【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人员流动检测，尤其涉及一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法及系统。
技术介绍
1、人员流动检测方式中包括传统红外光栅检测方式、采用摄像头识别方式和采用毫米波雷达方式等；其中，传统红外光栅检测方式，不仅安装复杂，而且本身采用人员光线遮挡的方法就行识别，人员密集后，误差较大；采用摄像头识别方式，成本较高，对本身算力要求较高，而且存在人员隐私问题，只适用于公共区域，无法在办公室等场景使用；采用毫米波雷达方式，在人员密集时，毫米波反射路径复杂，分辨率较低，无法实现人员识别，同时毫米波雷达造价高，性价比不高。
2、专利技术人发现，采用带有tof（time-of-flight）的人流量自动监控设备，不仅成本低，受干扰小，精度高而且不存在人员隐私问题，适用于绝大多数的场景；但是，目前带有tof的人流量自动监控设备获取数据后，不能在时间维度上对人员进行很好的识别，不能很好的将时间维度数据和人员特征数据等进行有效融合及识别，比如，被识别的人员具有不同高度特征体，同时这些运动数据需要在时间维度进行累积，大量累积的数据导致存在识别精度低，处理速度慢等问题。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法及系统，本专利技术将每个时刻的平面坐标点和距离数据转换为等高轮廓图，通过对每个等高轮廓图的标记进行跟踪，实现人员流动检测，能够在时间维度上对人员进行很好的识别，解决了被识别的人员具有不同高度特征体，以及特征在时间维度大量累积导致的识别精度
2、为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：
3、第一方面，本专利技术提供了一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，包括：
4、获取经过人员反射的红外光信号；
5、根据所述红外光信号，计算红外光接收点到人员间的距离；
6、根据计算得到的距离，建立包括平面坐标点、距离和时间的多维向量；
7、根据多维向量，将每个时刻的平面坐标点和距离数据转换为等高轮廓图；具体的，将包括平面坐标点和距离的三维数据按照从远到近的顺序做切面处理，距离大于预设距离时设置为0，否则不处理，对处理后的数据进行轮廓识别；
8、对每个等高轮廓图进行标记，并对每个等高轮廓图的标记进行跟踪，得到每个等高轮廓图的运动轨迹，实现人员流动检测。
9、进一步的，根据接收红外光信号和发射红外光信号的比较，计算红外光从发送到接收所经历的时间，通过时间计算红外光接收点到人员间的距离。
10、进一步的，将测量距离转变为等效距离：
11、d=d*cos(α+δ)+k
12、其中，d为等效距离，也称目标值，为人员到基准前的目标值；d为红外光到人员之间的直线距离，也称测量值；α为红外光接收点和人员间的直线，与人员到基准线垂线之间的角度；δ为修正角度值；k为线性修正值。
13、进一步的，将等高轮廓图中最边缘的一个像素值填充为0。
14、进一步的，对等高轮廓图进行识别：
15、将一个不为0的像素点，标记为第一个处理的点；
16、按照逆时针遍寻的方式查找相邻的像素值是否为0，如果为0，按照继续查找，如果相邻点全部为0，则判断是否存在和第一个处理的点重合的点；
17、如果存在重合的点，则找到完整轮廓，遍寻下一个点；如果不存在重合的点，则中心确定需要遍寻的处理点按照顺时针遍寻的方式查找相邻的像素值是否为0，如果相邻点全部为0，查找结束，否则，判断不为0的点是否存与处理点重合；
18、如果重合，则进行下一个的遍寻，否则将不为0的点的像素值填充为0。
19、进一步的，根据个等高轮廓图，得到每个等高轮廓图在时间维度上的累积图；对每个等高轮廓图进行标记包括，图中人员所占面积值、人员所占面积和轮廓面积差值以及人员坐标值。
20、进一步的，对每个等高轮廓图的标记进行跟踪，记录运动轨迹：
21、对每个预设检测范围的人员进行标记；
22、对每个标记的轮廓进行识别后，首先按照标记信息进行归类，如果标记信息的相似度在预设百分比以上，则归为一组；
23、对每一个分组进行匹配；具体的，在同一组中再根据不同轮廓间的距离进行区分，如果距离在设定的范围内，认定这两个轮廓为同一轮廓；
24、对每一个分组进行匹配完成后，对标记信息进行时间和位置更新。
25、第二方面，本专利技术还提供了一种基于等高轮廓图的人员流动检测系统，包括：
26、数据采集模块，被配置为：获取经过人员反射的红外光信号；
27、距离计算模块，被配置为：根据所述红外光信号，计算红外光接收点到人员间的距离；
28、建立向量模块，被配置为：根据计算得到的距离，建立包括平面坐标点、距离和时间的多维向量；
