基于3D空間的目標(biāo)多特征分析及復(fù)雜場景人數(shù)統(tǒng)計.pdf

1、實時的人數(shù)統(tǒng)計是當(dāng)前計算機視覺領(lǐng)域的熱點研究問題，且具有重要的實際應(yīng)用價值。目前的行人檢測算法，大部分基于單目攝像頭所拍攝的彩色圖像，或是跟蹤人的運動軌跡或是建立人體模型。這些算法大都是在某一類特定的環(huán)境下有效，而且對于行人目標(biāo)遮擋或擁擠環(huán)境下無法進行精確的人數(shù)統(tǒng)計。本文考慮到深度圖的特性和3D空間中人頭目標(biāo)的特征，使用了SVM分類器進行目標(biāo)分類。
　　首先根據(jù)雙目立體視覺的成像原理，進行雙目相機標(biāo)定與立體視差匹配獲取場景深度圖。

2、然后利用攝像機的透視投影幾何關(guān)系，恢復(fù)出場景深度圖的俯視投影圖，這樣俯視投影圖中人頭目標(biāo)的幾何形狀、尺寸、高度信息、人體的上半身的結(jié)構(gòu)都得到恢復(fù)。然后對前景目標(biāo)進行鎖定，并對鎖定目標(biāo)中的人頭目標(biāo)和偽目標(biāo)的多個特征進行提取，研究分析不同類別目標(biāo)特征數(shù)據(jù)的分布，可以確定人頭目標(biāo)特征的閾值，進行初步的偽目標(biāo)剔除。最后對鎖定的目標(biāo)進行匹配跟蹤獲得運動軌跡，這些軌跡分為人頭目標(biāo)形成的正確軌跡，和偽目標(biāo)形成的偽軌跡。對上面所獲取的已標(biāo)記的目標(biāo)的特征