[发明专利]广义行人检测方法和装置

权利要求书

1.一种广义行人检测方法，其特征在于，包括：

获取输入图像；

判断所述输入图像中是否存在预设的车轮共性特征，并当所述输入图像中存在所述预设的车轮共性特征时，在所述车轮共性特征区域左右侧或上侧选取图像窗口，并将所述选取的图像窗口输入预设的上半身分类器，检测所述选取的图像窗口中是否存行人上半身，并输出第一检测结果，所述预设的上半身分类器由预设的广义行人的共性特征训练生成，所述广义行人共性特征包括人体共性特征，所述车轮共性特征包括：圆形特征和椭圆形特征。

2.如权利要求1所述的广义行人检测方法，其特征在于，还包括：对所述输入图像进行预处理，将所述经过预处理的图像输入预设的全身分类器中，检测所述经过预处理的图像中是否存在行人全身，并输出第二检测结果，所述预设的全身分类器由预设的广义行人的共性特征训练生成，所述广义行人共性特征包括人体共性特征。

3.如权利要求2所述的广义行人检测方法，其特征在于，所述对所述输入图像进行预处理，将所述经过预处理的图像输入预设的全身分类器中，包括：将所述输入图像利用金字塔下采样技术获得至少两个分辨率不同的图像，将所述不同分辨率的图像划分成多个与所述预设的全身分类器训练样本尺寸相同的小窗口图像，依次将所述小窗口的图像输入所述预设的全身分类器中。

4.如权利要求1所述的广义行人检测方法，其特征在于，所述当所述输入图像中存在所述预设的车轮共性特征时，在所述车轮共性特征区域中心的左右侧或上侧选取图像窗口，包括：根据所述车轮共性特征区域的大小，在所述车轮共性特征区域中心的左右侧或上侧选取图像窗口，所述选取图像窗口包括：选取所述图像窗口的宽度w=2kr，选取所述图像窗口的长度l=3kr，所述图像窗口的横向取值范围为[x-6r，x+6r]，所述图像窗口的纵向取值范围为[y-3r，y+3r]，其中：所述k为缩放因子，所述r为所述车轮共性特征区域的半径，所述x、y分别为所述共性特征区域的中心坐标。

5.如权利要求1所述的广义行人检测方法，其特征在于，所述人体共性特征包括：头部特征、肩部特征和躯干特征，其中：

所述头部特征包括：采用第一颜色描述的所述头部区域和采用第二颜色描述的背景区域，所述头部区域和所述背景区域均为矩形，所述头部区域位于所述背景区域中，且所述头部区域与所述背景区域仅下边沿重合，所述第二颜色区域面积是所述第一颜色区域面积的N1倍，所述头部特征的特征值a1=|b1-c1|，其中b1为所述第二颜色区域面积的像素值和，所述c1为N1倍的所述第一颜色区域面积的像素值和，所述N1为正值；

所述肩部特征包括：采用所述第一颜色描述的所述肩部区域和采用所述第二颜色描述的背景区域，所述肩部区域和所述背景区域均为矩形，所述肩部区域位于所述背景区域左下角且与所述背景区域左边沿和下边沿重合，或位于所述背景区域右下角且与所述背景区域右边沿和下边沿重合，所述第二颜色区域面积是所述第一颜色区域面积的N2倍，所述肩部特征的特征值a2=|b2-c2|，其中b2为所述第二颜色区域面积的像素值和，所述c2为N2倍的所述第一颜色区域面积的像素值和，所述N2为正值；

所述躯干特征包括：竖直躯干特征和倾斜躯干特征；所述竖直躯干特征包括：第一竖直躯干特征和第二竖直躯干特征，所述第一竖直躯干特征包括：采用所述第一颜色描述的所述第一竖直躯干区域和采用所述第二颜色描述的所述背景区域，所述第一竖直躯干区域与所述背景区域处于同一矩形内，在竖直方向上，所述第二颜色区域面积是所述第一颜色区域面积的N3倍，所述第一竖直躯干特征的特征值a3=|b3-c3|，其中b3为所述第二颜色区域面积的像素值和，c3为N3倍的所述第一颜色区域面积的像素值和，所述N3为正值；所述第二竖直躯干特征包括：采用所述第一颜色描述的所述第二竖直躯干区域和采用所述第二颜色描述的所述背景区域，所述第二竖直躯干特征和所述背景区域均为矩形，所述第二竖直躯干区域与所述背景区域在竖直方向上平行，所述第一颜色区域面积与所述第二颜色区域面积相等，所述第一颜色区域与所述第二颜色区域间隔M1个像素，所述第一竖直躯干特征的特征值a4=|b4-c4|，其中b4为所述第二颜色区域面积的像素值和，c4为所述第一颜色区域面积的像素值和；

所述倾斜躯干特征包括：采用所述第一颜色描述的所述倾斜躯干区域和采用所述第二颜色描述的所述背景区域，所述倾斜躯干区域与所述背景区域均为矩形，所述倾斜躯干区域与所述背景区域倾斜角度相同，且所述背景区域位于所述倾斜躯干区域左右侧或上侧，所述第一颜色区域与所述第二颜色区域面积相等，所述第一颜色区域与所述第二颜色区域间隔M2个像素，所述倾斜躯干特征的特征值a5=|b5-c5|，其中b5为所述第二颜色区域面积的像素值和，c5为所述第一颜色区域面积的像素值和。