基于rgb-d的行人尾随检测方法
【专利摘要】一种基于RGB-D的行人尾随检测方法。该方法首先通过监控区域的深度图像检测出前景目标，然后依据头发颜色信息以及头肩的深度轮廓信息对人头目标进行精确检测和定位，最后采用camshift算法对人头部目标进行跟踪，进而判定是否出现尾随现象。本方法不仅可以有效识别出行人和行李，对行人进行精确计数，不会误将行人当成行李或是将行李当成行人，而且对多人尾随的现象有较高的检测精度，特别适用于门禁、车站安检口、公司出入通道等场所。
【专利说明】基于RGB-D的行人尾随检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于智能监控【技术领域】，特别是涉及一种基于RGB-D的行人尾随检测方法。
【背景技术】
[0002]随着计算机视觉技术的快速发展，智能监控在安防、安检以及交通管理等领域有着广泛的应用，比如车牌号码检查、行人或车辆交通违规检测以及可视化门禁等领域。智能化监控不仅可以降低人力监控的成本，而且还是城市文明的一个重要体现。
[0003]以前我们经常见到诸如地铁闸机夹伤旅客等事故的报道，究其原因主要是现有系统无法区分行人和行李，而且也无法区分刷卡后有几人通过，倘若旅客刷卡后推着行李通过闸机，这时很有可能被夹伤，因为闸机会误将行李当成行人。另外在一些公司的入口处都设有指纹或打卡等安检通道，但经常会发生一人打卡多人尾随的情况。另外，现阶段用于人体检测的智能监控系统多基于二维图像，因此难以解决光照变化、目标颜色相近和阴影等干扰。
[0004]中国发明专利申请第201210240640.0号中公开了一种仅使用深度信息的行人检测方法，该方法是以深度阈值的不同对成人、小孩和行李进行区分，缺点是对大件行李与小孩的区分较为困难。中国发明专利申请第201110026465.0号中公开了一种基于深度信息的行人检测方法，该方法是通过对大量深度图像提取特征来构建分类模型，然后将从深度图像中提取的特征输入到分类模型中，以判断区域中是否包含人体，以实现人体检测。但该方法的缺点是计算复杂度高，且无法进行人体目标的跟踪检测。
【发明内容】
[0005]为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种不仅可以有效识别出行人和行李，对行人进行精确计数，而且对多人尾随的现象有较高检测精度的基于RGB-D的行人尾随检测方法。
[0006]为了达到上述目的，本发明提供的基于RGB-D的行人尾随检测方法包括按顺序进行的下列步骤:
[0007]I)建立将彩色摄像头与深度摄像头以监控视角垂直向下的方式并排设置在监控通道的正上方，同时彩色摄像头与深度摄像头所在的直线与监控通道长度方向相垂直的监控场景，并且利用彩色摄像头与深度摄像头实时采集监控通道中的RGB图像和深度图像；
[0008]2)采用基于深度图像的背景减除法进行深度图像的前景提取，得到前景深度图像和前景RGB图像；
[0009]3)利用上述前景深度图像和前景RGB图像对人头目标进行检测，确定头部区域；
[0010]4)在上述头部区域中进行人头目标跟踪，由此判断是否发生尾随现象；
[0011]在步骤2)中，所述的采用基于深度图像的背景减除法进行深度图像的前景提取，得到前景深度图像和前景RGB图像的方法是:[0012]设背景深度图像为Bd(X，y)，当前帧的深度图像为Id(x，y)、RGB图像为Ic(x’ y)，只需直接对二者做差即可求得前景掩模图像M(x，y)为:
【权利要求】
1.一种基于RGB-D的行人尾随检测方法，其特征在于:其包括按顺序进行的下列步骤: 1)建立将彩色摄像头(I)与深度摄像头(2)以监控视角垂直向下的方式并排设置在监控通道(3)的正上方，同时彩色摄像头(I)与深度摄像头(2)所在的直线与监控通道(3)长度方向相垂直的监控场景，并且利用彩色摄像头(I)与深度摄像头(2)实时采集监控通道(3)中的RGB图像和深度图像； 2)采用基于深度图像的背景减除法进行深度图像的前景提取，得到前景深度图像和前景RGB图像； 3)利用上述前景深度图像和前景RGB图像对人头目标进行检测，确定头部区域； 4)在上述头部区域中进行人头目标跟踪，由此判断是否发生尾随现象。
2.根据权利要求1所述的基于RGB-D的行人尾随检测方法，其特征在于:在步骤2)中，所述的采用基于深度图像的背景减除法进行深度图像的前景提取，得到前景深度图像和前景RGB图像的方法是: 设背景深度图像为Bd (X，y)，当前帧的深度图像为Id (X，y)、RGB图像为Ijx，y)，只需直接对二者做差即可求得前景掩模图像M(x，y)为:
3.根据权利要求1所述的基于RGB-D的行人尾随检测方法，其特征在于:在步骤3)中，所述的利用前景深度图像和前景RGB图像对人头目标进行检测，确定头部区域的方法是:首先根据头发颜色的聚类特征，从上述前景RGB图像中提取出候选头部区域，并将候选头部区域映射到前景深度图像中，然后对候选头部区域的前景深度图像进行边缘检测，并使用hough变换检测其中的类圆环区域，最后根据先验知识去除伪头部区域，得到头部轮廓图。
4.根据权利要求1所述的基于RGB-D的行人尾随检测方法，其特征在于:在步骤4)中，所述的在头部区域中进行人头目标跟踪，由此判断是否发生尾随现象的方法是:首先将上述获取的头部区域的外接矩形作为初始搜索框，对矩形框内深度值进行统计，得到头部目标的深度直方图模型；然后将目标的深度直方图反向投影到所跟踪帧的深度图像中，得到头部目标的深度概率分布图，在此概率分布图中，概率大的像素点表明此像素点为目标的可能性较大；最后根据对头部目标的跟踪结果，并结合应用场景来判断是否发生尾随现象。
【文档编号】G06T7/20GK103971380SQ201410186168
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2014年5月5日 优先权日:2014年5月5日
【发明者】张良, 邓涛 申请人:中国民航大学