一種運(yùn)動物體的高度檢測方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種運(yùn)動物體的高度檢測方法和裝置，以解決目前的物體高度檢測方法過程繁瑣，無法在物體運(yùn)動時(shí)檢測高度，并且檢測的精度和效率不高的問題。其中方法包括：采集物體運(yùn)動到某一位置的目標(biāo)圖像，并確定目標(biāo)圖像內(nèi)的物體區(qū)域；在物體區(qū)域中統(tǒng)計(jì)物體的頂部到底部所占的第一像素?cái)?shù)量；采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)計(jì)算物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值；采用第一像素?cái)?shù)量和單位像素對應(yīng)的高度值計(jì)算物體的實(shí)際高度。本發(fā)明中無需固定物體與攝像機(jī)間的距離，可以實(shí)現(xiàn)在物體運(yùn)動過程中自動完成對物體高度的檢測，并且無需標(biāo)定攝像機(jī)的各種參數(shù)，檢測過程簡單，檢測的精度和效率較高。
【專利說明】一種運(yùn)動物體的高度檢測方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及高度檢測【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是涉及一種運(yùn)動物體的高度檢測方法和裝 置。

【背景技術(shù)】
[0002] 物體的高度是物體特征的一項(xiàng)重要指標(biāo)，在很多情況下都要對物體的高度進(jìn)行檢 測。例如，對于人體來說，高度是體型特征中的一項(xiàng)重要指標(biāo)，關(guān)系著人身體的健康，在很多 項(xiàng)目，如人體體質(zhì)檢測、人體建模等中均會涉及到人體高度的檢測。目前的物體高度檢測方 法主要包括利用機(jī)械接觸檢測和利用計(jì)算機(jī)視覺處理技術(shù)檢測。
[0003] 利用機(jī)械接觸檢測的方法中，檢測裝置包括檢測標(biāo)桿和可上下移動的橫桿，檢測 時(shí)被測者以背頂靠檢測標(biāo)桿站立，通過可上下移動的橫桿進(jìn)行頂部區(qū)域定位，從而得出被 測者的高度。但是，這種方式需要被測者與檢測裝置接觸，檢測不方便，并且該種檢測方式 會受到被測者的站姿等因素的影響，檢測誤差較大。
[0004] 利用計(jì)算機(jī)視覺處理技術(shù)檢測的方法中，首先通過固定的2個(gè)攝像頭拍攝物體的 正視圖和側(cè)視圖，然后提取2幅圖像上的物體特征點(diǎn)，利用三維標(biāo)定架標(biāo)定相機(jī)的內(nèi)外參 數(shù)；利用雙目視覺原理從2幅圖像上的特征點(diǎn)計(jì)算出物體的檢測點(diǎn)，完成人體尺寸參數(shù)計(jì) 算。這種方法實(shí)現(xiàn)了自動檢測，但檢測時(shí)需固定物體與攝像機(jī)間的距離，并且需要標(biāo)定攝像 機(jī)的各種參數(shù)，檢測的準(zhǔn)備工作繁瑣、原理復(fù)雜，同時(shí)檢測的精度和效率不高。
[0005] 總之，目前的物體高度檢測方法過程繁瑣，無法在物體運(yùn)動時(shí)檢測高度，并且檢測 的精度和效率不高。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明提供了一種運(yùn)動物體的高度檢測方法和裝置，以解決目前的物體高度檢測 方法過程繁瑣，無法在物體運(yùn)動時(shí)檢測高度，并且檢測的精度和效率不高的問題。
[0007] 為了解決上述問題，本發(fā)明公開了一種運(yùn)動物體的高度檢測方法，其特征在于，包 括：
[0008] 采集物體運(yùn)動到某一位置的目標(biāo)圖像，并確定所述目標(biāo)圖像內(nèi)的物體區(qū)域；
[0009] 在所述物體區(qū)域中統(tǒng)計(jì)物體的頂部到底部所占的第一像素?cái)?shù)量；
[0010] 采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)計(jì)算所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值；
[0011] 采用所述第一像素?cái)?shù)量和所述單位像素對應(yīng)的高度值計(jì)算所述物體的實(shí)際高度。
[0012] 優(yōu)選地，所述確定所述目標(biāo)圖像內(nèi)的物體區(qū)域的步驟包括：
[0013] 提取所述目標(biāo)圖像的方向梯度直方圖HOG特征；
[0014] 將所述目標(biāo)圖像的HOG特征與預(yù)先創(chuàng)建的物體檢測器中保存的物體HOG特征和非 物體HOG特征進(jìn)行匹配；
[0015] 將所述目標(biāo)圖像內(nèi)與所述物體HOG特征相匹配的HOG特征組成的區(qū)域確定為物體 區(qū)域。
