[发明专利]基于激光传感器深度图像的人流检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理、模式识别技术领域，涉及可广泛用于火车站、机场、地铁站、大型会展中心和人行道等大型公共场合的人流检测方法。

背景技术

随着经济增长，城市化进程的加快以及城内或城区之间大规模的人口流动，导致一些大型的公共场所如火车站、机场、地铁站，人行道等地方人流密度急剧增加，为这些公众服务场所的有效公共管理带来了巨大的压力。随着实时监控技术、电子检测技术、通讯技术以及信息科学技术的日趋成熟，实时人流信息监测与管理系统的开发和应用在公众管理领域正日益受到重视，并显示出巨大的经济和社会效益。公共区域实时人流信息监测与管理系统为公众管理提供了重要的技术支撑和信息平台；它实时、动态地反映监测人流和公共场所行人交通流的状态，为公共场所人流监控和动态引导，人流拥堵原因分析，行人交通流诱导决策，行人通道的合理规划提供了重要依据。公共场所人流信息(流量、密度等)的检测是公共区域实时人流信息监测和管理系统中的一项关键技术，它的获取可为公共区域公众管理提供最直接、最可靠的依据。然而对公共场所实时人流信息的检测与检测手段息息相关，不同的人流检测手段决定了信息获取的不同的方法、精度和适宜条件。

经对现有技术的文献检索发现，Halvorson，G.A等在其硕士论文(“Automated Real-Time Dimension，Measurement of Moving Vehicles UsingInfrare，Laser Rangefinders”)(“自动实时尺度：红外、激光测距仪在移动车辆检测的应用”)一文中指出，目前目标物体检测手段主要依靠视频检测和红外检测两种技术，这两种技术广泛应用于各种特定目标的跟踪和检测，其最大的优点是能够实时、直观、精确地对检测区域内的物体进行有效、快速的检测，目前相关算法的研究也比较成熟，普适性较强。其不足之处在于对于密集行人这种个体面积比较小，而且运动又无规律性的目标物体有效检测性能较差，此外，这两种方法严重依赖天气和光照等外在条件，一旦外在允许检测条件变化，检测效果将大打折扣，成为制约这两种方法在一些特定环境使用的重要瓶颈。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出了一种基于激光传感器深度图像的人流检测方法。在实际人流信息检测中，该方法根本解决了在视频检测和红外检测中检测手段对天气、光照和检测对象大小依赖的问题，当外在检测环境发生改变时该方法依然能够对行人流进行有效检测。此外，该方法还具有计算简便、实时性好、同步实现人流的监控功能等优点。

为达到以上目的，本发明所采用的解决方案是：

一种基于激光传感器深度图像的人流检测方法，包括：首先通过激光传感摄像机拍摄多帧在检测区域空置时的深度图像，通过地形制图的方式得到检测区域地面的地形图，接着在实际人流检测环境下，使用实际场景中人流的深度图像减去地形图中各地面的实际高度，得到检测区域各检测点的实际高度。接下来，按照检测区域各点的实际高度范围，通过多个阈值将检测区域各点高度点阵图像分成多个图层，对每一个图层分别采用自迭代组织分析技术对点阵图像进行聚类，分割出每一个图层中的目标。然后从第一个图层开始，采用自上而下的方式对每一个图层中的目标进行累加或者合并，检测出每一帧深度图像中的行人目标。最后通过卡尔曼滤波对多帧图像目标进行跟踪，最终达到对检测区域内行人流的密度、速度和流量等信息实时检测的目的。

进一步，安装采集设备：使用的激光传感摄像头包括传感头、控制单元和人机交互部件。传感头就是检测单元，其三维尺寸是W550mm*D155mm*H150mm，一旦固定在监测点上，传感头可以在水平、垂直两个方向进行旋转，水平最大允许角度是150度，垂直最大允许角度是30度。当对三维物体扫描时，传感器检测数据包括扫描角度、摆动角度和深度数据。此外，因为检测变量是极坐标系统，因此原始数据必须经过必要的处理转化为笛卡尔坐标系统。

地形制图：因为聚类分类方法中需要的是人流个体的高度，所以必须采用地形制图的方式得到检测区域的地形高度信息。因为工作机制的原因，激光传感摄像头的扫描线不像普通的CCD摄像头那样固定在一个长方形的网格点内，因此需要对空置区域进行多次扫描，累计检测区域每个点的高度值，均衡地分配到预设的网格点上得到真实的地面高度图像，最后采用函数拟和的方法得到检测区域地形图。