[發明專利]一種基于網格聚類算法的行人候選區域生成方法

有效

• 申請號: 201810357627.0
• 申請日: 2018-04-20
• 公開（公告）號: CN108710879B
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 成科揚;周博文;孫爽;李世超
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/00;G06T7/254
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于網格聚類算法的行人候選區域生成方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)利用幀間差法得到所有運動目標的區域并保存目標的移動坐標；

(2)把視頻窗口劃分為互不相交的網格單元，掃描所有網格，計算每個網格含有的坐標數據的數量；使用一個密度閾值P來識別稠密單位，如果計算出它的網格超過密度閾值，則認為是稠密的；

(3)得到整個窗口的稠密網格D_i，i＝1.2.3....，進行合并操作，根據形成簇原則得到最小描述區域，即整個窗口中感興趣區域；

(4)每幀都需要將得到的候選區域輸入到可變形部件模型中，但在輸入的過程中通過判斷器來選擇輸入的候選窗口，所述可變形部件模型采用一種基于組件的檢測算法；針對步驟(4)中可變形部件模型讀取的視頻流是連續幀，每幀都需要進行行人檢測，分兩種方式共同檢測：

(4-1)方式一：stage等于1，每幀都會獲取通過幀間差法得到的運動區域，利用非極大值抑制算法得到包含運動目標的最小矩形窗口，將得到的窗口輸入到判斷器中進行判斷，若判斷正確，則輸入到可變形部件模型中進行精確行人檢測；其中stage是設置輸入的優先級選擇變量；

(4-2)方式二：stage等于0，待稠密網格合并完成后，以當前幀為起點，每隔C_l幀l＝1，2，3....，對稠密網格的合并區域進行滑動窗口掃描，將得到的候選檢測區域輸入到判斷器中進行判斷，若判斷正確，則輸入到可變形部件模型中進行精確行人檢測；

所述判斷器的原理具體為：通過程序得到視頻流的幀數，以稠密網格合并時開始統計，每隔C_l幀就選擇stage等于0的候選區域，除此之外，都只接收stage等于1的候選區域；(5)通過可變形部件模型對候選區域進行檢測后得到最終檢測結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于網格聚類算法的行人候選區域生成方法，其特征在于，所述步驟(1)具體為：

在讀取的連續視頻幀的每一幀中進行灰度轉換和高斯模糊處理，然后使用幀間差法得到運動目標；將得到的運動目標進行輪廓提取，計算得到運動目標的質心坐標，存入隊列Que中。

3.根據權利要求2所述的一種基于網格聚類算法的行人候選區域生成方法，其特征在于，將計算得到運動目標的質心坐標存入隊列Que中時，包括以下：

(1-1)當隊列坐標數據長度小于S時，每獲取到一個坐標數據就從尾部添加進隊列；其中S是樣本上限；

(1-2)當隊列坐標數據長度等于S時，包括如下情況：

(1-2-1)當隊列狀態碼Q為false時，則停止向隊列中添加數據；

(1-2-2)當隊列狀態碼Q為true時，則清空隊列，重新開始添加質心坐標數據；

(1-3)定期更新隊列，將init賦值為true；當init為true時，將隊列Que置為空，然后重復步驟(1-1)和(1-2)。

4.根據權利要求1所述的一種基于網格聚類算法的行人候選區域生成方法，其特征在于，所述步驟(2)具體為:

(2-1)設置網格的步長為step，將檢測窗口劃分為互不相交的網格單元；

(2-2)每個網格數據結構為一個含有status，num，density三個值的數組，并分別初始化為false、0、fasle，三個值表示的意義分別為：num表示每個網格含有的質心坐標的數量，density表示當前網格是否稠密的狀態；status表示當前網格是否屬于合并區域；

(2-3)遍歷所有網格，計算出當前網格含有坐標數據的數量，并賦值給當前網格的num值；計算每個網格的密度，根據給定的閾值P識別稠密網格和非稠密網格，對應改變網格的density值的狀態；其中P是密度閾值。

5.根據權利要求1所述的一種基于網格聚類算法的行人候選區域生成方法，其特征在于，所述步驟(3)具體為:

以3*3的網格進行滑動窗口掃描，步長為一個網格，從左往右，從上往下掃描；根據形成簇原則判斷當前滑動窗口為簇時，那么水平方向移動三格，再進行掃描；根據形成簇原則，判斷當前滑動窗口為簇的時候，則將該3*3的窗口的9個網格的status都置為1，得到稠密網格D_i，i＝1.2.3....，的最小描述區域。