一种人体跟踪方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种人体跟踪方法和装置，涉及行为分析技术领域，用于在人体跟踪过程中，兼顾人体跟踪的准确性和实时性。该方法包括：获取跟踪场景的深度图像；提取深度图像中的头部候选点集合；将头部候选点集合中的每一个头部候选点与跟踪人体列表中的人体对象进行匹配；若第一头部候选点与跟踪人体列表中的第一人体对象成功匹配，则根据第一头部候选点更新第一人体对象；若第一头部候选点与跟踪人体列表中的所有人体对象均不匹配，则基于预设人体识别算法确定第一头部候选点对应的人体候选区域是否为人体对象；在确定第一头部候选点对应的候选人体区域为第二人体对象时，将第二人体对象添加至跟踪人体列表。本发明专利技术实施例用于人体跟踪。例用于人体跟踪。例用于人体跟踪。

【技术实现步骤摘要】
一种人体跟踪方法和装置


[0001]本专利技术涉及行为分析
，尤其涉及一种人体跟踪方法和装置。

技术介绍

[0002]人体跟踪主要是指从场景中分离出不同个体，从而获得所有个体或者关注个体的运动轨迹，进而实现对场景的分析。人体跟踪具有广泛的应用场景，如客流统计、安防监控、远程看护等。
[0003]传统的2D人体跟踪方法主要借助人脸信息和人体轮廓信息进行人体的检测和匹配，然而2D图像非常容易收到光照条件变化的影响；对于同一个体，其在不同光照条件下的特征可能发生比较大的波动，进而导致人体检测结果的不稳定性，尤其是对于室外环境，光照比较强烈，且变化幅度大，2D跟踪方法很难稳定应用。为了提供人体跟踪的稳定性，现有技术中提出了3D人体跟踪，3D人体跟踪方法主要通过联通域分析的方式实现人体的检测，即先对输入图像进行二值化操作，然后对二值化后的图像进行联通域提取，最后再基于人体识别算法确定提取出的连通域是否为人体并确定人体检测的结果。然而，在确定提取出的连通域是否为人体时，若使用较为简单的人体匹配算法，则确定出的结果可能会不准确，尤其是拥挤条件下，两个挨在一起的个体会合并为一个联通域，人体检测得到的个体数量会少于实际值；提高人体匹配算法的复杂度，虽然可以提高检测结果的准确性，但同时也可会增加人体跟踪计算量，进而导致一般的嵌入式平台上很难实时运行，或者为了保证实时运行，需要更换运算能力更强，价格更昂贵的处理平台。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种人体跟踪方法和装置，用于在人体跟踪过程中，兼顾人体跟踪的准确性和实时性。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供技术方案如下：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种人体跟踪方法，包括：
[0007]对跟踪场景进行图像采集，获取所述跟踪场景的深度图像；
[0008]提取所述深度图像中的头部候选点集合；
[0009]将所述头部候选点集合中的每一个头部候选点与跟踪人体列表中的人体对象进行匹配，所述跟踪人体列表中的人体对象为处于跟踪态的人体对象；
[0010]若第一头部候选点与所述跟踪人体列表中的第一人体对象成功匹配，则根据所述第一头部候选点更新所述第一人体对象，所述第一头部候选点为所述头部候选点集合中的任一头部候选点；
[0011]若第一头部候选点与所述跟踪人体列表中的所有人体对象均不匹配，则基于预设人体识别算法确定所述第一头部候选点对应的人体候选区域是否为人体对象；
[0012]在确定第一头部候选点对应的候选人体区域为第二人体对象时，将所述第二人体对象添加至所述跟踪人体列表。
[0013]作为本专利技术实施例一种可选的实施方式，所述基于预设人体识别算法确定所述第一头部候选点对应的人体候选区域是否为人体对象，包括：
[0014]获取与所述第一头部候选点连续且在竖直方向上的高度值与所述第一头部候选点的高度值的差值在第一差值范围的点所形成的第一区域；
