买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：安徽工业大学

摘要：本发明公开了一种基于深度相机的人数进出实时计数方法及系统，属于机器视觉算法技术领域。本发明对每一帧，按一定的扫描步长，扫描此帧，获得像素点集合，无需扫描整帧，大大减少算法时间复杂度；由当前帧获得下一帧的最矮人头位置当前值，实时更新最矮人头位置，准确性好；对于每一帧进行自适应分割，可以避免跟踪时的丢帧，适用于行人身高差较大、相互倚靠等复杂场景，流程简单，稳定可靠；将历史帧潜在人头区域集合与当前帧的潜在人头区域集合利用广义距离进行匹配，组成下一帧的历史帧潜在人头区域集合，对于连续匹配到多真的潜在人头区域升级为人头区域，实时地更新了人头区域集合，能够具有非常好的准确性、稳定性和实时性。

主权项：1.一种基于深度相机的人数进出实时计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：图像扫描对于深度图的每一帧，按设定扫描步长Nstep扫描此帧，获得像素点集合Sp；S2：点集划分将集合Sp内像素点的深度值与前帧的最矮人头位置当前值Hg进行比较，大于Hg的像素点存入地面集Sgp，小于Hg的像素点存入非地面集Shp；S3：二值化从地面集Sgp中取第pg百分位数，其中pg取85～95，然后减去最矮人头高度常数Cmh,得到下一帧的最矮人头位置当前值Hg；从非地面集Shp中取第ph百分位数Hh，其中ph取5～10，根据Hh和一个人头长度常数Ln之和Hn，对深度图进行二值化，对二值图提取最小外接矩形并去除长宽边中有一边小于20～40mm的最小外接矩形，剩下的最小外接矩形记为新获得的潜在人头区域集合Snph；S4：重叠判断对集合Snph每个元素与已经获得的潜在人头区域集合Saph进行位置重叠判断，如果不重叠则该元素加入集合Saph；S5：矩形扩展对集合Snph中每个最小外接矩形进行扩展，删除位于扩展后矩形内的集合Shp中的点，同时删除集合Shp中Hn以上的元素，形成新的集合Shp；S6：自适应分割重复进行步骤S3～S5，直至集合Shp元素数量小于设定阈值Nmhp，即完成当前帧的自适应分割；记集合Saph为当前帧的潜在人头区域集合Scph；S7：广义距离矩阵建立建立当前帧的潜在人头区域集合Scph与历史帧的潜在人头区域集合Shph的广义距离矩阵Md；S8：集合匹配对广义距离矩阵Md的元素按从小到大依次匹配，完成集合Scph与集合Shph的匹配；如果集合Shph中的某个元素连续多帧都匹配到，则该元素升级为人头区域；如果集合Shph中的某个元素连续多帧未匹配到，则删除该元素；所有人头区域构成人头区域集合Sp；S9：运动轨迹建立根据集合Sp中每个元素的中心位置建立该元素的运动轨迹；S10：判断及统计通过集合Sp元素的运动轨迹判断进出方向及统计计数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽工业大学 一种基于深度相机的人数进出实时计数方法及系统