[发明专利]一种图像中的行人属性检测方法及装置

权利要求书

1.一种图像中的行人属性检测方法，其特征在于，所述方法包括：

对待检测图像中行人进行检测，获得包括所述行人的第一行人区域；

对所述第一行人区域中所述行人的边缘进行提取，获取所述行人的边缘；

将包括所述行人的边缘、且小于所述第一行人区域的区域确定为第二行人区域；

在所述第二行人区域中划分出N个子区域，每个子区域包括所述行人的一个身体子区域或包括所述行人的附属物；具体包括：根据根滤波器对所述第二行人区域进行卷积，获得所述根滤波器的响应图；根据N个子区域滤波器对所述第二行人区域进行卷积，获得所述N个子区域滤波器的响应图；根据所述根滤波器的响应图和所述N个子区域滤波器的响应图，确定所述第二行人区域的梯度方向直方图，所述第二行人区域的梯度方向直方图用于确定所述第二行人区域的N个子区域；

将所述N个子区域输入到卷积神经网络中，输出每个子区域中包括的身体子区域或附属物子区域的属性特征；所述卷积神经网络包括N个子卷积神经网络；针对所述N个子卷积神经网络对应的行人属性特征的子卷积神经网络的训练过程，将确定的行人属性特征的部分权重系数作为所述子卷积神经网络的行人属性特征的权重系数的初始值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得包括所述行人的第一行人区域，包括：

获取所述待检测图像的梯度方向直方图；

根据所述待检测图像的梯度方向直方图中的梯度密度分布，确定所述待检测图像的特征向量；

将所述待检测图像的特征向量与预设的包括行人的样本图像的特征向量进行比较，若确定所述待检测图像的特征向量与所述样本图像的特征向量的差值在预设范围内，则确定所述待检测图像中存在行人，并标定所述行人所在的第一行人区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述行人的边缘，包括：

根据色彩连通区域算法确定所述第一行人区域中行人的边缘。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述第二行人区域中划分出N个子区域，包括：

获取所述第二行人区域的梯度方向直方图；

根据所述第二行人区域的梯度方向直方图中的梯度密度分布，确定所述第二行人区域的特征向量；

针对所述N个子区域中的任意一个子区域，若确定所述第二行人区域中存在一个子区域的特征向量与预设的样本图像中标定的子区域的特征向量的差值在预设范围内，则确定所述第二行人区域中该子区域的图像特征与所述样本图像中标定的子区域中的图像特征相同，并从所述第二行人区域中划分出该子区域的位置。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述身体子区域包括以下至少一项：头部、上半身或下半身；所述头部的属性特征至少包括以下一项或多项：年龄，性别，头部配件，脸部配件；所述上半身的属性特征至少包括：衣物的特征；所述下半身的属性特征至少包括：衣物，鞋子；所述附属物子区域包括手持物；所述手持物的属性特征至少包括：包，推车，行李箱，宠物的手持物是否携带或其颜色、类型。