一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法技术

本发明专利技术提供了一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法。该方法计算待检测深度图像中深度值的频率极值，通过频率极值对应深度值区域的几何中心确定检测窗口候选位置的中心，并进一步基于深度值和人体高度间的关系，确定检测窗口的尺寸，从而完成快速提取一系列人体检测窗口。本发明专利技术提供的自适应图像分层算法，能有效解决检测窗口中心漂移的问题，对检测窗口中心的计算过程自动进行纠正。应用本发明专利技术，解决了传统人体检测技术中的图像尺度空间搜索方法需要对人体目标可能出现的位置进行穷举的问题。应用本发明专利技术不仅能大大减少人体检测过程生成检测窗口的数量，缩短检测消耗时间，并且准确率较高，能够提高人体检测的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法
本专利技术涉及图像处理和计算机视觉领域，特别是涉及一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法。
技术介绍
人体检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，有着广泛的应用前景。在智能监控、辅助驾驶、人机交互等领域，其智能化程度都与人体检测技术的发展密切相关。而人体检测窗口的提取是人体检测技术中一个非常重要的步骤，检测窗口提取的准确性和所需时间对整个人体检测的准确性和响应时间有很大的影响。在实际人体检测过程中，人体可能会以各种姿态出现在图像中的任意位置，并且，由于成像时距离相机的远近不一，人体在图像中的大小也不尽相同。检测时，为了不漏掉图像中任何一个人体目标，需要在图像所有位置考虑人体出现的可能性。经典的人体检测算法使用图像尺度空间搜索方法解决这个问题。图像尺度空间搜索方法对图像做不同尺度的缩放，并以等距为步长，采用固定大小的窗口在每层图像上滑动，从而得到一系列的检测窗口，在每个窗口上进行人体特征的提取与分类。图像尺度空间搜索方法兼顾了图像上人体的大小和位置的不确定性，最大程度上降低了漏检率。但是，在搜索过程中会产生大量检测窗口，后续的检测操作将对每个检测窗口都进行特征提取与分类等运算，其计算代价很大。因此，当前需要一种基于深度信息的快速提取人体检测窗口的技术方案来解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法，解决传统人体检测技术中的图像尺度空间搜索方法需要对人体目标可能出现的位置进行穷举，产生大量检测窗口，导致整个人体检测过程成本高、效率低的问题。为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法，将图像中的深度信息加入到人体检测窗口提取中，并计算其深度频率的极值，从而实现人体检测窗口的快速提取，包括以下步骤：包括：1)对待检测深度图像中像素的深度值进行频率统计，计算深度值的频率极值，并根据得到的频率极值对应的深度值，提取该待检测深度图像的多个区域；2)根据得到的深度图区域，采用自适应深度图像分层方法，分别计算得到各区域中地面和天花板与其它区域的分界线，从而计算区域中不属于地面和天花板的区域的几何中心，作为该深度图区域的中心位置；3)根据得到的各深度图区域中心位置的深度值和所建立的人体深度值与人体成像高度的关系，计算得到各检测窗口的高度，将检测窗口高度的一半作为其宽度，从而得到各检测窗口的尺寸；4)根据得到的各深度图区域的中心位置和所述检测窗口的尺寸信息，完成对多个人体检测窗口的提取。作为优选，步骤1)为：首先，计算待检测深度图像中像素深度值的频率极值，需要从得到的深度值频率极大值中筛选出大物体最可能对应的深度值频率；然后，对每个筛选后的频率极值对应的深度值，取待检测深度图上所有深度值在该深度值附近的像素点组成不同的区域。作为优选，步骤2)具体为：2.1)依次对每个得到的深度图区域，从深度图中随机选取一列，分别从该列最下方元素向上遍历，以及从该列最上方元素向下遍历，在遍历过程中分别记录第一个深度值在该区域深度值附近的像素点的y轴坐标；2.2)重复m次上述步骤，在向上和向下两个方向上分别得到了m个y轴坐标值，分别对两列坐标值排序，然后选取中间s个值，计算其均值，将其均值分别作为该区域中地面和天花板与其他区域的分界线。2.3)依次遍历该区域中的像素点，记录其y轴坐标在天花板和地面与其他区域的分界线间的像素点，将这些像素点的横坐标均值和纵坐标均值，作为该深度图区域中心的坐标。作为优选，步骤2)具体为：依次对得到的深度图区域，从深度图中随机选取一列，分别从该列最下方元素向上遍历，以及从该列最上方元素向下遍历；在向上和向下遍历过程中分别记录第一个满足的像素点p的y轴坐标，其中，dp表示像素点p的深度值，表示区域Ri的深度值；如果没有找到满足上述条件的像素点p，则分别记录该列上深度值最大的像素点的y轴坐标值；重复m次上述步骤，在向上和向下两个方向上分别得到m个y轴坐标值，记为和分别对两列坐标值从小到大进行排序，然后选取中间的s个值，计算其均值，将其均值分别作为该区域中地面和天花板与其他区域的分界线和其数学描述为：依次遍历该区域中的像素点，记录其y轴坐标在天花板和地面与其他区域的分界线间的像素点，将这些像素点的横坐标均值和纵坐标均值，作为该深度图区域中心的坐标。本专利技术提供了一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法。该方法计算待检测深度图像中深度值的频率极值，通过频率极值对应深度值区域的几何中心确定检测窗口候选位置的中心，并进一步基于深度值和人体高度间的关系，确定检测窗口的尺寸，从而完成快速提取一系列人体检测窗口。