一种高度测量方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种高度测量方法、装置、设备和介质，该方法中获取双目相机采集的图像对中的基准图像，及基准图像的深度图像；基于预先训练完成的深度学习网络模型，确定基准图像中地面区域的掩膜图像；根据深度图像以及掩膜图像，确定地面区域的目标拟合平面；根据地面区域的目标拟合平面及深度图像中任一像素点的深度值，确定该像素点相对于地面区域的高度。由于本发明专利技术实施例中可以自动确定出地面区域的目标拟合平面，根据地面区域的目标拟合平面以及像素点的深度值，即可以确定出像素点相对于地面区域的高度，从而提高了确定像素点的高度的自动化程度，提升了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种高度测量方法、装置、设备和介质
本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种高度测量方法、装置、设备和介质。
技术介绍
高度是描述一个目标的重要特征，在很多应用场景下需要估计目标的高度，例如在起立检测、跌倒检测、景区及车站的儿童身高检测、基于手机应用的人体身高检测等。实际场景中获取的目标人体三维信息包括宽度、高度、目标人体距摄像头的距离等多种三维信息，具体的获取三维信息中的高度信息时，常用民用级别的双目相机、深度图像(RGB-DepthMap，RGB-D)相机、以及体感器设备(Kinect)来实现。现有技术中通过Kinect景深图像测量目标人体的身高时，是基于景深图像中目标人体的深度像素宽度、以及采集景深图像时目标人体距离摄像头的距离，确定目标人体的身高的。其中，该深度像素宽度为景深图像中目标人体最左像素点的横坐标值减去目标人体最右像素点的横坐标值确定的数值。图1为现有技术提供的一种通过景深图像确定目标人体身高的过程示意图，该过程包括以下步骤：S101：通过Kinect设备获取人体景深图像。S102：获得目标人体像素点。S103：通过对目标人体像素点的遍历和比较，获得目标人体最高像素点、目标人体最低像素点、目标人体最左像素点和目标人体最右像素点。S104：将目标人体最高像素点减去目标人体最低像素点，得到目标人体的深度像素高度；将目标人体最左像素点减去目标人体最右像素点，得到目标人体的深度像素宽度。S105：获得Kinect摄像头和目标人体“髋部中心”骨骼点之间的距离，将之作为目标人体的深度值。S106：根据目标人体的深度值和深度像素宽度，计算目标人体的实际宽度。S107：根据目标人体的实际宽度和深度像素宽度，确定目标人体的实际宽度与深度像素宽度的比值。S108：根据目标人体的实际宽度与深度像素宽度的比值、以及目标人体的深度像素高度，计算目标人体的实际身高。由于通过上述方法确定目标人体身高时，基于Kinect设备来获取场景深度信息，Kinect设备的测距范围较小，且硬件更容易损坏，因此不适用于需要长期处于待机状态的监控领域；并且在Kinect设备存在左右方向的倾斜角时，由于像素最高点和像素最低点不是目标人体真实的最高点和最低点，因此导致测量的身高将出现偏差。因此为了增加测量目标人体身高方法的应用领域，且提高测量的目标人体身高的准确性，现有技术中常通过双目相机来测量目标人体身高。这是由于双目相机成本更低，测距范围更远，同时受环境光影响更小，可以适用于室内室外的各种场景。并且由于双目相机可以由两个单目相机组成，且现在的手机、平板通常等智能终端设备都带有两个甚至更多的摄像头，因此，基于双目相机的高度测量方法更易推广。在进行高度测量时，还需要一个基准，即目标是相对于哪个位置的高度。在实际应用中，基准通常选取的是地面，例如测量目标人体高度，是测量目标人体从站立的地面到头顶的高度；描述相机的高度、俯仰角以及倾斜角时也是以地面为基准。而现有的基于双目相机进行目标人体身高的测量时，主要是利用双目相机拍摄场景图像，获取场景图像中目标人体的人头尖点的图像坐标；根据人头尖点的图像坐标获取双目相机生成的人头尖点对应的深度信息；计算人头尖点在摄像机坐标系下的三维坐标；根据人头尖点的三维坐标，和双目相机的俯仰角、倾斜角，测量目标人体的身高。由于目标人体的身高的测量依赖于相机高度、俯仰角和倾斜角，这些参数需要手动选取地面区域进行现场标定，操作难度大，且一旦相机位置发生变化就需要重新标定，因此现有的目标人体身高测量方法的自动化程度低，导致用户体验差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种高度测量方法、装置、设备和介质，用以解决现有技术中目标人体身高测量方法的自动化程度低，导致用户体验差的问题。本专利技术实施例提供了一种高度测量方法，所述方法包括：获取双目相机采集的图像对中的基准图像，及所述基准图像的深度图像；基于预先训练完成的深度学习网络模型，确定所述基准图像中地面区域的掩膜图像；根据所述深度图像以及所述掩膜图像，确定地面区域的目标拟合平面；根据所述地面区域的目标拟合平面及所述深度图像中任一像素点的深度值，确定该像素点相对于地面区域的高度。