[發(fā)明專利]用于通過融合人類檢測模態(tài)的結(jié)果來增強(qiáng)人類計(jì)數(shù)的系統(tǒng)和方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201280059660.6
• 申請日: 2012-11-07
• 公開（公告）號: CN103975343B
• 公開（公告）日: 2018-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: R·古普塔;A·辛哈;A·帕爾;A·查克拉瓦蒂
• 申請（專利權(quán)）人: 塔塔咨詢服務(wù)有限公司
• 主分類號: G06K9/60
• 分類號: G06K9/60
• 代理公司: 上海專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 31100
• 代理人: 陳小剛

本發(fā)明公開了一種用于增強(qiáng)在預(yù)定義區(qū)域中捕捉的至少一個圖像幀中的實(shí)時人類計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確度的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明通過使用至少一個人類檢測模態(tài)以獲得所捕捉的圖像的特征結(jié)果，來檢測一個或多個幀中的人類。本發(fā)明還計(jì)算與每一人類檢測模態(tài)相關(guān)聯(lián)的活動概率。通過使用融合技術(shù)將特征結(jié)果和活動概率選擇性地整合，以增強(qiáng)人類計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確度并選擇最準(zhǔn)確的人類檢測模態(tài)。隨后基于對最準(zhǔn)確的人類檢測模態(tài)的選擇來執(zhí)行人類。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明一般涉及圖像處理領(lǐng)域，并且具體地涉及增強(qiáng)圖像中的實(shí)時人數(shù)的準(zhǔn)確度的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

圖像或視頻中人類活動的檢測是至關(guān)重要的，并且對于自動人體檢測是關(guān)鍵啟動器的應(yīng)用(如安全和監(jiān)督、機(jī)器人技術(shù)、監(jiān)督和智能傳輸系統(tǒng)、自治車輛和自動駕駛輔助系統(tǒng)，等等)而言，確定人類在場是關(guān)鍵的。類似地，在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中，分割圖像以用于檢測每一分段中的對象并將人類與其他對象區(qū)分開仍然是一個挑戰(zhàn)。

出現(xiàn)在圖像中的大量視覺圖案增加了復(fù)雜性。人類檢測涉及用于檢測圖像中人類的存在的硬件和軟件的能力。對圖像中人類的檢測當(dāng)前通過使用各種人類檢測技術(shù)和算法來執(zhí)行。雖然這些技術(shù)和算法被廣泛使用，但所述技術(shù)或算法所提供的結(jié)果通常包含大量的虛假預(yù)測。

已經(jīng)提出了許多解決方案來解決與減少關(guān)聯(lián)于人類檢測和跟蹤技術(shù)的虛假預(yù)測或誤差相關(guān)聯(lián)的問題。頻繁地遵循的用于人類檢測的技術(shù)之一是組合多種人類檢測技術(shù)以實(shí)時地檢測人類。然而，組合的成功受與每一檢測技術(shù)相關(guān)聯(lián)的誤差的影響。一種這樣的解決方案已在Chengjun Liu的US 7,162,076中公開，它教導(dǎo)了根據(jù)使用貝葉斯融合分類器技術(shù)處理的DFA向量的用于表示待分析圖像的向量。雖然該方法公開了具有相對低的誤差概率和虛假檢測率的臉部檢測，但它仍然沒有公開在涉及一種以上技術(shù)或算法的情況下確定解決方案的準(zhǔn)確度。

因此，本領(lǐng)域存在著對能夠通過確定用于檢測圖像中的人類的所有技術(shù)的準(zhǔn)確度來減少可用于人類檢測的多種技術(shù)的虛假預(yù)測的解決方案的需求。

發(fā)明概述

在一個方面，本發(fā)明公開了一種用于增強(qiáng)預(yù)定義觀看區(qū)域中至少一個捕捉的圖像幀中的實(shí)時人類計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確度的方法，其中所述方法包括以下各處理器實(shí)現(xiàn)的步驟：通過使用至少一個人類檢測模態(tài)以獲得所述所捕捉的圖像的特征結(jié)果來檢測一個或多個幀中的人類，以及通過在所獲得的人類檢測模態(tài)的特征結(jié)果之間切換并通過使用預(yù)計(jì)算的活動概率來計(jì)算準(zhǔn)確度概率。所述活動概率適于確定每一幀中檢測到的人數(shù)的方差。所述方法還包括以下處理器實(shí)現(xiàn)的步驟：通過使用用于檢測人類在預(yù)定義觀看區(qū)域中的位置的選擇技術(shù)，將根據(jù)人類檢測模態(tài)的組合所獲得的每一幀的特征結(jié)果和所述活動概率進(jìn)行選擇性地整合。人類檢測模態(tài)的組合是基于貝葉斯融合技術(shù)的。

在另一方面，本發(fā)明還公開了一種用于增強(qiáng)在預(yù)定義觀看區(qū)域中捕捉的至少一個圖像幀中的實(shí)時人類計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確度的系統(tǒng)，其中所述系統(tǒng)包括與至少一個模態(tài)組件嵌在一起的檢測單元。檢測單元被配置成與至少一個人類檢測模態(tài)合作以獲得與所捕捉的圖像相關(guān)聯(lián)的特征結(jié)果，來檢測人類。該系統(tǒng)還包括適于計(jì)算與每一人類檢測模態(tài)相關(guān)聯(lián)的活動概率的計(jì)算模塊。所述活動概率確定每一幀中檢測到的人數(shù)的方差。該系統(tǒng)還包括適于將從每一幀的每一人類檢測模態(tài)獲得的多個特征結(jié)果進(jìn)行選擇性地整合的融合處理器。

附圖簡述

圖1示出根據(jù)本發(fā)明的一實(shí)施例的系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。

圖2示出根據(jù)本發(fā)明的替換實(shí)施例的人類計(jì)數(shù)的機(jī)制。

圖3示出根據(jù)本發(fā)明的替換實(shí)施例的準(zhǔn)確度計(jì)算的過程流。

圖4示出本發(fā)明的示例性實(shí)施例。

圖5示出根據(jù)本發(fā)明的一示例性實(shí)施例的檢測準(zhǔn)確度的結(jié)果。

圖6示出根據(jù)本發(fā)明的替換實(shí)施例的不可靠因素的結(jié)果。

具體實(shí)施方式