本专利技术提供的自适应图像分层算法，能有效解决检测窗口中心漂移的问题，对检测窗口中心的计算过程自动进行纠正。应用本专利技术，解决了传统人体检测技术中的图像尺度空间搜索方法需要对人体目标可能出现的位置进行穷举的问题。应用本专利技术不仅能大大减少人体检测过程生成检测窗口的数量，缩短检测消耗时间，并且准确率较高，能够提高人体检测的效率。附图说明图1是本专利技术基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法的流程图。图2是本专利技术基于深度信息的自适应深度图像分层方法操作示例。具体实施方式本专利技术提供了一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法。该方法计算待检测深度图像中深度值的频率极值，通过频率极值对应深度值区域的几何中心确定检测窗口候选位置的中心，并进一步基于深度值和人体高度间的关系，确定检测窗口的尺寸，从而完成快速提取一系列人体检测窗口。本专利技术适用于基于深度信息的人体检测窗口提取，减少人体检测过程生成检测窗口的数量，缩短检测消耗时间，并且准确率较高，能够提高人体检测的效率。如图1所示，本专利技术包括以下步骤：1)在对Kinect深度图进行人体检测前，为了提高Kinect深度图对实际距离描述的准确性，对深度图进行校正；2)对待检测深度图像中像素的深度值进行频率统计，计算深度值的频率极值，并根据得到的频率极值对应的深度值，提取该待检测深度图像的多个区域；2.1)深度图中的物体成像面积与其对应的深度值频率大小成正比关系。所以，深度值频率较高的位置有很大可能性是大物体或者背景区域。考虑到一般场景中，人体在可辨识的情况下，都可以算作是成像面积较大的物体，其对应的深度值的出现频率也会相对高些。基于这一特性，本专利技术提出一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法，将待检测图像中深度值频率极大值对应的区域作为人体检测的候选区域。首先，对待检测深度图像中像素的深度值进行频率统计，然后，计算深度值频率的极大值，最后，从深度值频率的极大值中筛选出大物体最可能对应的深度值频率。2.2)分别对每个筛选后得到的频率极值对应的深度值，从待检测深度图上选取所有深度值在该深度值附近的像素点组成不同的区域。3)根据得到的深度图区域，采用自适应深度图像分层方法，分别计算得到各区域中地面和天花板与其它区域的分界线，从而计算区域中不属于地面和天花板的区域的几何中心，作为该深度图区域的中心位置；计算深度图区域的中心位置的具体步骤为：3.1)依次对每个得到的深度图区域，从深度图中随机选取一列，分别从该列最下方元素向上遍历，以及从该列最上方元素向下遍历；3.2)在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法，其特征在于，将图像中的深度信息加入到人体检测窗口提取中，并计算其深度频率的极值，从而实现人体检测窗口的快速提取，包括以下步骤：包括：1)对待检测深度图像中像素的深度值进行频率统计，计算深度值的频率极值，并根据得到的频率极值对应的深度值，提取该待检测深度图像的多个区域；2)根据得到的深度图区域，采用自适应深度图像分层方法，分别计算得到各区域中地面和天花板与其它区域的分界线，从而计算区域中不属于地面和天花板的区域的几何中心，作为该深度图区域的中心位置；3)根据得到的各深度图区域中心位置的深度值和所建立的人体深度值与人体成像高度的关系，计算得到各检测窗口的高度，将检测窗口高度的一半作为其宽度，从而得到各检测窗口的尺寸；4)根据得到的各深度图区域的中心位置和所述检测窗口的尺寸信息，完成对多个人体检测窗口的提取。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法，其特征在于，将图像中的深度信息加入到人体检测窗口提取中，并计算其深度频率的极值，从而实现人体检测窗口的快速提取，包括以下步骤：包括：1)对待检测深度图像中像素的深度值进行频率统计，计算深度值的频率极值，并根据得到的频率极值对应的深度值，提取该待检测深度图像的多个区域；2)根据得到的深度图区域，采用自适应深度图像分层方法，分别计算得到各区域中地面和天花板与其它区域的分界线，从而计算区域中不属于地面和天花板的区域的几何中心，作为该深度图区域的中心位置；3)根据得到的各深度图区域中心位置的深度值和所建立的人体深度值与人体成像高度的关系，计算得到各检测窗口的高度，将检测窗口高度的一半作为其宽度，从而得到各检测窗口的尺寸；4)根据得到的各深度图区域的中心位置和所述检测窗口的尺寸信息，完成对多个人体检测窗口的提取。2.根据权利要求1所述的基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法，其特征在于，步骤1)为：首先，计算待检测深度图像中像素深度值的频率极值，需要从得到的深度值频率极大值中筛选出大物体最可能对应的深度值频率；然后，对每个筛选后的频率极值对应的深度值，取待检测深度图上所有深度值在该深度值附近的像素点组成不同的区域。3.根据权利要求1所述的基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法，其特征在于，步骤2)具体为：2.1)依次对每个得到的深度图区域，从深度图中随机选取一列，分别从该列最下方元素向上遍历，以及从该列最上方元素向下遍历，在遍历过程中分别记录第一个深度值在该区域深度值附近的像素点的y轴坐标；2.2)重复m次上述步骤，在向上和向下...

【专利技术属性】
技术研发人员：付利华，赵瑞，王丹，陈建平，崔鑫鑫，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11