进一步地，所述获取所述基准图像的深度图像，包括：获取所述图像对中除所述基准图像之外的其他图像，对所述基准图像与所述其他图像进行矫正处理；针对矫正处理后的其他图像中的每个目标上的任一像素点，根据该像素点与矫正处理后的基准图像中该目标上任一像素点的相似度，确定矫正处理后的基准图像中该目标上与该像素点相似度最高的目标像素点，根据该像素点及该目标像素点的位置，确定该像素点对应的视差值；根据矫正处理后的其他图像中每个像素点对应的视差值、以及预先保存的深度值与视差值的函数关系，确定矫正处理后的其他图像中每个像素点的深度值；根据矫正处理后的其他图像中每个像素点的深度值，获取所述基准图像的深度图像。进一步地，所述根据该像素点及该目标像素点的位置，确定该像素点对应的视差值，包括：根据该像素点的位置，确定该像素点在矫正处理后的基准图像中对应的第一位置；根据所述第一位置与该目标像素点在矫正处理后的基准图像中的第二位置在水平方向上间隔像素点的数量，将所述数量确定为该像素点对应的视差值。进一步地，所述根据所述深度图像以及所述掩膜图像，确定地面区域的目标拟合平面，包括：根据所述深度图像以及所述掩膜图像，确定所述深度图像中位于地面区域的像素点的第一点集；根据所述第一点集中每个第一像素点的深度值、所述每个第一像素点在所述深度图像中的坐标，确定所述每个第一像素点的三维坐标；根据所述每个第一像素点的三维坐标，确定地面区域的目标拟合平面。进一步地，所述根据第一点集中第一像素点的深度值、以及第一像素点的像素坐标，确定第一像素点的三维坐标之前，所述方法还包括：根据预先确定的深度值范围和/或像素坐标范围，及所述第一点集中每个第一像素点的深度值和/或坐标值，采用位于所述深度值范围和/或像素坐标范围内第一像素点对所述第一点集更新。进一步地，所述根据第一像素点的三维坐标，确定地面区域的目标拟合平面，包括：每次基于随机选择的第一点集中设定数量的第二像素点，进行以下操作：根据所述设定数量的第二像素点的三维坐标，确定地面区域的第一拟合平面；确定所述第一点集中与所述第一拟合平面的距离不大于设定距离阈值的第三像素点的数量；若所述第三像素点的数量满足条件，则确定所述第一拟合平面为所述地面区域的目标拟合平面；否则，判断进行目标拟合平面确定的迭代次数是否达到设定次数阈值，若否，则重新在第一点集中随机选择设定数量的第二像素点，并根据重新选择的第二像素点进行下次操作。进一步地，若进行目标拟合平面确定的迭代次数达到设定次数阈值，所述方法还包括：确定设定的迭代次数中所述第三像素点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高度测量方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取双目相机采集的图像对中的基准图像，及所述基准图像的深度图像；/n基于预先训练完成的深度学习网络模型，确定所述基准图像中地面区域的掩膜图像；/n根据所述深度图像以及所述掩膜图像，确定地面区域的目标拟合平面；/n根据所述地面区域的目标拟合平面及所述深度图像中任一像素点的深度值，确定该像素点相对于地面区域的高度。/n

【技术特征摘要】
1.一种高度测量方法，其特征在于，所述方法包括：
获取双目相机采集的图像对中的基准图像，及所述基准图像的深度图像；
基于预先训练完成的深度学习网络模型，确定所述基准图像中地面区域的掩膜图像；
根据所述深度图像以及所述掩膜图像，确定地面区域的目标拟合平面；
根据所述地面区域的目标拟合平面及所述深度图像中任一像素点的深度值，确定该像素点相对于地面区域的高度。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述基准图像的深度图像，包括：
获取所述图像对中除所述基准图像之外的其他图像，对所述基准图像与所述其他图像进行矫正处理；
针对矫正处理后的其他图像中的每个目标上的任一像素点，根据该像素点与矫正处理后的基准图像中该目标上任一像素点的相似度，确定矫正处理后的基准图像中该目标上与该像素点相似度最高的目标像素点，根据该像素点及该目标像素点的位置，确定该像素点对应的视差值；
根据矫正处理后的其他图像中每个像素点对应的视差值、以及预先保存的深度值与视差值的函数关系，确定矫正处理后的其他图像中每个像素点的深度值；
根据矫正处理后的其他图像中每个像素点的深度值，获取所述基准图像的深度图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据该像素点及该目标像素点的位置，确定该像素点对应的视差值，包括：
根据该像素点的位置，确定该像素点在矫正处理后的基准图像中对应的第一位置；
根据所述第一位置与该目标像素点在矫正处理后的基准图像中的第二位置在水平方向上间隔像素点的数量，将所述数量确定为该像素点对应的视差值。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度图像以及所述掩膜图像，确定地面区域的目标拟合平面，包括：
根据所述深度图像以及所述掩膜图像，确定所述深度图像中位于地面区域的像素点的第一点集；
根据所述第一点集中每个第一像素点的深度值、所述每个第一像素点在所述深度图像中的坐标，确定所述每个第一像素点的三维坐标；
根据所述每个第一像素点的三维坐标，确定地面区域的目标拟合平面。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据第一点集中第一像素点的深...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘逸颖，王晓鲁，任宇鹏，卢维，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33