一种基于深度图像的人体定位方法技术

本发明专利技术提出的一种基于深度图像的人体定位方法，包括：获取人体深度图像，并将包含有人体深度图像的室内深度图像作为目标图像，然后将目标图像转移到预设二维坐标系中，对各像素点进行坐标赋值；对人体深度图像进行切割，获取上半身深度图像，并获取上半身深度图像上的凸包点，然后结合二维坐标选择纵坐标最高的凸包点作为人体中心点，并获取人体中心点的坐标(x1，y1)。本发明专利技术中，通过将图像转换为像素点，通过像素点在图像上的坐标位置具现化，实现了人体在房间内位置的具象化。本发明专利技术通过对像素点的分析进行人体定位，比传统的基于骨骼点的人体定位精度更高，实际应用范围更广。

A Human Body Location Method Based on Depth Image

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度图像的人体定位方法
本专利技术涉及人体定位
，尤其涉及一种基于深度图像的人体定位方法。
技术介绍
随着远程网络技术的发展，远程监控的应用越来越广泛，例如远程看家的电子设备等。远程监控技术一般都要用到摄像头，以方便对人体定位。现有的摄像头采用骨骼点识别的方法进行人体定位，这种人体定位方法，受光线等外界环境因素的影响严重，很难保证定位的精确性。而且，现有的摄像头在房间的纵深超过一定值例如4米后，就不能用摄像头自带的骨架识别来定位人的下半身坐标，应用局限大。
技术实现思路
基于
技术介绍
存在的技术问题，本专利技术提出了一种基于深度图像的人体定位方法。本专利技术提出的一种基于深度图像的人体定位方法，包括以下步骤：S1、将采集到的室内深度图像与原始深度图像进行比对，获取人体深度图像，并将包含有人体深度图像的室内深度图像作为目标图像；然后将目标图像转移到预设二维坐标系中，对各像素点进行坐标赋值；原始深度图像为室内无人状态下的与室内深度图像纵深相同的深度图像；S2、对人体深度图像进行切割，获取上半身深度图像，并获取上半身深度图像上的凸包点，然后结合二维坐标选择纵坐标最高的凸包点作为人体中心点，并获取人体中心点的坐标(x1，y1)；S3、获取目标图像上纵坐标为y1的像素点个数X1，获取X1个纵坐标为y的像素点中存在于原始深度图像中的像素点作为参照对象；S4、获取目标图像上X1个纵坐标为y1的像素点中存在于上半身深度图像上的像素点作为判断对象；S5、将参照对象分割为位于判断对象相对两侧的第一序列和第二序列，并获取判断对象与第一序列中最接近像素点的横坐标差值或者判断对象与第二序列中最接近像素点的横坐标差值作为第一差值；S6、获取第一序列和第二序列上最接近两个像素点的横坐标距离值作为第二差值，然后获取第一差值和第二差值的比值作为横向比例值；S7、结合横向比例值和纵坐标值y1对人体进行定位。优选的，步骤S1中目标图像的获取具体包括以下步骤：S11、将采集到的室内深度图像与原始深度图像进行比对，获取深度发生变化的像素点数量；S12、判断深度发生变化的像素点数量是否大于或者等于预设阈值N0；否，则返回步骤S11；S13、是，则从室内深度图像上分割出人体深度图像，并将室内深度图像作为目标图像。优选的，步骤S13中，通过从目标图像中提取深度发生变化且坐标位置连续的像素点组成人体深度图像。优选的，对应分辨率为512×464的室内深度图像，N0＝800。优选的，步骤S1中通过摄像头获取室内深度图像。优选的，步骤S2中，对人体深度图像进行切割，获取上半身深度图像的具体方法为：获取人体深度图像的最高点和最低点，获取最高点和最低点的纵坐标均值做分割线，获取分割线上方的人体深度图像作为上半身深度图像。优选的，步骤S2具体包括以下步骤：S21、对人体深度图像进行切割，获取上半身深度图像；S22、根据上半身深度图像上各像素点的坐标值，提取上半身深度图像的最高点(PT)、最左点(PL)、最右点(PR)和最低点(PB)并绘制四边形；S23、获取上半身深度图像上位于四边形外部的像素点作为候选点，并通过凸包算法从候选点中筛选出凸包点；S24、获取纵坐标最高的凸包点作为人体中心点。