[发明专利]一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理和计算机视觉领域，特别是涉及一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法。

背景技术

人体检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，有着广泛的应用前景。在智能监控、辅助驾驶、人机交互等领域，其智能化程度都与人体检测技术的发展密切相关。而人体检测窗口的提取是人体检测技术中一个非常重要的步骤，检测窗口提取的准确性和所需时间对整个人体检测的准确性和响应时间有很大的影响。

在实际人体检测过程中，人体可能会以各种姿态出现在图像中的任意位置，并且，由于成像时距离相机的远近不一，人体在图像中的大小也不尽相同。检测时，为了不漏掉图像中任何一个人体目标，需要在图像所有位置考虑人体出现的可能性。经典的人体检测算法使用图像尺度空间搜索方法解决这个问题。图像尺度空间搜索方法对图像做不同尺度的缩放，并以等距为步长，采用固定大小的窗口在每层图像上滑动，从而得到一系列的检测窗口，在每个窗口上进行人体特征的提取与分类。图像尺度空间搜索方法兼顾了图像上人体的大小和位置的不确定性，最大程度上降低了漏检率。但是，在搜索过程中会产生大量检测窗口，后续的检测操作将对每个检测窗口都进行特征提取与分类等运算，其计算代价很大。

因此，当前需要一种基于深度信息的快速提取人体检测窗口的技术方案来解决上述问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法，解决传统人体检测技术中的图像尺度空间搜索方法需要对人体目标可能出现的位置进行穷举，产生大量检测窗口，导致整个人体检测过程成本高、效率低的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于深度信息的人体检测窗口快速提取方法，将图像中的深度信息加入到人体检测窗口提取中，并计算其深度频率的极值，从而实现人体检测窗口的快速提取，包括以下步骤：包括：

1)对待检测深度图像中像素的深度值进行频率统计，计算深度值的频率极值，并根据得到的频率极值对应的深度值，提取该待检测深度图像的多个区域；

2)根据得到的深度图区域，采用自适应深度图像分层方法，分别计算得到各区域中地面和天花板与其它区域的分界线，从而计算区域中不属于地面和天花板的区域的几何中心，作为该深度图区域的中心位置；

3)根据得到的各深度图区域中心位置的深度值和所建立的人体深度值与人体成像高度的关系，计算得到各检测窗口的高度，将检测窗口高度的一半作为其宽度，从而得到各检测窗口的尺寸；

4)根据得到的各深度图区域的中心位置和所述检测窗口的尺寸信息，完成对多个人体检测窗口的提取。

作为优选，步骤1)为：首先，计算待检测深度图像中像素深度值的频率极值，需要从得到的深度值频率极大值中筛选出大物体最可能对应的深度值频率；然后，对每个筛选后的频率极值对应的深度值，取待检测深度图上所有深度值在该深度值附近的像素点组成不同的区域。

作为优选，步骤2)具体为：

2.1)依次对每个得到的深度图区域，从深度图中随机选取一列，分别从该列最下方元素向上遍历，以及从该列最上方元素向下遍历，在遍历过程中分别记录第一个深度值在该区域深度值附近的像素点的y轴坐标；

2.2)重复m次上述步骤，在向上和向下两个方向上分别得到了m 个y轴坐标值，分别对两列坐标值排序，然后选取中间s个值，计算其均值，将其均值分别作为该区域中地面和天花板与其他区域的分界线。

2.3)依次遍历该区域中的像素点，记录其y轴坐标在天花板和地面与其他区域的分界线间的像素点，将这些像素点的横坐标均值和纵坐标均值，作为该深度图区域中心的坐标。

作为优选，步骤2)具体为：

依次对得到的深度图区域，从深度图中随机选取一列，分别从该列最下方元素向上遍历，以及从该列最上方元素向下遍历；

在向上和向下遍历过程中分别记录第一个满足的像素点 p的y轴坐标，其中，d_p表示像素点p的深度值，表示区域R_i的深度值；

如果没有找到满足上述条件的像素点p，则分别记录该列上深度值最大的像素点的y轴坐标值；

重复m次上述步骤，在向上和向下两个方向上分别得到m个y轴坐标值，记为和

分别对两列坐标值从小到大进行排序，然后选取中间的s个值，计算其均值，将其均值分别作为该区域中地面和天花板与其他区域的分界线和其数学描述为：