本发明专利技术公开了一种用于增强在预定义区域中捕捉的至少一个图像帧中的实时人类计数的准确度的方法和系统。本发明专利技术通过使用至少一个人类检测模态以获得所捕捉的图像的特征结果，来检测一个或多个帧中的人类。本发明专利技术还计算与每一人类检测模态相关联的活动概率。通过使用融合技术将特征结果和活动概率选择性地整合，以增强人类计数的准确度并选择最准确的人类检测模态。随后基于对最准确的人类检测模态的选择来执行人类。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利摘要】本专利技术公开了一种用于增强在预定义区域中捕捉的至少一个图像帧中的实时人类计数的准确度的方法和系统。本专利技术通过使用至少一个人类检测模态以获得所捕捉的图像的特征结果，来检测一个或多个帧中的人类。本专利技术还计算与每一人类检测模态相关联的活动概率。通过使用融合技术将特征结果和活动概率选择性地整合，以增强人类计数的准确度并选择最准确的人类检测模态。随后基于对最准确的人类检测模态的选择来执行人类。【专利说明】
本专利技术一般涉及图像处理领域，并且具体地涉及增强图像中的实时人数的准确度的方法和系统。
技术介绍
图像或视频中人类活动的检测是至关重要的，并且对于自动人体检测是关键启动器的应用(如安全和监督、机器人技术、监督和智能传输系统、自治车辆和自动驾驶辅助系统，等等)而言，确定人类在场是关键的。类似地，在计算机视觉系统中，分割图像以用于检测每一分段中的对象并将人类与其他对象区分开仍然是一个挑战。出现在图像中的大量视觉图案增加了复杂性。人类检测涉及用于检测图像中人类的存在的硬件和软件的能力。对图像中人类的检测当前通过使用各种人类检测技术和算法来执行。虽然这些技术和算法被广泛使用，但所述技术或算法所提供的结果通常包含大量的虚假预测。已经提出了许多解决方案来解决与减少关联于人类检测和跟踪技术的虚假预测或误差相关联的问题。频繁地遵循的用于人类检测的技术之一是组合多种人类检测技术以实时地检测人类。然而，组合的成功受与每一检测技术相关联的误差的影响。一种这样的解决方案已在Chengjun Liu的US 7，162，076中公开，它教导了根据使用贝叶斯融合分类器技术处理的DFA向量的用于表示待分析图像的向量。虽然该方法公开了具有相对低的误差概率和虚假检测率的脸部检测，但它仍然没有公开在涉及一种以上技术或算法的情况下确定解决方案的准确度。因此，本领域存在着对能够通过确定用于检测图像中的人类的所有技术的准确度来减少可用于人类检测的多种技术的虚假预测的解决方案的需求。专利技术目的本专利技术的主要目的是提出一种增强人类检测模态中的人类计数的准确度的系统和方法。本专利技术的另一目的是提出一种降低与人类检测模态相关联的不可靠元素的系统和方法。本专利技术的又一目的是提出一种选择最准确人类检测模态来对所捕捉的图像帧中的人类进行计数的系统和方法。专利技术概述在一个方面，本专利技术公开了一种用于增强预定义观看区域中至少一个捕捉的图像帧中的实时人类计数的准确度的方法，其中所述方法包括以下各处理器实现的步骤:通过使用至少一个人类检测模态以获得所述所捕捉的图像的特征结果来检测一个或多个帧中的人类，以及通过在所获得的人类检测模态的特征结果之间切换并通过使用预计算的活动概率来计算准确度概率。所述活动概率适于确定每一帧中检测到的人数的方差。所述方法还包括以下处理器实现的步骤:通过使用用于检测人类在预定义观看区域中的位置的选择技术，将根据人类检测模态的组合所获得的每一帧的特征结果和所述活动概率进行选择性地整合。人类检测模态的组合是基于贝叶斯融合技术的。在另一方面，本专利技术还公开了一种用于增强在预定义观看区域中捕捉的至少一个图像帧中的实时人类计数的准确度的系统，其中所述系统包括与至少一个模态组件嵌在一起的检测单元。检测单元被配置成与至少一个人类检测模态合作以获得与所捕捉的图像相关联的特征结果，来检测人类。该系统还包括适于计算与每一人类检测模态相关联的活动概率的计算模块。所述活动概率确定每一帧中检测到的人数的方差。该系统还包括适于将从每一帧的每一人类检测模态获得的多个特征结果进行选择性地整合的融合处理器。附图简述图1示出根据本专利技术的一实施例的系统的体系结构。图2示出根据本专利技术的替换实施例的人类计数的机制。图3示出根据本专利技术的替换实施例的准确度计算的过程流。图4示出本专利技术的示例性实施例。