基于深度图像的对象检测方法及其实现装置

摘要

本发明公开了一种基于深度图像的对象检测方法及其实现装置。包括训练过程和检测过程，从相机中读取图像作为数据源，根据待检测物体距离相机的距离，在图像上对物体进行分割，在分割的基础上计算物体的外观和形状特征，根据计算出的物体的外观和形状特征训练针对于物体的分类器；利用训练过程中得到的分类器，对扫描窗口内的外观和形状特征进行判定，决定扫描窗口内是否包含目标物体，将图像金字塔每一层的检测结果进行融合，得到最终的检测结果。本发明的深度图像不受光照变化的影响，不易受到复杂的背景的影响，从而减小误检数目；显著提高了检测的速度，保证了系统的实时性。

主权项

一种基于深度图像的对象检测方法，其特征在于包括训练过程和检测过程,训练过程的步骤如下：a1)从相机中读取图像作为数据源；a2)根据待检测物体距离相机的距离，在图像上对物体进行分割；a3)在分割的基础上计算物体的外观和形状特征；a4)根据计算出的物体的外观和形状特征训练针对于物体的分类器；检测过程的步骤如下：b1)从相机中读取图像作为数据源；b2)根据物体距离相机的距离对其图像进行不同尺度的缩放，形成一个图像金字塔；b3)对于图像金字塔的每一层的图像上的非空区域，划分为多个扫描窗口；b4)在每一个扫描窗口内部，计算物体的外观和形状特征；b5)利用训练过程中得到的分类器，对扫描窗口内的外观和形状特征进行判定，决定扫描窗口内是否包含目标物体；b6)将图像金字塔每一层的检测结果进行融合，得到最终的检测结果；步骤b2)包括以下具体步骤：b21)给定输入图像对，包括可见光图像和深度图像，且输入图像对已经经过配准；b22)构建可见光图像金字塔和深度图像金字塔；b221)：图像初始尺度s为1，标准检测窗口的大小为p×p；b222)：图像尺度为s，对应的等效检测窗口大小为p*s，即对应的物体的像的大小为p*s；b223)：当物体的像为p*s时，其对应的深度的取值范围为Z∈[C/(p*s)‑Δt/(p*s),C/(p*s)+Δt/(p*s)]；b224)：根据步骤b223))中的范围，获得当前深度图像：$D(x_0,y_0)=\left\{\begin{array}{cc}Z,& Z\in [C/(p*s)-\Delta t/(p*s),C/(p*s)+\Delta t/(p*s)]\\ NULL,& others\end{array}\right.$其中，(x₀,y₀)表示深度图像中的像素点的坐标位置；Z表示该位置上的物体的距离值；b225)：根据深度图像D(·)，分割出对应的可见光图像中的相应区域，表示为C(·)；b226)：根据当前图像尺度s缩小深度图像D(·)和可见光图像C(·)，作为图像金字塔的第一层；b227)：更新当前图像尺度s＝s*Δs；b228)：重复步骤b222)～b227)，构建图像金字塔上的其他层次：可见光图像金字塔以及深度图像金字塔；b229)：当图像金字塔的图像的尺寸小于标准检测窗口尺寸(x,y)时，构建过程终止。