行人检测跟踪方法、装置、终端设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术适用于移动终端技术领域，提供了一种行人检测跟踪方法、终端设备及介质，该方法包括：采集目标区域所对应的深度图；将深度图转换为三维点云图，并在三维点云图中，识别出包含移动对象的空间区域；确定深度图中与空间区域对应的感兴趣区域ROI，并对ROI中的头肩特征进行检测；若检测到ROI中存在所述头肩特征，则检测并跟踪存在于ROI中的驱干特征，根据驱干特征的移动轨迹，输出行人位置信息。本发明专利技术实现了基于多特征融合的行人检测跟踪算法，使得机器人可以在相对准确的空间区域来检测行人的头肩特征以及驱干特征，在传感器无法捕获行人的整体图像的情况之下，机器人也能够根据检测得到驱干特征来继续跟踪行人，因此，提高了行人检测的准确率。

【技术实现步骤摘要】
行人检测跟踪方法、装置、终端设备及介质
本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种行人检测跟踪方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着计算机、微电子以及信息技术的快速进步，机器人技术的开发速度越来越快，智能度越来越高，应用范围也得到了极大的扩展。对于服务机器人而言，其在智能化、社交化方面进行性能提升时，一般都需要使用到行人检测跟踪技术。例如，通过检测前方是否有行人出现，以判断是否需要执行障碍物躲避操作。现有的机器人中，通常都安装一传感器，通过捕获其前方位置区域的图像，并基于对人类头肩特征或脸部特征的识别来实现行人检测跟踪。然而，此类方法存在较大的检测盲区，并且，会对机器人的结构、外观设计等造成一定的限制。例如，当行人与机器人的距离过近时，传感器无法捕获行人的整体图像，因而无法检测得到头肩特征以及脸部特征，从而确定行人不存在，导致了行人检测跟踪错误，降低了检测准确率。若想要规避这种问题，则可能需要严苛限制传感器在机器人上的安装位置，因而会给机器人的结构设计带来较大的限制。
技术实现思路
有鉴于此，本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行人检测跟踪方法，其特征在于，包括：/n采集目标区域所对应的深度图；/n将所述深度图转换为三维点云图，并在所述三维点云图中，识别出包含移动对象的空间区域；/n确定所述深度图中与所述空间区域对应的感兴趣区域ROI，并对所述ROI中的头肩特征进行检测；/n若检测到所述ROI中存在所述头肩特征，则检测并跟踪存在于所述ROI中的驱干特征，根据所述驱干特征的移动轨迹，输出行人位置信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种行人检测跟踪方法，其特征在于，包括：
采集目标区域所对应的深度图；
将所述深度图转换为三维点云图，并在所述三维点云图中，识别出包含移动对象的空间区域；
确定所述深度图中与所述空间区域对应的感兴趣区域ROI，并对所述ROI中的头肩特征进行检测；
若检测到所述ROI中存在所述头肩特征，则检测并跟踪存在于所述ROI中的驱干特征，根据所述驱干特征的移动轨迹，输出行人位置信息。


2.如权利要求1所述的行人检测跟踪方法，其特征在于，所述若检测到所述ROI中存在所述头肩特征，则检测并跟踪存在于所述ROI中的驱干特征，根据所述驱干特征的移动轨迹，输出行人位置信息，包括：
若检测到所述ROI中存在所述头肩特征，则标记所述ROI中与所述头肩特征关联的驱干候选区域；
对所述驱干候选区域中的驱干特征进行持续更新识别；
若检测到所述目标区域中不存在所述头肩特征，则基于更新后的所述驱干特征执行行人跟踪，并根据所述驱干特征的移动轨迹，输出行人位置信息。


3.如权利要求1所述的行人检测跟踪方法，其特征在于，所述将所述深度图转换为三维点云图，并在所述三维点云图中，识别出包含移动对象的空间区域，包括：
获取所述三维点云图中每一点云的高度值；
确定所述点云的所述高度值所属的高度区间，并根据预存储的场景类别与高度区间的对应关系，输出所述点云对应的所述场景类别；
筛选出所述场景类别为移动对象的各个所述点云，并在所述三维点云图中，对筛选出的各个所述点云所属的空间区域进行选取。


4.如权利要求3所述的行人检测跟踪方法，其特征在于，所述筛选出所述场景类别为移动对象的各个所述点云，并在所述三维点云图中，对筛选出的各个所述点云所属的空间区域进行选取，包括：
将所述场景类别为移动对象的所述点云输出为移动对象类点云；
在所述三维点云图中，分别对所述移动对象类点云进行俯视投影以及水平投影，得到投影交集空间；
根据所述投影交集空间中每一所述移动对象类点云的高度信息，对所述投影交集空间进行切割处理，得到包含单个移动对象的空间区域。


5.如权利要求2所述的行人检测跟踪方法，其特征在于，在所述若检测到所述目标区域中不存在所述头肩特征，则...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊友军，白龙彪，刘志超，蒋晨晨，刘洪剑，庞建新，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44