图5示出根据本专利技术的一示例性实施例的检测准确度的结果。图6示出根据本专利技术的替换实施例的不可靠因素的结果。【具体实施方式】现在将讨论本专利技术的一些实施例，说明其特征。词语“包含”、“具有”、“含有”和“包括”及其其他形式旨在含义相同并且是开放式的，在这些词语中任意一个之后的一个或多个事项并不意味着这一个或多个事项的穷举或意味着仅局限于所列举的一个或多个事项。还必需注意到，如本文以及所附权利要求书中所使用地，单数形式的“一”、“一种”以及“该”包括复数引用，除非上下文另外明确地指出相反情况。尽管在本专利技术的实施例的实践或测试中可使用与本文所描述的系统、方法、装置和设备相类似或等效的任何系统、方法、装置和设备，但是现在将描述优选的系统和各部分。所公开的实施例仅仅是本专利技术的示例，其可具体化为各种形式。本专利技术涉及一种用于增强人类计数的准确度的方法和系统。人类计数通常通过使用多种人类检测模态来执行。这些人类检测模态(例如，有向梯度直方图(H0G)、Haar、以及背景扣除(BG))检测并跟踪人类图像以确定其数量。每一人类检测模态与某些不可靠因素相关联，例如视频帧中的波动、不正确的人类检测、虚假肯定，等等。本专利技术计算每一人类检测模态的准确度来减少这些不可靠因素。不可靠因素的减少造成了人类计数的增强的准确度，从而进一步使得能够选择最准确的人类检测模态。根据本专利技术的各方面和各实施例，本文描述的方法旨在用作运行在计算机处理器上的软件程序(编程指令的集合)。根据一方面，参考图1，系统(100)包括用于在多个帧中捕捉图像的图像捕捉设备(102)。系统(100)还包括被配置成检测人类的检测单元(104)。检测单元(104)还与至少一个模态组件(106)嵌在一起，以应用至少一个人类检测模态来检测至少一个帧中的人类。人类检测模态被应用来获得与所捕捉的图像相关联的特征结果。特征结果包括人类的灰度图像的像素值。人类检测模态包括且不限于Haar、有向梯度直方图(HOG)、背景扣除(BG)、或其组合。根据本专利技术的一实施例，系统(100)还包括用于跟踪一个或多个帧中的人类的跟踪模块(图中未示出)。跟踪模块还通过将人类与图像中存在的不可靠因素区分开来处理人类图像以跟踪人类。系统(100)还包括适于计算与每一人类检测模态相关联的活动概率的计算模块(108)。活动概率提供所捕捉的每一图像帧中的波动值，以用于确定每一帧中的检测到的人数的方差。计算模块(108)还计算用于确定每一人类检测模态的准确度的准确度概率。系统(100)还包括与检测单元(104)和计算模块(108)进行通信并适于将与图像捕捉设备(102)所捕捉的图像相关联的特征结果以及与每一人类检测模态相关联的活动概率进行选择性地整合的融合处理器(110)。根据一实施例，系统(100)还包括与融合处理器(110)通信耦合的准确度增强器(112)。准确度增强器(112)与融合处理器(110) —起运作以增强图像中的人类计数的准确度。准确度增强器(112)还包括通过使用回归模型将与每一人类检测模态相关联的特征结果和与每一人类检测模态相关联的活动概率进行选择性地整合的模块(116)。该选择性整合被执行以选择最准确的人类检测模态。系统(100)还包括与准确度增强器(112)通信的人类计数器(114)。人类计数器(114)适于根据所选择的人类检测模态来对人类进行计数。有利的人类检测模态是在本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种用于增强预定义观看区域中至少一个所捕捉的图像帧中的实时人类计数的准确度的方法，所述方法包括以下处理器实现的步骤：通过使用至少一个人类检测模态以获得所捕捉的图像的特征结果，来检测一个或多个帧中的人类；通过在各人类检测模态的所获得的特征结果之间切换并通过使用活动概率的预计算的值来计算准确度概率，所述活动概率适于确定每一帧中检测到的人数的方差；以及通过使用融合技术检测人类在所述预定义观看区域中的位置，来选择性地整合所获得的每一帧的特征结果和所述活动概率。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：R·古普塔，A·辛哈，A·帕尔，A·查克拉瓦蒂，
申请(专利权)人：塔塔咨询服务有限公司，
类型：发明
国别省市：印度;IN
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。