[0015]判断所述第一区域是否满足头部约束条件；
[0016]若所述第一区域不满足头部约束条件，则确定所述第一头部候选点对应的人体候选区域不是人体对象；
[0017]若所述第一区域满足头部约束条件，则获取与所述第一区域连续且在竖直方向上的高度值与所述第一头部候选点的差值在第二差值范围的点所形成的第二区域；
[0018]判断所述第二区域是否满足肢体相连约束条件；
[0019]若所述第二区域不满足肢体相连约束条件，则确定所述第一头部候选点对应的人体候选区域不是人体对象；
[0020]若所述第二区域满足肢体相连约束条件，则确定所述第一头部候选点对应的人体候选区域为人体对象。
[0021]作为本专利技术实施例一种可选的实施方式，所述判断所述第一区域是否满足头部约束条件，包括：
[0022]判断所述第一区域的面积是否在第一面积范围之内、所述第一区域的圆度是否大于第一圆度阈值以及所述第一区域内所有点的深度值的标准差是否小于第一标准差阈值；
[0023]若所述第一区域的面积在第一面积范围之内、所述第一区域的圆度大于第一圆度阈值且所述第一区域内所有点的深度值的标准差小于第一标准差阈值，则确定所述第一区域满足头部约束条件；否则，确定所述第一区域不满足头部约束条件。
[0024]作为本专利技术实施例一种可选的实施方式，所述判断所述第二区域是否满足肢体相连约束条件，包括：
[0025]判断所述第二区域的圆度是否大于第二圆度阈值以及所述第一区域的面积与所述第二区域的面积的比值是否在预设比值范围之内；
[0026]若所述第二区域的圆度大于第二圆度阈值，且所述第一区域的面积与所述第二区域的面积的比值在预设比值范围之内，则确定所述第二区域满足肢体相连约束条件。
[0027]作为本专利技术实施例一种可选的实施方式，所述将所述第二人体对象添加至所述跟踪人体列表，包括：
[0028]将所述第二人体对象与待找回人体列表中的人体对象进匹配，所述待找回人体列表中的人体对象为处于待找回态的人体对象；
[0029]若所述第二人体对象与所述待找回人体列表中的第三人体对象成功匹配，则将所述第三人体对象转移至所述跟踪人体列表，并根据所述第二人体对象对所述第三人体对象进行更新。
[0030]作为本专利技术实施例一种可选的实施方式，所述将所述第二人体对象与所述待找回人体列表中的人体对象进匹配，包括：
[0031]判断所述第二人体对象的位置是否在预设区域、所述第二人体对象的高度与所述待找回人体列表中的人体对象的高度的差值是否在第三差值范围之内、所述第二人体对象的头部面积与所述待找回人体列表中的人体对象的头部面积的差值是否在第四差值范围
之内，以及所述第二人体对象与所述待找回人体列表中的人体对象的距离是否在预设距离范围之内；
[0032]若所述第二人体对象的位置在预设区域、所述第二人体对象的高度与第三人体对象的高度的差值在第三差值范围之内、所述第二人体对象的头部面积与所述第三人体对象的头部面积在第四差值范围之内，且所述第二人体对象与所述第三人体对象的距离在预设距离范围之内，则确定所述第二人体与所述待找回人体列表中的第三人体对象匹配，否则，确定所述第二人体对象与所述待找回人体列表中的第三人体对象不匹配。
[0033]作为本专利技术实施例一种可选的实施方式，若所述第二人体对象与所述待找回人体列表中的人体对象均不匹配，则在所述跟踪人体列表中添加所述第二人体对象，并将所述第二人体对象设置为跟踪态。
[0034]作为本专利技术实施例一种可选的实施方式，所述将所述头部候选点集合中的每一个头部候选点与跟踪人体列表中的人体对象进行匹配，包括：
[0035]对所述跟踪人体列表中的各个人体对象在下一帧深度图像中的位置进行预测；
[0036]根据将所述头部候选点集合中的每一个头部候选点的位置与预测的所述跟踪人体列表中的各个人体对象的位置进行匹配。
