[發(fā)明專利]人體檢測方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010740567.8 | 申請日： | 2020-07-28 |
| 公開（公告）號： | CN112101090B | 公開（公告）日： | 2023-05-16 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 任明藝;李昱兵;汪偉;許德海 | 申請（專利權(quán)）人： | 四川虹美智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06V40/10 | 分類號： | G06V40/10;G06V20/40;G06V10/28 |
| 代理公司： | 濟南信達專利事務(wù)所有限公司 37100 | 代理人： | 李世喆 |
| 地址： | 621050 四川*** | 國省代碼： | 四川;51 |
| 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： | 人體 檢測 方法 裝置 | ||
1.人體檢測方法，其特征在于，包括：
采集目標區(qū)域的視頻圖像；
讀取所述視頻圖像的當前幀圖像；
確定所述當前幀圖像與所述當前幀圖像的當前背景模型圖像的差圖像；
從所述差圖像中確定至少一個候選人體目標；
確定所述至少一個候選人體目標中是否存在用戶的真實人體目標；
當所述至少一個候選人體目標存在所述真實人體目標時，根據(jù)所述真實人體目標，更新所述當前背景模型圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體檢測方法，其特征在于，
所述確定所述當前背景模型圖像與所述當前幀圖像的差圖像，包括：
根據(jù)下述第一公式確定差圖像；
第一公式為：
D(x,y)＝Il(x,y)-Bl(x,y)
其中，D(x,y)表征所述差圖像，Il(x,y)表征所述當前幀圖像，Bl(x,y)表征所述當前背景模型圖像，(x,y)表征像素位置坐標。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體檢測方法，其特征在于，
在所述確定所述當前背景模型圖像與所述當前幀圖像的差圖像之后，在所述從所述差圖像中確定至少一個候選人體目標之前，進一步包括：
確定用于調(diào)節(jié)所述差圖像的像素的自適應(yīng)閾值；
利用所述自適應(yīng)閾值對所述差圖像進行二值化處理，得到目標圖像；
所述從所述差圖像中確定至少一個候選人體目標，包括：
從所述目標圖像中確定至少一個候選人體目標。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的人體檢測方法，其特征在于，
所述確定用于調(diào)節(jié)所述差圖像的像素的自適應(yīng)閾值，包括：
根據(jù)下述第二公式確定所述差圖像的均值；
第二公式為：
其中，mD表征所述均值，N表征所述差圖像中像素點的數(shù)量，D(x,y)表征所述差圖像；
根據(jù)下述第三公式確定所述差圖像的標準差；
第三公式為：
其中，sD表征所述標準差；
所述確定所述當前背景模型圖像與所述當前幀圖像的差圖像，包括：
根據(jù)下述第四公式確定自適應(yīng)閾值；
第四公式為：
Th＝mD+η·sD
其中，Th表征所述自適應(yīng)閾值；η表征閾值系數(shù)，η取值范圍為[3，5]；
和/或，
所述從所述目標圖像中確定至少一個候選人體目標，包括：
確定所述目標圖像中的至少一個多邊形，將每一個所述多邊形作為候選人體目標；
所述確定所述至少一個候選人體目標中是否存在用戶的真實人體目標，包括：
確定所述至少一個候選人體目標中是否存在面積大于預(yù)設(shè)閾值的候選人體目標；
若是，將面積大于預(yù)設(shè)閾值的候選人體目標作為真實人體目標。
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