[发明专利]基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法

权利要求书

1.一种基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法，其特征在于：利用包括双目同步视频图像采集模块、视差计算模块、前景目标生成模块、前景目标映射模块、拥挤度估计模块，包括如下步骤：

(1)、用平行同步左、右摄像机拍摄左、右二个同步视频图像，由同步视频图像采集模块处理获得左、右二个同步视频图像序列；

(2)、由视差计算模块对上述同步视频图像序列计算出客流场景的视差图像，预存背景视差图像；

(3)、由前景目标生成模块根据场景的帧差运动特性判断当前帧类别，对背景帧视差图像进行动态更新，对前景帧计算场景内的前景目标的视差图像；

(4)、由前景目标映射模块对上述前景目标进行位置映射，得到前景目标的地平面映射图像；

(5)、由拥挤度估计模块对上述的映射图像进行目标特性的统计，根据目标的区域和边缘特性获得拥挤度估计值；

重复循环执行步骤1到步骤5，完成实时的客流拥挤度采集。

2.根据权利要求1所述的基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法，其特征在于，上述步骤(2)计算客流场景的视差图像，预存背景视差图像，仅对客流采集区域进行计算，其具体方法为：

采用归一化互相关的窗口匹配算法进行视差计算，对于CIF格式的352*288大小的图像，初始窗口的高度、宽度分别取3行和15列；

采用动态窗口法解决灰度均匀区域的视差计算问题，在视差匹配窗口内统计像素的灰度方差，如果灰度方差小于门限T_gv，则将匹配窗口的宽度放大50％，继续计算其灰度方差并进行判断，最大达到图像宽度的1/5；

对归一化互相关NCC值进行三次样条插值，以得到亚像素级的视差计算结果。

3.根据权利要求1所述的基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法，其特征在于，上述步骤(3)背景视差图像进行动态更新，具体方法如下：

首先计算实时灰度图像的相邻帧帧差绝对值之和S_fd，如果该值小于门限T_fd，则判定场景是背景图像帧，进行背景时间域的平滑更新，公式为

p_b(t)＝ap_b(t-1)+(1-a)p_b(t)                 (1)

其中，p_b(t)是t时刻更新后的背景视差图像，p_b(t)是t时刻的动态背景视差图像，a是平滑系数，通常取0.1；

如果S_fd大于门限T_fd，则判断为可能具有客流的前景图像帧，将当前帧的视差与背景帧的视差进行比较，如对应像素的视差之差超过门限T_d，则判断该像素为前景像素，否则为背景像素，保留前景像素的视差值得到前景目标视差图像，门限T_d取为1个像素点间距，后续的密度估计则完全基于该前景目标视差图像。