优选的，步骤S22中，最高点(PT)为上半身深度图像上纵坐标最大的像素点中横坐标最小的像素点；最左点(PL)为上半身深度图像上横坐标最小的像素点中纵坐标最大的像素点；最右点(PR)为上半身深度图像上横坐标最大的像素点中纵坐标最大的像素点；最低点(PB)为上半身深度图像上纵坐标最小的像素点中横坐标最小的像素点。优选的，步骤S23中获取上半身深度图像上位于四边形外部的像素点作为候选点的具体方法为：获取上半身深度图像上各像素点平行于X轴或者Y轴的射线与四边形的交点的数量，并筛选交点数量为偶数的像素点作为候选点。优选的，S5中获取判断对象中横坐标最小的端点作为计算对象。步骤S6具体为：获取计算对象与第一序列中横坐标最大像素点的横坐标差值作为分子，并获取第二序列中横坐标最小像素点与第一序列中横坐标最大像素点的横坐标差值作为分母，获取分子和分母的比值作为人体相对于左侧墙壁的横向比例值。本专利技术提出的一种基于深度图像的人体定位方法，首先对摄像头所采集到的室内深度图像与房间无人的原始深度图像进行比对，遍历图中的像素点，满足一定数量的像素点深度的改变即视为人体出现在房间内。之后对人体深度图像进行分割，通过改进的凸包算法确定识人体的轮廓，主要的就是确定头部的中心作为人体中心点。最后将人体中心点在室内深度图像上的二维位置转化为人体在房间内实际的二维位置。本专利技术中，通过将图像转换为像素点，通过像素点在图像上的坐标位置具现化，实现了人体在房间内位置的具象化。通过对像素点的分析进行人体定位，避免了传统的摄像头对于骨骼点的识别会受室内光线和实验人的衣着颜色所影响的局限性。本专利技术提供的方法比传统的基于骨骼点的人体定位精度更高，实际应用范围更广。附图说明图1为本专利技术提出的一种基于深度图像的人体定位方法流程图；图2为本专利技术提出的另一种基于深度图像的人体定位方法流程图；图3为本专利技术提出的又一种基于深度图像的人体定位方法流程图；图4为实施例中原始深度图像示意图；图5为实施例中目标图像示意图。具体实施方式参照图1，本专利技术提出的一种基于深度图像的人体定位方法，包括以下步骤。S1、将采集到的室内深度图像与原始深度图像进行比对，获取人体深度图像，并将包含有人体深度图像的室内深度图像作为目标图像；然后将目标图像转移到预设二维坐标系中，对各像素点进行坐标赋值。如此，本实施方式，通过对像素点赋予坐标位置，实现了像素点的具象化，有利于根据像素点的比对实现人体的提取。原始深度图像为室内无人状态下的与室内深度图像纵深相同的深度图像。例如，本实施方式中，通过摄像头获取室内深度图像，则进行比对的室内深度图像的采集位置与摄像头的距离与原始深度图像的采集位置与摄像头的距离相等。S2、对人体深度图像进行切割，获取上半身深度图像，并获取上半身深度图像上的凸包点，然后结合二维坐标选择纵坐标最高的凸包点作为人体中心点，并获取人体中心点的坐标(x1，y1)。本实施方式中获取的人体中心点为人体深度图像上头部区域的最高点，由于头部面积较小，故而，可以用人体中心点的位置映射人体头部位置，从而进一步用人体中心点的横坐标作为人体深度图像在室内深度图像中相对左右位置，即根据人体中心点计算人体在室内相对于左右墙壁的位置。本实施方式中，通过获取上半身深度图像进行凸包算法提取人体中心点，相对于人体深度图像，上半身深度图像的截取缩小了凸包算法的计算范围，有利于减少工作量，提高工作效率。具体实施时，上半身深度图像可以根据预设的分割比例或者分割线进行切割，例如，取人体深度图像上部的1/2或者1/3作为上半身深度图像，或者预一条设纵坐标恒定的平行于X轴的直线作为分割线，并取分割线以上的人体深度图像作为上半身深度图像。本实施方式中，对人体深度图像进行切割，获取上半身深度图像的具体方法为：获取人体深度图像的最高点和最低点，获取最高点和最低点的纵坐标均值做分割线，获取分割线上方的人体深度图像作为上半身深度图像。