【技术实现步骤摘要】
一种基于人体分割的ATM尾随检测方法
本专利技术属于计算机视觉
，涉及一种基于人体分割的ATM尾随检测方法。
技术介绍
基于人数统计的ATM防护舱尾随检测具有非常重要的现实意义，可以保护银行和民众的财产安全，预防减低ATM犯罪事件的发生。目前用于ATM防护舱尾随检测的人数统计算法有：1)基于光流的人体分割算法：通过光流技术获得垂直通过拌线人体的时空光流累积图，然后利用人体分割算法分析光流图获得通过拌线的人数。该算法在相机角度，光照等发生变化时，准确率会大幅度下降，需要人工调整系统参数，增加人工成本。2)目标尺度估计的人体目标检测算法：采用深度学习通过目标尺度估计检测人体目标，来统计人体个数。该算法是一种端到端的算法，完全依赖于样本数据，在样本数据平衡性不好，场景种类不够丰富的情况下，训练所得算法在某些特出场景准确率不高。3)基于光流的深度学习算法：通过光流技术获得通过拌线人体的时空光流累积图，然后利用深度学习的技术分析光流图获得通过拌线的人数。该算法准确率和鲁棒性较第一种算法有了一定的提高，但是仍受限于光流技术，当光线发生剧烈变化时，计算会出现很大的误差，且...
【技术保护点】
1.一种基于人体分割的ATM尾随检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1、对ATM防护舱垂直相机采集的图像进行图像预处理；步骤2、采用大量丰富多样的样本数据来训练深度学习模型，使获得的深度学习模型可以将人体作为前景目标从图像中检测出来；步骤3、对不同相机、不同角度下的人体尺度进行专家预估；步骤4、根据专家预估的人体目标大小，采用马尔科夫蒙特卡罗法来挑选最大后验概率值的分割结果，来完成前景目标中的人体分割任务；步骤5、统计分割的人体个数，如果大于2人，则视为出现尾随，触发警报。
【技术特征摘要】
1.一种基于人体分割的ATM尾随检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1、对ATM防护舱垂直相机采集的图像进行图像预处理；步骤2、采用大量丰富多样的样本数据来训练深度学习模型，使获得的深度学习模型可以将人体作为前景目标从图像中检测出来；步骤3、对不同相机、不同角度下的人体尺度进行专家预估；步骤4、根据专家预估的人体目标大小，采用马尔科夫蒙特卡罗法来挑选最大后验概率值的分割结果，来完成前景目标中的人体分割任务；步骤5、统计分割的人体个数，如果大于2人，则视为出现尾随，触发警报。2.根据权利要求1所述的一种基于人体分割的ATM尾随检测方法，其特征在于：步骤2中所述的样本数据采用不同...
【专利技术属性】
技术研发人员：尚凌辉，王弘玥，张兆生，
申请(专利权)人：浙江捷尚视觉科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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