【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度图像处理，具体涉及一种基于深度图像的身高检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在现代社会中，闸机通道的管理和安全监控愈发重要，身高检测在乘车环境中的应用也十分广泛，因此需要精确测量通过闸机通道的人体或物体的高度；传统方法往往是基于传感器的测量，如红外传感器或超声波传感器，这些传感器可以测量物体与传感器之间的距离，然而在复杂场景中却容易受到限制。
2、如公开号为cn110306463b的中国专利公开了一种测量身高的闸机，包括一个闸机机体、一个身高测量模块，身高测量模块由红外发射器、红外相机、计算单元、微调旋钮组成，红外发射器向闸机通道内发射一束竖直的红外线，红外相机能够接收到红外发射器发射后反射回来的红外线，计算单元通过图像处理算法寻找到行人的头部位置，并换算为行人的身高，由此检测行人的身高。
3、上述方法在大客流情况下，多个人体或物体同时通过通道时较难区分，且身高测量的实时性不能得到保证；但近年来，由于机器视觉技术的发展，通过深度传感器和图像处理算法，可以获取场景中物体的三维信息，为解决这些问题提供了新的可能性。
4、如公开号为cn111067530b的中国专利基于深度摄像的地铁乘客身高自动检测方法和系统或公开号为cn111079589b的中国专利基于深度摄像和身高阈值像素标定的自动身高检测方法，均公开了通过深度图像采集模块和图像处理模块进行身高检测。
5、但在上述身高检测方法中，却忽略了人体或物体在图像中的投影大小可能受到角度、光线和遮挡等因素的影响，从而
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于深度图像的身高检测方法、系统、设备及介质，结合深度图像和深度值分析，动态选择目标区域内的最小深度值来计算高度和位置，能够在不同环境下自适应地适应光线变化、遮挡等因素，从而提高在复杂场景中身高检测判定的准确性和可靠性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下的技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种基于深度图像的身高检测方法，包括如下步骤：
4、s1.深度相机采集乘客进出站闸机区域时的视频流，得到多张帧深度图像，并记录深度相机安装高度h1；
5、s2.基于步骤s1，选择一张帧深度图像，检测帧深度图像内的人或物体，对单个的人或物体均生成单独的检测框，获取每个检测框的中心位置坐标，对中心位置坐标进行畸变校正并通过畸变校正后的中心位置坐标与深度相机内参矩阵计算出校正后的像素坐标；
6、s3.基于步骤s2，基于校正后的像素坐标得到校正后的检测框，获取校正后检测框内的每个像素点及其深度值s，并判断每个像素点的深度值s大小，选择前n个最小且不为零的深度值s，计算得到总深度值sum；
7、s4.基于步骤s3，计算平均深度值，=sum/n；
8、s5.基于步骤s4，通过缩放系数，计算头部深度值s1，s1=×（l/p），其中，l为景深值，p为帧深度图像的像素值；
9、s6.基于步骤s5，计算头部高度h，h=h1－s1/10；
10、s7.依次选择帧深度图像，重复步骤s2-s6，得到同一人或物体在多张帧深度图像中的多个头部高度h，将多个头部高度h求平均得到最终头部高度。
11、优选的，获取每个检测框的中心位置坐标的方法为：选取检测框对角的两点坐标（x1，y1）和（x2，y2），则中心位置坐标如下：
12、
13、
14、其中，为中心位置坐标的x轴坐标，为中心位置坐标的y轴坐标。
15、进一步的，对中心位置坐标进行畸变校正并通过畸变校正后的中心位置坐标与深度相机内参矩阵计算出校正后的像素坐标的具体方法如下：
16、s21.对中心位置坐标采用不动点迭代法求解得到畸变校正后的中心位置坐标()，其中，不动点迭代法选用将转换为的形式，需满足的迭代收敛条件为：；
17、s22.基于步骤s1，通过畸变校正后的中心位置坐标()与深度相机内参矩阵计算出校正后的像素坐标（，）如下：
18、
19、
20、其中，、、、为相机内参矩阵的矩阵点。
21、优选的，还包括如下步骤：获取校正后的像素坐标的深度值，根据校正后的像素坐标（，）及相机内参矩阵计算三维坐标()；
22、
23、
24、其中，的值为校正后的像素坐标的深度值。
25、进一步的，步骤s3的具体方法如下：
26、s31.初始化整形向量depths，获取校正后检测框内的每个像素点及其深度值s，如果深度值s不为零则将其添加至整形向量depths中；
27、s32.使用部分排序法将整形向量depths中前n个最小深度值移到向量前部
28、并通过resize函数将整形向量depths中可容纳元素个数限制为n个。
