[發(fā)明專利]一種基于主從攝像機的行人頭肩檢測與外貌捕捉方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710884909.1 | 申請日: | 2017-09-26 |
| 公開(公告)號: | CN107578031A | 公開(公告)日: | 2018-01-12 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 劉燕德;曾體偉;胡軍;韋寶泉;陳洞濱;歐陽愛國 | 申請(專利權(quán))人: | 華東交通大學(xué) |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06T7/215;G06T7/80;H04N7/18 |
| 代理公司: | 南昌華成聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)36126 | 代理人: | 黃晶 |
| 地址: | 330000 江*** | 國省代碼: | 江西;36 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 主從 攝像機 行人 檢測 外貌 捕捉 方法 | ||
1.一種基于主從攝像機的行人頭肩檢測與外貌捕捉方法,包括以下步驟:
1)利用主從攝像機系統(tǒng)構(gòu)建運動行人圖像獲取裝置;
2)在主攝像機拍攝視頻幀中設(shè)置監(jiān)控區(qū)域,并在監(jiān)控區(qū)域選取樣本點;
3)利用自制標定板逐次擺放在第2步中的樣本點位置,調(diào)整從攝像機的方位,使從攝像機的中心對準標定板中心位置;
4)記錄第3步每個樣本點在主攝像機中的像素位置以及在從攝像中的水平旋轉(zhuǎn)角度和垂直旋轉(zhuǎn)角度,添加到查找表;
5)對主攝像機獲取到的視頻幀應(yīng)用改進的ViBe算法獲取監(jiān)控區(qū)域的運動目標區(qū)域;
6)利用基于兩階段分類的行人頭肩檢測算法對第5步獲取到的運動目標區(qū)域進行頭肩部位檢測,檢測出行人頭肩部位,獲取行人頭肩像素坐標;
7)利用第4步中建立的主從攝像機之間的對應(yīng)關(guān)系獲取從攝像機的水平旋轉(zhuǎn)角度和垂直旋轉(zhuǎn)角度;
8)旋轉(zhuǎn)從攝像機進行對行人的清晰外貌進行捕捉。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于主從攝像機的行人頭肩檢測與外貌捕捉方法,其特征在于:所述改進的ViBe算法包括以下步驟:
(a)算法的初始化;
(b)前景區(qū)域檢測;
(c)背景模型更新;
(d)“死區(qū)”的判定;
(e)“死區(qū)”的抑制。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于主從攝像機的行人頭肩檢測與外貌捕捉方法,其特征在于:所述基于兩階段分類的行人頭肩檢測算法包括以下步驟:
(a)第一階段訓(xùn)練過程:使用AdaBoost思想的級聯(lián)分類思想訓(xùn)練HOG、LBP或者Haar-Like特征生成“第一階段頭肩檢測器”;
(b)第一階段分類過程:使用“第一階段頭肩檢測器”檢測圖像中的頭肩部位區(qū)域作為“候選區(qū)域”;
(c)第二階段訓(xùn)練過程:使用SVM分類算法訓(xùn)練ORB特征生成“第二階段頭肩檢測器”;
(d)第二階段分類過程:使用“第二階段頭肩檢測器”對“候選區(qū)域”進行第二次檢測,將第二次檢測的結(jié)果作為最終的結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求1~3任一權(quán)利要求所述的基于主從攝像機的行人頭肩檢測與外貌捕捉方法,其特征在于:所述主攝像機為魚眼攝像機,所述從攝像機為云臺攝像機。
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G06K9-00 用于閱讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形,例如,指紋的方法或裝置
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G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標記或含有代碼標記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個筆畫組成的,而且每個筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
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