基于深度圖像等高線的室內人體檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明設及模式識別、機器學習領域，尤其設及一種基于深度圖像等高線的室內 人體檢測方法。
【背景技術】
[0002] 室內環(huán)境是人們工作、學習、休息的一個重要場所。室內環(huán)境的人體檢測與計數(shù)， 是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分，讓智能設備方便的獲取室內環(huán)境中的人體數(shù)量與分 布情況，可W使智能空調、智能冰箱等智能家用設備探測范圍內的人體目標獲取更加快速、 準確。但是，室內環(huán)境受到復雜的光照影響，在窗口、Π 邊等區(qū)域會受到明顯的陽光照射，同 時，室內受到燈光照射的區(qū)域也更為廣闊，對人體特征的提取造成影響。在室內，人們相互 接觸也更加頻繁，容易聚集在一個小范圍之內，造成人體間遮擋情況更為嚴重，使用RGB等 傳統(tǒng)圖像的人體模板匹配和特征學習等方法均不能達到很好的效果。
[0003] 采用Kinect作為圖像獲取設備可W避免陽光和燈光照射變化W及人體互相遮擋 的影響，利用Kinect獲取的包含深度信息的圖像進行人體檢測。深度圖像中的灰度值僅與 物體到設備攝像頭的水平或垂直距離有關，與人體衣著顏色、光照等因素無關，對環(huán)境有較 好的適應性。同時，深度圖像所包含的的距離信息使得檢測過程類似在3D空間中進行目標 識別，能夠很好地解決其他色彩空間圖像當中人體遮擋帶來的問題。深度圖像具備W上運 些良好的性能，使得物體在深度信息圖像中能夠呈現(xiàn)比較完整的輪廓。

【發(fā)明內容】

[0004] 針對現(xiàn)有技術存在的不足之處，本發(fā)明的目的在于提供一種基于深度圖像等高線 的室內人體檢測方法，可W全面地檢測圖像中的人體位置。
[0005] 為了避免陽光和燈光照射變化W及人體互相遮擋的影響，本發(fā)明采用Kinect作為 圖像獲取設備，利用Kinect獲取的包含深度信息的圖像進行人體檢測。深度圖像中的灰度 值僅與物體到設備攝像頭的水平或垂直距離有關，與人體衣著顏色、光照等因素無關，對環(huán) 境有較好的適應性。同時，深度圖像所包含的的距離信息使得檢測過程類似在3D空間中進 行目標識別，能夠很好地解決其他色彩空間圖像當中人體遮擋帶來的問題。深度圖像具備 W上運些良好的性能，使得物體在深度信息圖像中能夠呈現(xiàn)比較完整的輪廓。
[0006] 等高線指的是在地形圖上將海拔高度相等的點連接成的閉合曲線，海拔不同的各 個封閉曲線垂直縮放投影到一個固定基準高度的平面上，就形成了層次分布明顯的等高 線，等高線間的數(shù)字代表海拔高度。等高線具有W下兩個明顯的特點：
[0007] (1)不同海拔的等高線不相互交叉。
[000引（2)圖中存在相同海拔互不相鄰的多條等高線。
[0009]根據(jù)上述等高線的特點，我們把等高線思想運用于深度信息圖像當中表示場景中 物體與攝像機的不同距離，可W形成場景中的海拔高度分布圖像。在室內場景當中直立的 人體相對高度較高，更接近攝像鏡頭，人體頭肩部位類似于地形圖中的山頂和山腰的高度， 將深度圖中人體的頭肩部位點連接成封閉曲線就得到了當前場景下的人體等高線特征圖。 綜上所述，將等高線概念應用到深度圖像人體檢測當中，可W更加快速、準確的獲取室內場 景中的人體目標，加快智能設備的檢測效率，提高用戶體驗。
[0010] 本發(fā)明的目的通過下述技術方案實現(xiàn)：
[0011] -種基于深度圖像等高線的室內人體檢測方法，其方法步驟如下：
[0012] A、獲取深度信息圖像:獲取室內人體的深度信息圖像；
[0013] B、獲取深度圖像Ξ維等高線:使用軟件將步驟A圖像的深度信息形成等高線，并利 用Kinect距離判斷的功能將等高線圖像Ξ維化，使不同高度的等高線分出不同的層次，處 于最上層即與成像設備距離最小的等高線曲線是人體頭部所處位置；
[0014] C、頂層Ξ維等高線人頭中屯、定位：由于直立人體的頭部在正常情況下是沒有接觸 的，因此，等高線圖中的第一層互不相交;標記每一個處在第一層的封閉等高曲線的中屯、 點，便可W確定一個人體位置，等高線中屯、點的計算方法如下：
[0017] 其中，η為該輪廓坐標點的總數(shù)，pxi，pyi為第i個點的x、y坐標，cx，cy為輪廓中屯、點 的x、y坐標;等高線的平面坐標與深度圖的坐標是一一對應的，運樣等高線輪廓的中屯、點坐 標就可W直接對應深度圖中的人頭中屯、；
[0018] D、深度二次檢測：由于人的身高本身具有的個體差異，在等高線圖像中并不是所 有的人體頭部位置都處在第一層中，運就需要我們擴展檢測的層次，于是檢測處于次高層 的等高曲線中的人頭位置；由于等高線垂直投影的關系，同一人體的頭部等高線一定處于 次高層肩部形成的等高線之中，若次高層的等高線中出現(xiàn)第一層檢測出的人體標記，則說 明該曲線不是較矮個體的頭部曲線；
[0019] E、次高層人體中屯、定位:使用步驟C中的計算方法，即可計算出次高層的封閉等高 曲線的中屯、點，標記次高層人體位置；
[0020] F、將標記出的等高線輪廓與內置的人體頭部深度圖像進行輪廓對比，排除誤檢；
[0021] H、通過W上步驟C-F四個步驟的計算，可標記出深度信息圖像中不同高度的人體 位置。
[0022] 本發(fā)明是為了彌補智能設備在室內環(huán)境當中的人體檢測誤檢率高、檢測速度慢等 一些明顯不足而提出。因為目前所采用的室內環(huán)境人體檢測技術大多通過圖像增強、人體 特征模板匹配等技術實現(xiàn)，由于室內環(huán)境復雜，光照變化強，從而造成誤檢率高，算法耗時 長，不方便用戶使用帶有人體檢測功能的智能設備。本發(fā)明避免了由于檢測方法造成的用 戶體驗欠佳，適用性差，提高人體檢測速度、增強檢測準確性。
[0023] 本發(fā)明較現(xiàn)有技術相比，具有W下優(yōu)點及有益效果：
[0024] 本發(fā)明避免了由于檢測方法造成的用戶體驗欠佳，適用性差，提高人體檢測速度、 增強檢測準確性。
【附圖說明】
[0025] 圖1為本發(fā)明的檢測方法流程圖；
[0026] 圖2為本實施例的深度圖像Ξ維等高線說明圖；
[0027] 圖3(A)~圖3(D)為本實施例的檢測效果示意說明圖
[0028] 圖4(A)~圖4化)為本實施例的密集人群檢測效果示意說明圖。
【具體實施方式】
[0029] 下面結合實施例對本發(fā)明作進一步地詳細說明：
[0030] 實施例
[0031] 如圖1、圖2、圖3(A)~圖3(D)、圖4(A)~圖4化)所示，一種基于深度圖像等高線的 室內人體檢測方法，為了避免陽光和燈光照射變化W及人體互相遮擋的影響，本發(fā)明采用 Kinect作為圖像獲取設備，利用Kinect獲取的包含深度信息的圖像進