[0037]作为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人体跟踪方法，其特征在于，包括：对跟踪场景进行图像采集，获取所述跟踪场景的深度图像；提取所述深度图像中的头部候选点集合；将所述头部候选点集合中的每一个头部候选点与跟踪人体列表中的人体对象进行匹配，所述跟踪人体列表中的人体对象为处于跟踪态的人体对象；若第一头部候选点与所述跟踪人体列表中的第一人体对象成功匹配，则根据所述第一头部候选点更新所述第一人体对象，所述第一头部候选点为所述头部候选点集合中的任一头部候选点；若第一头部候选点与所述跟踪人体列表中的所有人体对象均不匹配，则基于预设人体识别算法确定所述第一头部候选点对应的人体候选区域是否为人体对象；在确定第一头部候选点对应的候选人体区域为第二人体对象时，将所述第二人体对象添加至所述跟踪人体列表。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设人体识别算法确定所述第一头部候选点对应的人体候选区域是否为人体对象，包括：获取与所述第一头部候选点连续且在竖直方向上的高度值与所述第一头部候选点的高度值的差值在第一差值范围的点所形成的第一区域；判断所述第一区域是否满足头部约束条件；若所述第一区域不满足头部约束条件，则确定所述第一头部候选点对应的人体候选区域不是人体对象；若所述第一区域满足头部约束条件，则获取与所述第一区域连续且在竖直方向上的高度值与所述第一头部候选点的差值在第二差值范围的点所形成的第二区域；判断所述第二区域是否满足肢体相连约束条件；若所述第二区域不满足肢体相连约束条件，则确定所述第一头部候选点对应的人体候选区域不是人体对象；若所述第二区域满足肢体相连约束条件，则确定所述第一头部候选点对应的人体候选区域为人体对象。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述第一区域是否满足头部约束条件，包括：判断所述第一区域的面积是否在第一面积范围之内、所述第一区域的圆度是否大于第一圆度阈值以及所述第一区域内所有点的深度值的标准差是否小于第一标准差阈值；若所述第一区域的面积在第一面积范围之内、所述第一区域的圆度大于第一圆度阈值且所述第一区域内所有点的深度值的标准差小于第一标准差阈值，则确定所述第一区域满足头部约束条件；否则，确定所述第一区域不满足头部约束条件。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述第二区域是否满足肢体相连约束条件，包括：判断所述第二区域的圆度是否大于第二圆度阈值以及所述第一区域的面积与所述第二区域的面积的比值是否在预设比值范围之内；若所述第二区域的圆度大于第二圆度阈值，且所述第一区域的面积与所述第二区域的面积的比值在预设比值范围之内，则确定所述第二区域满足肢体相连约束条件。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二人体对象添加至所述跟踪人体列表，包括：将所述第二人体对象与待找回人体列表中的人体对象进匹配，所述待找回人体列表中的人体对象为处于待找回态的人体对象；若所述第二人体对象与所述待找回人体列表中的第三人体对象成功匹配，则将所述第三人体对象转移至所述跟踪人体列表，并根据所述第二人体对象对所述第三人体对象进行更新。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第二人体对象与所述待找回人体列表中的人体对象进匹配，包括：判断所述第二人体对象的位置是否在预设区域、所述第二人体对象的高度与所述待找回人体列表中的人体对象的高度的差值是否在第三差值范围之内、所述第二人体对象的头部面积与所述待找回人体列表中的人体对象的头部面积...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱海洋，卞新光，初畅，刘中原，郑凯强，杨俊锋，李家轩，窦仁银，李嘉俊，
申请(专利权)人：人加智能机器人技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：