专利名称：基于Kinect三维深度图像的头部识别与跟踪方法
技术领域：
本发明属于数字图像处理与模式识别领域，特别是一种基于Kinect三维深度图像的头部识别与跟踪方法。
背景技术：
随着计算机技术和统计分析技术的不断发展，客流统计已经开始进入自动化阶段，实时、可靠地获取客流信息已经成为可能。同时，客流信息的重要性也日益表现出来。对于公交车、地铁、长途客车、铁路等公共交通系统，详实地掌握各条线路、各个站点流量、流时和分布等信息，将方便公司调整线路，合理分配资源，提高资源的利用率，同时能为智能交通的发展提供数据支持。对于大型商场或超市，通过对客流量的深层分析，可以为商场管理提供科学依据，特别是对提高商场日常经营决策的科学性、人力资源调度的合理性等方面起到重要作用。自动客流计数技术在发达国家已经广泛应用，而国内也有不少商家开始应用该技术以提高商场竞争力。同时，图书馆、体育馆、展览馆等公共安全要求很高的公共场所安装智能监控摄像头和调度系统，这些系统来说，实时准确地获取客流量信息同样很重要。传统自动客流计数的主要手段是压力传感器系统或者红外遮挡系统，他们虽然成本低，实现简单，但计数不准确，不适合客流拥挤的状况下，且应用场合受限。随着图像处理技术的兴起和发展，结合传统自动客流计数系统面临的问题，提出了许多新的方法。目前基于图像处理的自动客流计数主要是基于普通彩色图像，利用特征识别和模式匹配等方式查找目标，统计客流信息，这种方法虽然能适合拥挤的客流统计，但受光线影响很大，仅适用于背景简单情况下的客流统计，且计算量大，维护工作量繁琐。随着立体视觉的发展，充分发挥空间立体信息，可以解决基于图像处理的自动客流计数系统中存在的许多问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够自动识别跟踪身高I米以上的人体头部，并可以解决基于视频流图像处理中的客流拥挤、受环境变化影响等问题的基于Kinect三维深度图像的头部识别与跟踪方法。实现本发明目的的技术解决方案为:
基于Kinect三维深度图像的头部识别与跟踪方法，具体步骤包含如下:
步骤一:利用Kinect传感器输出的第一帧灰度图标定传感器距离地面
1\和1^对应的灰度级q和Q，Q表示第一帧中没有人在视场范围内地面对应的灰度级，
权利要求
1.基于Kinect三维深度图像的头部识别与跟踪方法，具体步骤包含如下: 步骤一:利用Kinect传感器输出的第一帧灰度图标定传感器距离地面矹和112对应的灰度级玛和鴿，鴿表示第一帧中没有人在视场范围内地面对应的灰度级，
全文摘要
本发明公开了一种基于Kinect三维深度图像的头部识别与跟踪方法，本发明首先分析Kinect传感器输出的原始深度图，找出距离与灰度级的对应关系；目标分割，标定距离与灰度级关系后对原始深度图取反得到灰度图，通过聚类算法把灰度图中头部和肩部分成两类，并利用直方图计算得到的灰度级分割灰度图，得到二值图序列；头部识别以及跟踪计数，即基于人体头部的类椭圆状、头部的大小以及头部与肩部的空间位置等特征遍历二值图序列和灰度图，识别人体头部位置，并建立航迹，统计进出的人数；本发明解决了目前客流统计中的拥挤，受环境影响等许多问题，利用VS2008软件仿真，确定了系统的可行性和稳定性，系统精度在93%以上。
文档编号G06T7/20GK103150559SQ20131006464
公开日2013年6月12日 申请日期2013年3月1日 优先权日2013年3月1日
发明者顾国华, 尹章芹, 顾骋, 胡楷, 董超, 钱惟贤, 陈钱, 路东明, 任侃 申请人:南京理工大学