[發(fā)明專利]基于圖像的人體檢測方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810594023.8
• 申請日: 2018-06-11
• 公開（公告）號: CN108830210B
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發(fā)明（設計）人: 劉剛
• 申請（專利權）人: 廣東美的制冷設備有限公司;美的集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張潤

1.一種基于圖像的人體檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

獲取待檢測圖像；

根據(jù)預設的目標區(qū)域范圍，從所述待檢測圖像中，選取處于所述目標區(qū)域范圍內(nèi)的部分圖像；其中，所述目標區(qū)域，是根據(jù)人體畫面在所述待檢測圖像各位置出現(xiàn)的可能性確定的；

對所述待檢測圖像中處于所述目標區(qū)域范圍內(nèi)的部分圖像，進行人體檢測，得到所述目標區(qū)域范圍內(nèi)出現(xiàn)人體畫面的置信度以及出現(xiàn)的位置；

在所述目標區(qū)域范圍包含的多個子區(qū)域中，確定所述目標區(qū)域范圍內(nèi)出現(xiàn)人體畫面的位置所在的目標子區(qū)域；

根據(jù)所述目標子區(qū)域?qū)南禂?shù)對所述置信度進行修正；

根據(jù)修正后的置信度，確定所述待檢測圖像中是否存在人體畫面。

2.根據(jù)權利要求1所述的人體檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)預設的目標區(qū)域范圍，從所述待檢測的圖像中，選取處于所述目標區(qū)域范圍內(nèi)的部分作為目標畫面之前，還包括：

獲取多張訓練圖像；

對所述多張訓練圖像分別進行標注，得到人體畫面在各訓練圖像中出現(xiàn)的位置；

根據(jù)所述人體畫面在各訓練圖像中出現(xiàn)的位置，確定所述目標區(qū)域范圍；其中，所述目標區(qū)域范圍，是覆蓋所述人體畫面在各訓練圖像中出現(xiàn)位置的最小范圍。

3.根據(jù)權利要求2所述的人體檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述人體畫面在各訓練圖像中出現(xiàn)的位置，確定所述目標區(qū)域范圍，包括：

初始化所述目標區(qū)域范圍的邊界坐標；

對所述人體畫面在每一個訓練圖像中的位置標注框，確定所述位置標注框的邊界坐標；

根據(jù)各所述位置標注框的邊界坐標，對所述目標區(qū)域范圍的邊界坐標進行更新。

4.根據(jù)權利要求3所述的人體檢測方法，其特征在于,所述邊界為矩形，所述邊界坐標包括四個頂點坐標(x₁,y₁),(x₁，y₂)，(x₂,y₁)和(x₂,y₂)，所述根據(jù)各所述位置標注框的邊界坐標，對所述目標區(qū)域范圍的邊界坐標進行更新包括：

針對每一個所述位置標注框，獲取位置標注框的頂點坐標(x_1a,y_1a),(x_1a，y_2a)，(x_2a,y_1a)和(x_2a,y_2a)；其中，x_1a＜x_2a，y_1a＜y_2a；

更新前所述目標區(qū)域范圍的頂點坐標為(x_1b,y_1b),(x_1b，y_2b)，(x_2b,y_1b)和(x_2b,y_2b)的情況下，確定更新后所述目標區(qū)域范圍的頂點坐標為(x_1c,y_1c),(x_1c，y_2c)，(x_2c,y_1c)和(x_2c,y_2c)；其中，x_1b＜x_2b，y_1b＜y_2b，x_1c＜x_2c，y_1c＜y_2c；x_1c為x_1b和x_1a中的最小值，y_1c為y_1b和y_1a中的最小值，x_2c為x_2b和x_2a中的最大值，y_2c為y_2b和y_2a中的最大值。