[發(fā)明專利]一種人體前景檢測系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810676902.5
• 申請日: 2018-06-27
• 公開（公告）號: CN108921834A
• 公開（公告）日: 2018-11-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 肖金保
• 申請（專利權(quán)）人: 肖金保
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供了一種人體前景檢測系統(tǒng)，包括圖像獲取模塊、圖像預(yù)處理模塊、第一前景檢測模塊、圖像參數(shù)確定模塊、圖像篩選模塊和第二前景檢測模塊，所述圖像獲取模塊用于獲取檢測圖像，所述圖像預(yù)處理模塊用于對檢測圖像進(jìn)行濾波處理，所述第一前景檢測模塊用于對檢測圖像的人體前景進(jìn)行檢測，所述圖像參數(shù)確定模塊用于確定圖像的特征參數(shù)，所述圖像篩選模塊用于根據(jù)圖像的特征參數(shù)剔除不合格的檢測圖像，所述第二前景檢測模塊用于根據(jù)剔除不合格檢測圖像后的檢測圖像對人體前景進(jìn)行檢測。本發(fā)明的有益效果為：實(shí)現(xiàn)了圖像的準(zhǔn)確獲取和人體前景檢測，克服了以往前景檢測過程中使用可能破壞背景模型的圖像進(jìn)行前景檢測，提升了前景檢測的魯棒性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人體檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種人體前景檢測系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著社會的發(fā)展，服務(wù)機(jī)器人逐漸進(jìn)入人們的日常生活。目前，服務(wù)機(jī)器人往往只能由專業(yè)技術(shù)人員針對特定的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行研發(fā)，而機(jī)器人的智能水平還沒有達(dá)到自主適應(yīng)不同場合的程度，因此影響了機(jī)器人的普及。人機(jī)交互是作為服務(wù)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)，對服務(wù)機(jī)器人的發(fā)展起著重要的推動(dòng)作用。而對人體進(jìn)行準(zhǔn)確檢測是服務(wù)機(jī)器人亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種人體前景檢測系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

提供了一種人體前景檢測系統(tǒng)，包括圖像獲取模塊、圖像預(yù)處理模塊、第一前景檢測模塊、圖像參數(shù)確定模塊、圖像篩選模塊和第二前景檢測模塊，所述圖像獲取模塊用于獲取檢測圖像，所述圖像預(yù)處理模塊用于對檢測圖像進(jìn)行濾波處理，所述第一前景檢測模塊用于對檢測圖像的人體前景進(jìn)行檢測，所述圖像參數(shù)確定模塊用于確定圖像的特征參數(shù)，所述圖像篩選模塊用于根據(jù)圖像的特征參數(shù)剔除不合格的檢測圖像，所述第二前景檢測模塊用于根據(jù)剔除不合格檢測圖像后的檢測圖像對人體前景進(jìn)行檢測。

本發(fā)明的有益效果為：實(shí)現(xiàn)了圖像的準(zhǔn)確獲取和人體前景檢測，通過對圖像進(jìn)行篩選，克服了以往前景檢測過程中使用可能破壞背景模型的圖像進(jìn)行前景檢測，提升了前景檢測的魯棒性。

可選的，所述圖像參數(shù)確定模塊包括第一特征參數(shù)確定模塊、第二特征參數(shù)確定模塊和第三特征參數(shù)確定模塊，所述第一特征參數(shù)確定模塊用于確定圖像的第一特征參數(shù)，所述第二特征參數(shù)確定模塊用于確定圖像的第二特征參數(shù)，所述第三特征參數(shù)確定模塊用于確定圖像的第三特征參數(shù)。

可選的，所述第一特征參數(shù)確定模塊用于確定圖像的第一特征參數(shù)，具體為：

將圖像在HSL空間表示，用P(0)表示背景圖像，P(t)表示t時(shí)刻的圖像，P(t-1)表示t-1時(shí)刻的圖像；

采用下式確定圖像第一特征參數(shù)C₁(t)：

式中，C₁(t)表示圖像的第一特征參數(shù)，M表示圖像的寬，N表示圖像的高，x和y表示圖像的第x行和第y列，l(t，x，y)表示P(t)在位置(x，y)處的亮度值，T₁表示預(yù)先設(shè)定的亮度閾值；所述第一特征參數(shù)越大，表示t時(shí)刻圖像亮度越高。

可選的，所述第二特征參數(shù)確定模塊用于確定圖像的第二特征參數(shù)，具體為：

將圖像在灰度空間表示，用原始圖像和經(jīng)過濾波的灰度圖像相減得到灰度差分圖像P_a，采用下式將灰度差分圖像轉(zhuǎn)化為二值邊緣圖像P_b：式中，P_b(x，y)表示二值邊緣圖像P_b在位置(x，y)的像素值，P_a(x，y)表示灰度差分圖像P_a在位置(x，y)的像素值，T₂表示預(yù)先設(shè)定的二值化閾值；