[發明專利]一種基于激光的人流檢測方法以及設備

有效

• 申請號: 202011182324.3
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112232271B
• 公開（公告）日: 2023-09-12
• 發明（設計）人: 張健
• 申請（專利權）人: 上海有個機器人有限公司
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V10/62;G06V10/774;G06T7/246;G06T7/269
• 代理公司: 北京天盾知識產權代理有限公司 11421
• 代理人: 梁秀秀

本發明提供了一種基于激光的人流檢測方法以及設備，包括：目標機器人對目標區域進行激光掃描獲取多幀激光點云數據，其中，所述多幀激光至少為兩幀；將所述多幀激光點云數據通過坐標轉化為灰度圖；將正樣本輸入到分類模型中進行訓練，通過所述分類模型提取目標特征曲線；基于目標特征曲線確定角點，再采用稀疏光流的方法估計待跟蹤的所述角點在灰度圖中的位置；再計算所述角點流光變化判斷人流的運動狀態，其中，所述運動狀態包括進入、離開和靜止；根據所述運動狀態所述機器人將移動或者靜止不動；采用稀疏光流的方法估計待跟蹤的所述角點在所述灰度圖中的位置，可以在灰度圖中算出人流的流光變化。

技術領域

本發明涉及智能機器人領域，尤其涉及一種基于激光的人流檢測方法以及設備。

背景技術

隨著服務機器人行業的快速發展與應用落地，機器人自主進出垂直電梯已成為移動服務機器人的一項基礎的功能。在進出電梯的場景中，由于存在人群進出電梯，為避免機器人對進出梯的行人造成影響且自身能夠順利進出梯，機器人需要能夠準確感知人流的變化。即:當有人群出電梯時，機器人不可以進電梯。為滿足這樣的場景需求，需要提出一種可靠的人流檢測方法，以進一步指導機器人做出正確的進出電梯的決策。

發明內容

本發明的目的之一在于，用智能機器人檢測人流。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于激光的人流檢測方法，包括：

目標機器人對目標區域進行激光掃描獲取多幀激光點云數據，其中，所述多幀激光至少為兩幀；

將多幀所述激光點云數據通過坐標轉化為灰度圖；

將正樣本輸入到分類模型中進行訓練，通過所述分類模型提取目標特征曲線；

基于目標特征曲線確定角點，再采用稀疏光流的方法估計待跟蹤的所述角點在所述灰度圖中的位置；

再計算所述角點流光變化判斷人流的運動狀態，其中，所述運動狀態包括進入、離開和靜止；

根據所述運動狀態所述機器人將移動或者靜止不動。

進一步地，將正樣本輸入到分類模型中進行訓練，其中，所述正樣本為雙腿曲線，所述雙腿曲線的種類包括雙腿并行曲線、雙腿并攏、雙腿交叉曲線和遮蓋型曲線；

確定每幀灰度圖中所述目標曲線特征的個數

確定所述目標特征曲線的種類；

模擬出目標特征曲線相對應的簡易雙腿模型，其中，所述簡易雙腿模型包括雙腿并行模型、雙腿并攏模型、雙腿交叉模型和遮蓋型模型；

在所述灰度圖中輸出所述目標特征曲線相應的雙腿模型。

進一步地，在第一預設時間內，如果多幀所述灰度灰度圖中所

述目標特征曲線的個數為0，所述目標機器人移動并停止掃描。進一步地，在第一預設時間內，如果多幀所述灰度灰度圖中所述目標特征曲線的個數為1；

確定所述目標特征曲線的角點；

確定所述目標特征曲線的種類為雙腿并行曲線、雙腿并攏和雙腿交叉曲線；

在所述灰度圖中輸出所述目標特征曲線相應的所述簡易雙腿模型；

在不同幀中，根據所述灰度圖的流光向量的變化來判斷人流的流動方方向。

進一步地，在第一預設時間內，如果多幀灰度灰度圖中所述目標特征曲線的個數為多個；

確定多個所述目標特征曲線的角點；

對多個所述目標特征曲線進行編號；

確定所述目標特征曲線的種類為雙腿并行曲線、雙腿并攏、雙腿交叉曲線；