[發明專利]一種基于TOF相機的客流計數方法和裝置

有效

• 申請號: 201710850191.4
• 申請日: 2017-09-20
• 公開（公告）號: CN107563347B
• 公開（公告）日: 2019-12-13
• 發明（設計）人: 李軍;林堅;曹文強
• 申請（專利權）人: 南京行者易智能交通科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于TOF相機的客流計數方法，其特征在于包括以下步驟：

(1)獲取深度圖像：將TOF相機安裝在公交車前后門的正上方，拍攝方向垂直于公交車廂底面，并接入車輛開關門信號，接通電源，當公交車門開啟時，TOF相機拍攝車內深度圖像，并通過相機內的CMOS模塊獲取彩色圖像；

(2)將深度圖像中低于高度閾值H的像素全部過濾，將過濾的像素的值置為0，高于高度閾值H的像素保留，并將保留的像素的值置為255，這樣獲取了一幅掩碼圖像；

(3)對掩碼圖像進行形態學處理，包括腐蝕和膨脹操作；

(4)對掩碼圖像進行輪廓提取操作，并對每個輪廓取出外接矩形，深度圖像對應的彩色圖像中外接矩形區域對應的圖像區域即稱為檢測候選區域；

(5)使用深度神經網絡訓練的乘客頭部檢測模型，對彩色圖像的每一塊檢測候選區域進行檢測，定位出乘客頭部的位置，所述乘客頭部檢測模型是通過深度神經網絡算法訓練出的模型，訓練樣本包括一定數量的通過將相機安裝在公交車前后門的正上方，拍攝方向垂直于公交車廂底面，拍攝所得到的彩色圖片；

(6)對檢測出的每一個乘客頭部，進行跟蹤，對于當前彩色幀，如果在使用KCF跟蹤算法跟蹤到的位置附近，所述乘客頭部檢測模型沒有檢測到乘客的頭部，則使用KCF的跟蹤結果作為當前幀乘客頭部的位置，如果在使用KCF跟蹤算法跟蹤到的位置附近，所述乘客頭部檢測模型檢測到乘客的頭部，則將KCF跟蹤算法所得到的位置作為預測值，所述乘客頭部檢測模型檢測到的位置作為觀察值，使用卡爾曼濾波算法結合預測值和觀察值確定出當前幀乘客頭部的位置；

(7)進行上下車統計，實現客流計數，在跟蹤的過程中，對于一個乘客頭部目標，如果連續m幀沒有出現觀察值，則放棄此目標的跟蹤；對于跟蹤結束的乘客頭部，如果其持續時間超過n幀，開始和結束的位置偏移量超過預先設定的閾值，則形成了一個有效的計數；根據開始和結束的位置，確定出該名乘客是上車還是下車，實現客流計數。

2.如權利要求1所述的一種基于TOF相機的客流計數方法，所述腐蝕操作，以每一個像素的坐標點(x，y)為中心，計算5*5窗口中的最小值，公式為：

所述膨脹操作，以每一個像素的坐標點(x，y)為中心，計算5*5窗口中的最大值，公式為：

其中(x，y)為坐標點，(x’，y’)為以(x，y)為中心原點的坐標值。

3.如權利要求1所述的一種基于TOF相機的客流計數方法，所述m為5，所述n為10。

4.如權利要求1-3任一項所述的一種基于TOF相機的客流計數方法，所述步驟(4)中對每個輪廓取出的外接矩形根據矩形大小首先進行篩選。