29、第二方面，本专利技术提供一种基于深度图像的身高检测系统，用于实现第一方面中任一项所述的检测方法，包括：
30、深度相机，用于采集乘客进出站闸机区域时的视频流，得到多张帧深度图像；
31、检测框生成单元，用于选择一张帧深度图像，检测帧深度图像内的人或物体，对单个的人或物体均生成单独的检测框；
32、坐标校正单元，用于获取每个检测框的中心位置坐标，对中心位置坐标进行畸变校正并通过畸变校正后的中心位置坐标与深度相机内参矩阵计算出校正后的像素坐标；
33、坐标转换单元，用于将二维像素坐标转换为三维坐标；
34、图像处理单元，基于校正后的像素坐标得到校正后的检测框，获取校正后检测框内的每个像素点及其深度值s，计算得到头部高度h。
35、第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可用在所述处理器上运行的控制程序，所述控制程序被所述处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的基于深度图像的身高检测方法。
36、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的基于深度图像的身高检测方法。
37、本专利技术的有益效果是：
38、1）本申请结合深度图像和深度值分析，动态选择目标区域内的最小深度值来计算高度和位置，能够在不同环境下自适应地适应光线变化、遮挡等因素，从而提高在复杂场景中身高检测判定的准确性和可靠性。
39、2）本申请在选取像素点前对坐标进行了畸变校正，有效减少了镜头畸变对高度测量的影响，有助于提高测量的准确性和稳定性；本申请通过部分排序法和向量操作，可以快速在区域内提取最小的n个深度值并进行计算，有利于快速实现高度位置测量。
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1.一种基于深度图像的身高检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的身高检测方法，其特征在于，获取每个检测框的中心位置坐标的方法为：选取检测框对角的两点坐标（x1，y1）和（x2，y2），则中心位置坐标如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的身高检测方法，其特征在于，对中心位置坐标进行畸变校正并通过畸变校正后的中心位置坐标与深度相机内参矩阵计算出校正后的像素坐标的具体方法如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度图像的身高检测方法，其特征在于，还包括如下步骤：获取校正后的像素坐标的深度值，根据校正后的像素坐标（，）及相机内参矩阵计算三维坐标()；
5.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的身高检测方法，其特征在于，步骤S3的具体方法如下：
6.一种基于深度图像的身高检测系统，用于实现如权利要求1-5中任一项所述的检测方法，其特征在于，包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可用在所述处理器上运行的控制程序，所述控制程序被所
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于深度图像的身高检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度图像的身高检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的身高检测方法，其特征在于，获取每个检测框的中心位置坐标的方法为：选取检测框对角的两点坐标（x1，y1）和（x2，y2），则中心位置坐标如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的身高检测方法，其特征在于，对中心位置坐标进行畸变校正并通过畸变校正后的中心位置坐标与深度相机内参矩阵计算出校正后的像素坐标的具体方法如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度图像的身高检测方法，其特征在于，还包括如下步骤：获取校正后的像素坐标的深度值，根据校正后的像素坐标（，）及...
【专利技术属性】
技术研发人员：李棋瑞，王子印，陈皓阳，樊荣，陈苗苗，陈国林，尚永智，齐春阳，王建坤，程明亮，刁军磊，郭雪妍，马赫，魏昊川，姜宇，丁梦阳，
申请(专利权)人：艾弗世苏州专用设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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