[0016] 優(yōu)選地，所述采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)計(jì)算所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度 值的步驟包括：
[0017] 在所述目標(biāo)圖像中統(tǒng)計(jì)物體的底部到所述目標(biāo)圖像下邊緣所占的第二像素?cái)?shù) 量；
[0018] 采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)，結(jié)合所述第二像素?cái)?shù)量計(jì)算所述物體區(qū)域中單位像素 對應(yīng)的高度值。
[0019] 優(yōu)選地，所述采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)，結(jié)合所述第二像素?cái)?shù)量計(jì)算所述物體區(qū) 域中單位像素對應(yīng)的高度值的步驟包括：
[0020] 確定所述第二像素?cái)?shù)量所屬的區(qū)段i ;其中，所述區(qū)段i為針對預(yù)先采集的多個(gè)樣 本圖像按照其內(nèi)物體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊緣所占的像素?cái)?shù)量排序后劃分 的區(qū)段；
[0021] 獲取所述區(qū)段i對應(yīng)的三次樣條插值比例函數(shù)Si(X)= afbi (X-XiHci (X-Xi)Wdi (X-Xi)3 ;其中，Xi為所述區(qū)段i的第一個(gè)或最后一個(gè)樣本圖像內(nèi)物 體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊緣所占的像素?cái)?shù)量； ai、bi、Ci和Cli為通過提取所述 區(qū)段i中除第一個(gè)和最后一個(gè)樣本圖像之外的至少4個(gè)樣本圖像，根據(jù)所提取的樣本圖像 按照預(yù)設(shè)的三次樣條插值函數(shù)= afbi (X-XiHci (X-Xi)2+!^ (X-Xi)3計(jì)算得到的，其中，Xi 為所述區(qū)段i的第一個(gè)或最后一個(gè)樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊 緣所占的像素?cái)?shù)量；X為所提取的樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊緣 所占的像素?cái)?shù)量，Y i為所提取的樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值；
[0022] 將所述第二像素?cái)?shù)量作為所述三次樣條插值比例函數(shù)中X的值，計(jì)算所述Si(X) 的值作為所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值。
[0023] 優(yōu)選地，所述采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)，結(jié)合所述第二像素?cái)?shù)量計(jì)算所述物體區(qū) 域中單位像素對應(yīng)的高度值的步驟包括：
[0024] 獲取預(yù)先創(chuàng)建的支持向量機(jī)擬合比例函婁

【權(quán)利要求】
1. 一種運(yùn)動物體的高度檢測方法，其特征在于，包括： 采集物體運(yùn)動到某一位置的目標(biāo)圖像，并確定所述目標(biāo)圖像內(nèi)的物體區(qū)域； 在所述物體區(qū)域中統(tǒng)計(jì)物體的頂部到底部所占的第一像素?cái)?shù)量； 采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)計(jì)算所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值； 采用所述第一像素?cái)?shù)量和所述單位像素對應(yīng)的高度值計(jì)算所述物體的實(shí)際高度。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述目標(biāo)圖像內(nèi)的物體區(qū)域的 步驟包括： 提取所述目標(biāo)圖像的方向梯度直方圖HOG特征； 將所述目標(biāo)圖像的HOG特征與預(yù)先創(chuàng)建的物體檢測器中保存的物體HOG特征和非物體HOG特征進(jìn)行匹配； 將所述目標(biāo)圖像內(nèi)與所述物體HOG特征相匹配的HOG特征組成的區(qū)域確定為物體區(qū) 域。