的深度區(qū)間值或搜索范圍等。在本實(shí)施例中，當(dāng)應(yīng)用場景通過實(shí)體或者非實(shí)體形式確認(rèn)后，其對(duì)應(yīng)的深度區(qū)間值將會(huì)被處理器保存到存儲(chǔ)單元中，或者深度區(qū)間經(jīng)處理器進(jìn)一步計(jì)算得到搜索區(qū)間后被保存到存儲(chǔ)單元中。在隨后的深度圖像獲取中，處理器可以直接調(diào)用其中的深度區(qū)間或者搜索區(qū)間進(jìn)行深度圖像計(jì)算。

由深度區(qū)間通過以下公式可以得到搜索范圍對(duì)應(yīng)的像素區(qū)間：

B是圖像采集模塊2與光學(xué)投影模組之間的距離，Z₀為參考散斑圖離圖像采集模塊2的深度值，f為圖像采集模塊2鏡頭的焦距，Δ為偏離值，深度區(qū)間為[Z_min,Z_max]。Z_min為最小深度值，Z_max為最大深度值。

所述人數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊1為設(shè)于所述深度相機(jī)上的人數(shù)統(tǒng)計(jì)處理器，或與所述深度相機(jī)聯(lián)網(wǎng)的移動(dòng)設(shè)備，或與所述深度相機(jī)聯(lián)網(wǎng)的云服務(wù)端，可以根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置。

本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識(shí)到，對(duì)以上描述做出眾多變通是可能的，所以實(shí)施例僅是用來描述一個(gè)或多個(gè)特定實(shí)施方式。

盡管已經(jīng)描述和敘述了被看作本發(fā)明的示范實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員將會(huì)明白，可以對(duì)其作出各種改變和替換，而不會(huì)脫離本發(fā)明的精神。另外，可以做出許多修改以將特定情況適配到本發(fā)明的教義，而不會(huì)脫離在此描述的本發(fā)明中心概念。所以，本發(fā)明不受限于在此披露的特定實(shí)施例，但本發(fā)明可能還包括屬于本發(fā)明范圍的所有實(shí)施例及其等同物。