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一种基于3D点云图像的室内人体检测方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1、基于3D点云图像的分割与聚类：首先，获取的3D点云图像需要转换到选取的坐标系，选取传感器所在的垂直投影地点作为(x,y)坐标，地面高度作为z坐标，平行于地面并指向摄像头前方为x轴正方向，垂直于地面为z轴正方向，在转化到这个坐标系以后，3D点云图像中每个像素点的坐标都代表符合实际空间几何的位置，即像素点的位置为像素在物理世界中的真实位置，后续处理全部都在转换坐标之后的点云图像上进行；其次，由于像素的高度信息表征该像素点在物理世界中的高度，因此用这个信息非常方便的找出地面，由于室内地面具有严格的水平特性，因此，像素高度等于地面高度的像素点，可以被直接归类为地面，由于人群一定站立在地面上，因此一旦将地面区域从图像中去除，所有剩下的像素点都属于人体或非人体的室内物体上，同时，未接触的人体或物体在图像中像素点不连通；第三，使用基于图连通的染色算法，对像素点进行分割聚类，对于上述去除地面以后的3D点云图像，每个像素点初始时都在只包含自己的集合中；依次扫描遍历图像中的相邻像素点，若两像素点的距离小于像素点在该距离的“合并距离”，那么两个像素点所在的集合将被合并，在经过一轮扫描以后，所有的像素点都属于一个确定的集合，而这些集合之间相互不连通；步骤2、非人体区域过滤：在获取上述连通集合以后，不同像素点集合区域可能差异极大，而由于人体区域占有的空间是有限的，通过空间尺寸可以迅速过滤掉一定不属于人体区域的像素点集合，考虑到有可能多个人体或人体与其他物体相连接，因此仅过滤较小的非人体区域，即尺寸上小于半个普通成年人个体大小的点云像素区域；步骤3、人体区域检测：在去除非人体的像素区域后，仅剩下可能是人体，或包含人体的像素区域；为了在这些区域中更准确的检测出人体，采用深度直方图特征，训练一个基于支持向量机的分类器用于检测人的头肩部区域。 |