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)計(jì)算所述 物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值的步驟包括： 在所述目標(biāo)圖像中統(tǒng)計(jì)物體的底部到所述目標(biāo)圖像下邊緣所占的第二像素?cái)?shù)量； 采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)，結(jié)合所述第二像素?cái)?shù)量計(jì)算所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng) 的高度值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)，結(jié)合所述 第二像素?cái)?shù)量計(jì)算所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值的步驟包括： 確定所述第二像素?cái)?shù)量所屬的區(qū)段i;其中，所述區(qū)段i為針對預(yù)先采集的多個(gè)樣本圖 像按照其內(nèi)物體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊緣所占的像素?cái)?shù)量排序后劃分的區(qū) 段； 獲取所述區(qū)段i對應(yīng)的三次樣條插值比例函數(shù)Si (X) =ai+bi(X-Xi) +Ci (X-Xi)2+!^ (X-Xi)3 ; 其中，Xi為所述區(qū)段i的第一個(gè)或最后一個(gè)樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖 像下邊緣所占的像素?cái)?shù)量；apbpCi和Cli為通過提取所述區(qū)段i中除第一個(gè)和最后一個(gè)樣 本圖像之外的至少4個(gè)樣本圖像，根據(jù)所提取的樣本圖像按照預(yù)設(shè)的三次樣條插值函數(shù)yi =adbi(X-XiHci (X-Xi)2+!^ (X-Xi)3計(jì)算得到的，其中，Xi為所述區(qū)段i的第一個(gè)或最后一 個(gè)樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊緣所占的像素?cái)?shù)量；X為所提取的 樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊緣所占的像素?cái)?shù)量，Yi為所提取的樣 本圖像內(nèi)物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值； 將所述第二像素?cái)?shù)量作為所述三次樣條插值比例函數(shù)中X的值，計(jì)算所述Si (X)的值 作為所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)，結(jié)合所述 第二像素?cái)?shù)量計(jì)算所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值的步驟包括： 獲取預(yù)先創(chuàng)建的支持向量機(jī)擬合比例函數(shù)f(x) = 丨其中，L為預(yù)先采 1:1 集的樣本圖像個(gè)數(shù)，Wi為矩陣W中的第i個(gè)元素，k (Xi, X)為核函數(shù)，Xi為第i個(gè)樣本圖像 內(nèi)物體的底部到所述目標(biāo)圖像下邊緣所占的像素?cái)?shù)量;w和b為通過將預(yù)設(shè)的拉格朗日函 數(shù)Mw，W=Iw- ^ [y,(W5', + />) ?U分別針對W和b計(jì)算偏微分并令計(jì)算偏微分后 娜 ?=1 的值等于〇計(jì)算得到的，其中，％為預(yù)先設(shè)置的第i個(gè)樣本圖像對應(yīng)的拉格朗日系數(shù)，Xi為 第i個(gè)樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中物體的頂部到底部所占的像素?cái)?shù)量，Yi為第i個(gè)樣本圖像內(nèi) 物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值； 將所述第二像素?cái)?shù)量作為所述支持向量機(jī)擬合比例函數(shù)中X的值，計(jì)算所述f(x)的值 作為所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述物體為人體。
