基于RGB-D图像与头肩区域编码的实时人流量统计

• 作者: 张汝峰 胡钊政
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通 人流量统计 头肩区域特征编码 帧间目标匹配 RGB-D图像
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 交通信息工程与控制
• 页码范围: 79-87
• 页数: 9页
• 分类号: U121|TP391.9
• 字数: 7627字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.010

摘要

为解决基于彩色摄像机的人流量统计存在精度低、易受光照影响等问题,研究了利用RGB-D图像与头肩区域编码进行实时人流量检测的方法.在对RGB-D图像前景检测与空洞修复的基础上,采用随机点和漫水填充法提取潜在目标区域,并度量随机点与区域内极值点间的欧式距离以剔除噪声点的干扰,减少了冗余信息的计算量.根据人体头肩区域的先验信息,提出了一种七维头肩特征描述符对潜在目标区域编码,从而避免人体运动过程中产生的头肩部形变对头部区域检测的影响,采用SVM和阈值限制得到满足区域特征的头部区域.根据图像中不同区域的圆形度排序的思路,提出了头部区域筛选方法以去除无效区域,并构建了一种帧间目标匹配算法和多条计数线的方法,对已获得的头部区域实现计数,计数后获取人的身高数据.实验结果表明,该算法在教学楼楼道口和楼门口场景中人流量统计正确率高达99.30％ 以上,身高测量平均相对误差在2.59％ 以内,处理单帧图像的平均时间仅为18.31 m s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡钊政	武汉理工大学智能交通系统研究中心	17	71	6.0	8.0
2	张汝峰	北京交通大学海滨学院	8	3	1.0	1.0