一种基于固定型单目摄像头的多目标行人实时检测定位方法技术

本发明专利技术涉及人工智能视觉算法及室内定位技术领域，具体涉及一种基于固定型单目摄像头的多目标行人实时检测定位方法；本发明专利技术通过人工智能视觉算法自动标定出行人头部检测框，并根据检测框在图像中的位置及像素信息，结合摄像头内外参数计算出行人的实时坐标。本发明专利技术所述的方法所需要的先验知识较少，并且与摄像头安装角度无关，所需外参易于测量，精度受摄像头畸变影响较小。同时采用人体头部检测框进行计算，避免了不同体型人体带来的计算误差。本发明专利技术不需要双目测距那样需要特征点匹配这一麻烦的过程，也无需事先对场地进行标定，计算量低，实时性强，精度相对较好，测距范围50米左右时的误差基本可以控制在1米以内。右时的误差基本可以控制在1米以内。右时的误差基本可以控制在1米以内。

【技术实现步骤摘要】
一种基于固定型单目摄像头的多目标行人实时检测定位方法


[0001]本专利技术涉及人工智能视觉算法及室内定位
，具体涉及一种基于固定型单目摄像头的多目标行人实时检测定位方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着卷积神经网络技术的发展、开源数据集的兴起以及硬件设备计算力的提升，基于卷积神经网络的目标检测算法得到突破性发展。
[0003]基于深度学习的一阶段Anchor base方法，其基本原理是将输入图像输入到特征提取网络之中，得到一定大小的特征图，然后将特征图划分成多个网格单元，为每一个网格同时预测边界框并给出相应概率，最后通过非极大值抑制技术去除冗余窗口，从而检测出最终的目标。这种方法将目标检测任务转换成一个回归问题，从而大大加快了检测的速度，但同时会降低检测精度。
[0004]目前，国内大型公共交通场景安装有大量摄像头设备，其采集的视觉数据可应用于多种行人识别和态势分析。然而目前基于视觉的行人检测技术大多关注行人的识别和分类，并没有同时对行人进行精确的空间定位。即便是区域入侵、绊线入侵等检测技术，也是基于屏幕坐标系下的行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于固定型单目摄像头的多目标行人实时检测定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过固定型单目摄像头的设备参数，获取摄像头的水平广角、垂直广角，并通过测量获取摄像头的安装高度及世界坐标系下的变换矩阵；(2)下载行人相关图像，使用标注工具制作标定人体头部的专用数据集，并将此数据集送入深度学习神经网络进行训练，得到一个用于行人头部检测的模型并部署于服务器端；(3)采集摄像头拍摄的视频图像序列，并将图像缩放为固定像素图像，通过步骤(2)的算法检测出行人头部，获得头部检测框中心点像素坐标及头部检测框的像素宽度和高度，并根据上述信息，计算出检测框在镜头视野中的夹角以及检测框中心点横向偏离镜头光轴的角度；(4)根据先验知识设定人体头部宽度和高度数值的平方均值，根据步骤(1)、(3)得出的数据，计算出行人在以摄像头为坐标原点的坐标系...

【专利技术属性】
技术研发人员：万超颖，韩仲，
申请(专利权)人：苏州加乘科技有限公司，
类型：发明
国别省市：