基于多特征的行人计算方法

摘要

本发明揭示了一种基于多特征的行人计算方法，通过建立背景点阵模型和捕捉前景点阵，将两者的光斑位置进行比较并建立前景光斑偏移模型，再提取其中的光斑偏移局部极大值点区域作为行人的头部区域，将其聚类为头部团块，最后跟踪运动轨迹，基于所述运动的特征来确定统计人数。本发明基于光流计算，使用帧间团块双向匹配实现行人个体轨迹更新，人数统计精准可靠。本发明还基于稀疏深度数据，与基于稠密深度的方法相比，提高了算法的执行速度。最后，本发明采用的相对深度获取设备成本低廉，在成本上具有较大的优势。

主权项

一种基于多特征的行人计算方法，其特征在于，包括以下步骤：1.1在目标区域上方设置用以发射红外光斑点阵的红外发射器以及用以捕捉红外图像的摄像头；1.2通过所述摄像头获取所述红外发射器发射在无人所述目标区域内的光斑点阵，建立包含所述光斑位置的背景点阵模型；1.3通过所述摄像头获取所述红外发射器发射在所述目标区域内的光斑陈列作为前景点阵，将前景点阵与所述背景点阵模型中的光斑位置进行比对，对位置发生变化的光斑进行聚类并以团块的形式提取，以建立前景光斑偏移模型；1.4提取所述前景光斑偏移模型中光斑偏移局部极大值点区域作为行人的头部区域，将其聚类为头部团块；1.5跟踪所述头部团块的运动，基于所述运动的特征来确定人数。