基于RGB-D图像与头肩区域编码的实时人流量统计

论文摘要

为解决基于彩色摄像机的人流量统计存在精度低、易受光照影响等问题,研究了利用RGB-D图像与头肩区域编码进行实时人流量检测的方法。在对RGB-D图像前景检测与空洞修复的基础上,采用随机点和漫水填充法提取潜在目标区域,并度量随机点与区域内极值点间的欧式距离以剔除噪声点的干扰,减少了冗余信息的计算量。根据人体头肩区域的先验信息,提出了一种七维头肩特征描述符对潜在目标区域编码,从而避免人体运动过程中产生的头肩部形变对头部区域检测的影响,采用SVM和阈值限制得到满足区域特征的头部区域。根据图像中不同区域的圆形度排序的思路,提出了头部区域筛选方法以去除无效区域,并构建了一种帧间目标匹配算法和多条计数线的方法,对已获得的头部区域实现计数,计数后获取人的身高数据。实验结果表明,该算法在教学楼楼道口和楼门口场景中人流量统计正确率高达99.30%以上,身高测量平均相对误差在2.59%以内,处理单帧图像的平均时间仅为18.31 ms。

论文目录

• 0 引 言
• 1 本文算法
•   1.1 深度数据采集与前景检测
•   1.2 深度图像修复
•   1.3 头部检测
•     1.3.1 局部极值区域检测
•     1.3.2 头肩区域检测
•     1.3.3 头肩区域特性
•     1.3.4 头部区域检测
•   1.4 人流量统计
•   1.5 人身高获取
• 2 实验结果与分析
•   2.1 人流量统计实验
•   2.2 身高测量精确度实验
• 3 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张汝峰,胡钊政

关键词: 智能交通,人流量统计,头肩区域特征编码,帧间目标匹配,图像

来源: 交通信息与安全 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电信技术

单位: 北京交通大学海滨学院,河北工业大学电子信息工程学院,武汉理工大学智能交通系统研究中心

分类号: TN919.81

页码: 79-87

总页数: 9

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