基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法技术

本发明专利技术主要涉及基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法，包括以下步骤：(1)、监控图像采集；(2)、图像信息处理：获得每帧行人数量和行人所在图像位置的范围盒的坐标；(3)、无线信号采集：使用libtins获得请求帧数据，解析设备的mac地址和信号强度；(4)、无线信号处理：获得无线探测设备到被标定设备之间距离的空间模型；(5)、目标粗匹配：将摄像装置的检测目标与无线探测设备的检测目标进行匹配；(6)、目标精匹配：根据位置信息和运动矢量评估摄像装置的检测目标与无线探测设备的检测目标的匹配程度；(7)、归纳检测区域内目标的数据，移除重复目标，整合摄像装置的检测目标和无线探测设备的检测目标的ID号，并将唯一ID号与实时位置信息存入链表中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术主要涉及一种检测和统计方法，更具体地，涉及基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法。
技术介绍
使用基于视觉的行人检测方法在目前来看属于目标检测领域的主流方法，从2005年Hog特征检测方法的提出，机器视觉的应用也变得越来越广泛，涌现出了一大批优秀的算法和前沿工作者，其中基于部件的目标检测方法是目前检测精度较高的主流算法，其有诸多优势：1、具有多种特征模型，其分为主模型和子模型，并利用弹簧形变原理计算检测目标的最终得分，因此对人体的拍摄角度和形变都有较好的鲁棒性。2、使用Hog金字塔对多种尺度的检测图像进行逐层匹配，大大提升了不同尺寸的行人像素的检出率。3、对实际过程中出现的遮挡情况不敏感，在实际效果中可以收到较好的效果。随着人民生活水平的不断提高，更多的人在出行时都会携带诸如手机、平板电脑等移动终端设备，因此可以使用对移动终端设备发出的无线信号的收集来间接检测行人，可以与视觉检测进行互补，弥补了摄像机的视觉盲区，和减少因处理图像中目标故意遮挡、大尺度形变以及不均匀光照引起的漏检和检测失效问题。
技术实现思路
本专利技术主要提供一种基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法，使用对移动终端设备发出的无线信号的收集来间接检测行人，可以与视觉检测进行互补，弥补了摄像机的视觉盲区，和减少因处理图像中目标故意遮挡、大尺度形变以及不均匀光照引起的漏检和检测失效问题。为解决上述技术问题，本专利技术基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、监控图像采集：利用摄像装置采集视频监控图像，对获得的图像进行尺寸变换；(2)、图像信息处理：对步骤(1)获得的图像利用DPM方法提取图像中的ROI，进行色彩通道变换，计算特征金字塔，匹配主模型以及子模型部件，计算部件得分，筛选和标定得分超过设定阈值的目标区域，获得每帧行人数量和行人所在图像位置的范围盒的坐标；(3)、无线信号采集：利用安装在检测区域内的无线探测设备对行人携带的具有无线信号收发功能的标定设备进行请求帧搜索，使用libtins获得请求帧数据，解析设备的mac地址和信号强度；(4)、无线信号处理：根据信号衰减公式Los＝32.44+20lgd+20lgf，式中，Los是传播损耗，单位为dB；d是距离，单位是Km；f是工作频率，单位是MHz；对检测区域内信号强度进行建模，获得无线探测设备到被标定设备之间距离的空间模型；(5)、目标粗匹配：建立摄像装置到行人之间距离的空间坐标系，划分监控图像在空间中的对应域，将摄像装置的检测目标与无线探测设备的检测目标进行匹配，获得同一目标在两个数据区中的序号对应关系；(6)、目标精匹配：根据前后帧目标的运动关系，同时对摄像装置的检测目标和无线探测设备的检测目标在下一时刻的位置进行卡尔曼预估，获得其运动位移向量，根据位置信息和运动矢量评估摄像装置的检测目标与无线探测设备的检测目标的匹配程度，设置两目标是否为同一目标的匹配值；(7)、归纳检测区域内目标的数据，移除重复目标，整合摄像装置的检测目标和无线探测设备的检测目标的ID号，并将唯一ID号与实时位置信息存入链表中。作为本方案的进一步优化，本专利技术基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法所述步骤(1)中的图像尺寸变换适合于VGA-QVGA。作为本方案的进一步优化，本专利技术基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法所述色彩通道变换为将RGB三通道信息转换为单通道数据，所述步骤(2)中的主模型数量为2，子模型部件数量为5，特征金字塔迭代层数为10-48层，得分阈值范围设定值为[-1.8f,1.0f]。作为本方案的进一步优化，本专利技术基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法所述步骤(3)中的标定设备为无线网卡或无线路由器。作为本方案的进一步优化，本专利技术基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法所述标定设备的数目为2台以上。作为本方案的进一步优化，本专利技术基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法所述步骤(4)中空间建模应以无线探测设备所在位置建模，图像划分角度在[45°,180°]。作为本方案的进一步优化，本专利技术基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法所述步骤(6)中的匹配值的容许误差不应大于3m。本专利技术基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法的有益效果为：使用对移动终端设备发出的无线信号的收集来间接检测行人，可以与视觉检测进行互补，弥补了摄像机的视觉盲区，和减少因处理图像中目标故意遮挡、大尺度形变以及不均匀光照引起的漏检和检测失效问题。附图说明下面结合附图和具体实施方法对本专利技术做进一步详细的说明。图1是本专利技术基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法的流程图。图2是本专利技术中视觉检测部分流程图。图3是本专利技术中信号检测部分流程图。具体实施方式结合图1、2、3说明本专利技术专利，本专利技术专利所述的基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法，包括以下步骤：(1)、监控图像采集：利用摄像装置采集视频监控图像，使用Opencv中resize函数对获得的图像进行尺寸变换，图像尺寸变换适合于VGA-QVGA；(2)、图像信息处理：对步骤(1)获得的图像利用DPM方法提取图像中的ROI，利用转换公式Grey＝0.03*red+0.59*green+0.11*blue进行色彩通道变换，色彩通道变换为将RGB三通道信息转换为单通道数据，转换公式中grey表示灰度值，red表示R通道的值，green表示G通道的值，blue表示B通道的值；计算特征金字塔首先进行通道特征缩放：通道特征与各尺度间的定律：CS＝Ω(R(I，s))其中Ω为任意平移不变的特征映射函数，I为给定输入图像，图像特征C＝Ω(I)，称C为通道特征，CS为S层的通道特征，R为采样函数，首先缩放图像I到尺度s，再计算IS特征，然后采用快速近似计算公式 C S Ω ≈ R ( C Ω , s ) × s - λ Ω ]]>其中s取[1,1/2,1/4,…]，计算特征金字塔，匹配主模型以及子模型部件；计算部件得分： s c o r e ( x 0 , y 0 , l 0 ) = R 0 , l 0 ( x 0 , y 0 本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、监控图像采集：利用摄像装置采集视频监控图像，对获得的图像进行尺寸变换；(2)、图像信息处理：对步骤(1)获得的图像利用DPM方法提取图像中的ROI，进行色彩通道变换，计算特征金字塔，匹配主模型以及子模型部件，计算部件得分，筛选和标定得分超过设定阈值的目标区域，获得每帧行人数量和行人所在图像位置的范围盒的坐标；(3)、无线信号采集：利用安装在检测区域内的无线探测设备对行人携带的具有无线信号收发功能的标定设备进行请求帧搜索，使用libtins获得请求帧数据，解析设备的mac地址和信号强度；(4)、无线信号处理：根据信号衰减公式Los＝32.44+20lgd+20lgf，式中，Los是传播损耗，单位为dB；d是距离，单位是Km；f是工作频率，单位是MHz；对检测区域内信号强度进行建模，获得无线探测设备到被标定设备之间距离的空间模型；(5)、目标粗匹配：建立摄像装置到行人之间距离的空间坐标系，划分监控图像在空间中的对应域，将摄像装置的检测目标与无线探测设备的检测目标进行匹配，获得同一目标在两个数据区中的序号对应关系；(6)、目标精匹配：根据前后帧目标的运动关系，同时对摄像装置的检测目标和无线探测设备的检测目标在下一时刻的位置进行卡尔曼预估，获得其运动位移向量，根据位置信息和运动矢量评估摄像装置的检测目标与无线探测设备的检测目标的匹配程度，设置两目标是否为同一目标的匹配值；(7)、归纳检测区域内目标的数据，移除重复目标，整合摄像装置的检测目标和无线探测设备的检测目标的ID号，并将唯一ID号与实时位置信息存入链表中。...