S3、获取目标图像上纵坐标为y1的像素点个数X1，获取X1个纵坐标为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度图像的人体定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将采集到的室内深度图像与原始深度图像进行比对，获取人体深度图像，并将包含有人体深度图像的室内深度图像作为目标图像；然后将目标图像转移到预设二维坐标系中，对各像素点进行坐标赋值；原始深度图像为室内无人状态下的与室内深度图像纵深相同的深度图像；S2、对人体深度图像进行切割，获取上半身深度图像，并获取上半身深度图像上的凸包点，然后结合二维坐标选择纵坐标最高的凸包点作为人体中心点，并获取人体中心点的坐标(x1，y1)；S3、获取目标图像上纵坐标为y1的像素点个数X1，获取X1个纵坐标为y的像素点中存在于原始深度图像中的像素点作为参照对象；S4、获取目标图像上X1个纵坐标为y1的像素点中存在于上半身深度图像上的像素点作为判断对象；S5、将参照对象分割为位于判断对象相对两侧的第一序列和第二序列，并获取判断对象与第一序列中最接近像素点的横坐标差值或者判断对象与第二序列中最接近像素点的横坐标差值作为第一差值；S6、获取第一序列和第二序列上最接近两个像素点的横坐标距离值作为第二差值，然后获取第一差值和第二差值的比值作为横向比例值；S7、结合横向比例值和纵坐标值y1对人体进行定位。...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度图像的人体定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将采集到的室内深度图像与原始深度图像进行比对，获取人体深度图像，并将包含有人体深度图像的室内深度图像作为目标图像；然后将目标图像转移到预设二维坐标系中，对各像素点进行坐标赋值；原始深度图像为室内无人状态下的与室内深度图像纵深相同的深度图像；S2、对人体深度图像进行切割，获取上半身深度图像，并获取上半身深度图像上的凸包点，然后结合二维坐标选择纵坐标最高的凸包点作为人体中心点，并获取人体中心点的坐标(x1，y1)；S3、获取目标图像上纵坐标为y1的像素点个数X1，获取X1个纵坐标为y的像素点中存在于原始深度图像中的像素点作为参照对象；S4、获取目标图像上X1个纵坐标为y1的像素点中存在于上半身深度图像上的像素点作为判断对象；S5、将参照对象分割为位于判断对象相对两侧的第一序列和第二序列，并获取判断对象与第一序列中最接近像素点的横坐标差值或者判断对象与第二序列中最接近像素点的横坐标差值作为第一差值；S6、获取第一序列和第二序列上最接近两个像素点的横坐标距离值作为第二差值，然后获取第一差值和第二差值的比值作为横向比例值；S7、结合横向比例值和纵坐标值y1对人体进行定位。2.如权利要求1所述的基于深度图像的人体定位方法，其特征在于，步骤S1中目标图像的获取具体包括以下步骤：S11、将采集到的室内深度图像与原始深度图像进行比对，获取深度发生变化的像素点数量；S12、判断深度发生变化的像素点数量是否大于或者等于预设阈值N0；否，则返回步骤S11；S13、是，则从室内深度图像上分割出人体深度图像，并将室内深度图像作为目标图像。3.如权利要求2所述的基于深度图像的人体定位方法，其特征在于，步骤S13中，通过从目标图像中提取深度发生变化且坐标位置连续的像素点组成人体深度图像。4.如权利要求1所述的基于深度图像的人体定位方法，其特征在于，对应分辨率为512×464的室内深度图像，N0＝800。5.如权利要求1所述的基于深度...

【专利技术属性】
技术研发人员：安广皓，郭星，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34