[发明专利]一种基于Kinect的行人闯红灯检测方法及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及现场作业分析仿真相关技术领域，尤其是指一种基于Kinect的行人闯红灯检测方法及其系统。

背景技术

目前随着社会节奏的加快，治安监控也越来越来重要，同时交通事故也频繁发生，尤其是行人闯红灯事故。而现在数字化网络技术正逐步引起人们的注意，视频监控系统特别在安全防范领域收到人们的青睐。但目前的监控系统并不能做到实时分析的功能。

中国专利申请公布号：CN 101739809A，申请公布日2010年6月16日，公开了一种行人闯红灯自动报警监控系统，包括有红外幕帘检测器、工业计算机和摄像头，红外幕帘检测器与工业计算机连接，摄像头与工业计算机连接，工业计算机中设置有人像识别程序和违章判别程序，工业计算机利用违章判别程序根据红外幕帘检测器返回的信号判断行人闯红灯事件发生，然后利用人像识别程序对行人进行图像识别，并将图像进行存储。红外幕帘检测器由第一红外探测器和第二红外探测器构成，第一红外探测器的探测红外线投射在行人过街横道线中的一个区域，第二红外探测器的探测红外线投射在行人过街横道线中的一个相邻区域。该发明利用红外线探测技术和人像识别技术，自动判别行人闯红灯现象并发出警示，并记录违章者图片信息，该发明的不足之处在于，只能通过检测行人是否过了一个指定区域来判断行人是否闯红灯，而无法判断行人的运动状态，这样使得有些在人行横道中间设置临时等待区的地方来说，会导致该系统检测存在一定的错误。

发明内容

本发明是为了克服现有技术中不能实时捕捉行人过马路时的动作并以此来判断该行人在过马路时是否有闯红灯的不足，提供了一种能够实时捕捉行人过马路时的动作并以此来判断该行人在过马路时是否有闯红灯的基于Kinect的行人闯红灯检测方法及其系统。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于Kinect的行人闯红灯检测方法，在红绿灯指示为红灯时，该系统进行工作，具体操作步骤如下：

（1）通过Kinect体感摄影机对行人过马路的动作进行视频采集，获取相应的深度图像数据流和彩色图像数据流；

（2）将获得的深度图像数据流和彩色图像数据流转化为人体骨骼中20个关节在系统空间坐标系中的三维坐标值；

（3）通过识别的人体骨骼中各关节的三维坐标值来跟踪同一时刻人体骨骼的运动状态，从而确定该时刻的静态人体姿势；

（4）通过国标的人体尺寸数据库来建立以人体身高或体重百分位为标准的男性和女性三维人体模型；

（5）通过获取在不同采样时刻的静态人体姿势图像序列对人体运动状态的跟踪和标定，将图像与预先定义的人体模型相匹配，以此得到各个采样时刻的人体运动参数；

（6）在人体姿势图像序列建立后，将图像序列中的静态人体姿势的特征变化与预先存放的动作库相比较，找到匹配的动作，完成对图像序列中人体行为的识别；

（7）判断行人在过马路时的动作，若行人闯红灯，进行语音报警，同时通过无线通讯方式向路面附近的协警发送报警信息，以便进行管制，并拍照进行记录。

通过Kinect体感摄像机采集人体的动作状态，同时将采集到的信息进行数据处理，获取三维的人体模型，其中在三维人体模型中包含了19个人体部位和20个人体关节，根据国内标准的人体尺寸来识别人体的运动状态，通过设置的采样频率来捕获人体的连续动作状态，进行行人闯红灯的判断，以便于及时的采取措施，从而避免交通事故的发生，这样设计实现了能够实时捕捉行人过马路时的动作并以此来判断该行人在过马路时是否有闯红灯的目的。

作为优选，在步骤（2）中，先建立系统空间坐标系，然后以系统空间坐标系为基准确定彩色图像数据流的系统空间坐标和深度数据流的系统空间坐标，再以系统空间坐标系为基准通过彩色图像数据流的系统空间坐标和深度数据流的系统空间坐标来确定人体骨骼关键关节的系统空间坐标，之后建立人体骨骼与系统空间的转换矩阵，最后确定人体骨骼20个关节的系统空间坐标，通过确定的人体骨骼20个关节系统空间坐标，然后再根据国内标准的人体尺寸来确定人体的运动姿势，不同的采样时间采取不同的运动姿势序列，从而完成动作的捕捉。