【技术特征摘要】
1.基于视觉和无线感知相结合的行人检测和统计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、监控图像采集：利用摄像装置采集视频监控图像，对获得的图像进行尺寸变换；(2)、图像信息处理：对步骤(1)获得的图像利用DPM方法提取图像中的ROI，进行色彩通道变换，计算特征金字塔，匹配主模型以及子模型部件，计算部件得分，筛选和标定得分超过设定阈值的目标区域，获得每帧行人数量和行人所在图像位置的范围盒的坐标；(3)、无线信号采集：利用安装在检测区域内的无线探测设备对行人携带的具有无线信号收发功能的标定设备进行请求帧搜索，使用libtins获得请求帧数据，解析设备的mac地址和信号强度；(4)、无线信号处理：根据信号衰减公式Los＝32.44+20lgd+20lgf，式中，Los是传播损耗，单位为dB；d是距离，单位是Km；f是工作频率，单位是MHz；对检测区域内信号强度进行建模，获得无线探测设备到被标定设备之间距离的空间模型；(5)、目标粗匹配：建立摄像装置到行人之间距离的空间坐标系，划分监控图像在空间中的对应域，将摄像装置的检测目标与无线探测设备的检测目标进行匹配，获得同一目标在两个数据区中的序号对应关系；(6)、目标精匹配：根据前后帧目标的运动关系，同时对摄像装置的检测目标和无线探测设备的检测目标在下一时刻的位置进行卡尔曼预估，获得其运动位移向量，根据位置信息和运动矢量评估摄像装置的检...

【专利技术属性】
技术研发人员：屈桢深，李文瑞，周纪强，彭靖林，
申请(专利权)人：屈桢深，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23