7. -種運(yùn)動物體的高度檢測裝置，其特征在于，包括： 采集模塊，用于采集物體運(yùn)動到某一位置的目標(biāo)圖像，并確定所述目標(biāo)圖像內(nèi)的物體 區(qū)域； 統(tǒng)計(jì)模塊，用于在所述物體區(qū)域中統(tǒng)計(jì)物體的頂部到底部所占的第一像素?cái)?shù)量； 第一計(jì)算模塊，用于采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)計(jì)算所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高 度值； 第二計(jì)算模塊，用于采用所述第一像素?cái)?shù)量和所述單位像素對應(yīng)的高度值計(jì)算所述物 體的實(shí)際高度。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述第一計(jì)算模塊包括： 統(tǒng)計(jì)子模塊，用于在所述目標(biāo)圖像中統(tǒng)計(jì)物體的底部到所述目標(biāo)圖像下邊緣所占的第 二像素?cái)?shù)量； 計(jì)算子模塊，用于采用預(yù)先創(chuàng)建的比例函數(shù)，結(jié)合所述第二像素?cái)?shù)量計(jì)算所述物體區(qū) 域中單位像素對應(yīng)的高度值。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述計(jì)算子模塊包括： 區(qū)段確定子單元，用于確定所述第二像素?cái)?shù)量所屬的區(qū)段i;其中，所述區(qū)段i為針對 預(yù)先采集的多個(gè)樣本圖像按照其內(nèi)物體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊緣所占的像 素?cái)?shù)量排序后劃分的區(qū)段； 第一獲取子單元，用于獲取所述區(qū)段i對應(yīng)的三次樣條插值比例函數(shù)Si(X)=afbi(X-XiHci (X-Xi)Wdi (X-Xi)3 ;其中，Xi為所述區(qū)段i的第一個(gè)或最后一個(gè)樣本圖像內(nèi)物 體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊緣所占的像素?cái)?shù)量；ai、bi、Ci和Cli為通過提取所述 區(qū)段i中除第一個(gè)和最后一個(gè)樣本圖像之外的至少4個(gè)樣本圖像，根據(jù)所提取的樣本圖像 按照預(yù)設(shè)的三次樣條插值函數(shù)=afbi(X-XiHci (X-Xi)2+!^ (X-Xi)3計(jì)算得到的，其中，Xi 為所述區(qū)段i的第一個(gè)或最后一個(gè)樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊 緣所占的像素?cái)?shù)量；X為所提取的樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中物體的底部到該樣本圖像下邊緣 所占的像素?cái)?shù)量，Yi為所提取的樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值； 第一計(jì)算子單元，用于將所述第二像素?cái)?shù)量作為所述三次樣條插值比例函數(shù)中X的 值，計(jì)算所述Si(X)的值作為所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述計(jì)算子模塊包括： 第二獲取子單元，用于獲取預(yù)先創(chuàng)建的支持向量機(jī)擬合比例函數(shù) f'(.r) = 十其中，L為預(yù)先采集的樣本圖像個(gè)數(shù)，wi為矩陣w中的第i個(gè)元 |s| 素，k(Xi，X)為核函數(shù)，Xi為第i個(gè)樣本圖像內(nèi)物體的底部到所述目標(biāo)圖像下邊緣所占的像 素?cái)?shù)量;w和b為通過將預(yù)設(shè)的拉格朗日函數(shù)Z^w,6) =去wrw-藝a,. .JiOrXi +的-丨]分 21=1 別針對w和b計(jì)算偏微分并令計(jì)算偏微分后的值等于0計(jì)算得到的，其中,?為預(yù)先設(shè)置的 第i個(gè)樣本圖像對應(yīng)的拉格朗日系數(shù)，Xi為第i個(gè)樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中物體的頂部到底 部所占的像素?cái)?shù)量，Yi為第i個(gè)樣本圖像內(nèi)物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值； 第二計(jì)算子單元，用于將所述第二像素?cái)?shù)量作為所述支持向量機(jī)擬合比例函數(shù)中X的 值，計(jì)算所述f (X)的值作為所述物體區(qū)域中單位像素對應(yīng)的高度值。
【文檔編號】G06T7/20GK104240264SQ201410437736
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年8月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月29日
【發(fā)明者】梁肖, 劉恒 申請人:青島海信電器股份有限公司