29、等高轮廓图转换模块，被配置为：根据多维向量，将每个时刻的平面坐标点和距离数据转换为等高轮廓图；具体的，将包括平面坐标点和距离的三维数据按照从远到近的顺序做切面处理，距离大于预设距离时设置为0，否则不处理，对处理后的数据进行轮廓识别；
30、检测模块，被配置为：对每个等高轮廓图进行标记，并对每个等高轮廓图的标记进行跟踪，得到每个等高轮廓图的运动轨迹，实现人员流动检测。
31、第三方面，本专利技术还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了第一方面所述的基于等高轮廓图的人员流动检测方法的步骤。
32、第四方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了第一方面所述的基于等高轮廓图的人员流动检测方法的步骤。
33、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
34、本专利技术中，首先，获取经过人员反射的红外光信号，并计算红外光接收点到人员间的距离；根据计算得到的距离，建立包括平面坐标点、距离和时间的多维向量；然后，根据多维向量，将每个时刻的平面坐标点和距离数据转换为等高轮廓图；具体的，将包括平面坐标点和距离的三维数据按照从远到近的顺序做切面处理，距离大于预设距离时设置为0，否则不处理，对处理后的数据进行轮廓识别；最后，对每个等高轮廓图进行标记，并对每个等高轮廓图的标记进行跟踪，得到每个等高轮廓图的运动轨迹，实现人员流动检测；将每个时刻的平面坐标点和距离数据转换为等高轮廓图，通过对每个等高轮廓图的标记进行跟踪，实现人员流动检测，能够在时间维度上对人员进行很好的识别，解决了被识别的人员具有不同高度特征体，以及特征在时间维度大量累积导致的识别精度低，处理速度慢等问题。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，根据接收红外光信号和发射红外光信号的比较，计算红外光从发送到接收所经历的时间，通过时间计算红外光接收点到人员间的距离。
3.如权利要求2所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，将测量距离转变为等效距离：
4.如权利要求1所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，将等高轮廓图中最边缘的一个像素值填充为0。
5.如权利要求1所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，对等高轮廓图进行识别：
6.如权利要求1所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，根据个等高轮廓图，得到每个等高轮廓图在时间维度上的累积图；对每个等高轮廓图进行标记包括，图中人员所占面积值、人员所占面积和轮廓面积差值以及人员坐标值。
7.如权利要求1所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，对每个等高轮廓图的标记进行跟踪，记录运动轨迹：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-7任一项所述的基于等高轮廓图的人员流动检测方法的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求1-7任一项所述的基于等高轮廓图的人员流动检测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，根据接收红外光信号和发射红外光信号的比较，计算红外光从发送到接收所经历的时间，通过时间计算红外光接收点到人员间的距离。
3.如权利要求2所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，将测量距离转变为等效距离：
4.如权利要求1所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，将等高轮廓图中最边缘的一个像素值填充为0。
5.如权利要求1所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，对等高轮廓图进行识别：
6.如权利要求1所述的一种基于等高轮廓图的人员流动检测方法，其特征在于，根据个等高轮廓图，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯鹏，李晓峰，马佃森，王志刚，马文波，纪宁，姚传玉，庞恩琼，高兆闪，赵秀珍，
申请(专利权)人：济南格林信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。