[发明专利]行人检测方法及终端设备

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种行人检测方法及终端设备。

背景技术

目前行人检测的主流方法大致有三类。第一类是基于方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结合的行人检测方法，以及改进的基于HOG特征衍生出来的其他检测方法。该类方法对背景单一，尺度均匀的图像检测效果良好，但对复杂前景下的行人检测效果较差。第二类是基于Adboost级联分类器的行人检测方法，该方法结合众多弱分类器检测与组合，此方法在能够复杂场景下检测行人，但行人检测的有效性较低，且检测效率较低。第三类是采用神经网络检测行人，该方法事先训练好模型，将训练的参数放入各个权值中存储。此类算法对于光照和阴影等影响的鲁棒性效果好，且易于识别行人的不同形态，但在复杂前景的行人检测问题上仍需改进。

因此，目前的行人检测方法对于复杂前景下行人检测的有效性较低，且检测效率低，使行人检测的应用场景受限。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种行人检测方法及终端设备，以解决目前复杂前景下行人检测的有效性较低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种行人检测方法，包括：

获取原始图像，通过RGB通道将所述原始图像转换为RGB色彩图像；

将所述RGB通道转换为对应的HSI通道，并依次通过所述RGB通道和所述HSI通道将所述原始图像转换为HSI色彩图像；

将所述原始图像通过梯度融合通道转换为梯度图；

对所述RGB色彩图像、所述HSI色彩图像和所述梯度图分别进行特征信息提取；

将从所述RGB色彩图像、所述HSI色彩图像和所述梯度图提取到的特征信息进行融合，生成融合特征信息；

根据检测模型和所述融合特征信息进行行人检测。

本发明实施例的第二方面提供了一种行人检测装置，包括：

RGB通道模块，用于获取原始图像，通过RGB通道将所述原始图像转换为RGB色彩图像；

HSI通道模块，用于将所述RGB通道转换为对应的HSI通道，并依次通过所述RGB通道和所述HSI通道将所述原始图像转换为HSI色彩图像；

梯度融合通道模块，用于将所述原始图像通过梯度融合通道转换为梯度图；

特征提取模块，用于对所述RGB色彩图像、所述HSI色彩图像和所述梯度图分别进行特征信息提取；

特征融合模块，用于将从所述RGB色彩图像、所述HSI色彩图像和所述梯度图提取到的特征信息进行融合，生成融合特征信息；

检测模块，用于根据检测模型和所述融合特征信息进行行人检测。

本发明实施例的第三方面提供了一种行人检测终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现的方法的步骤包括：

获取原始图像，通过RGB通道将所述原始图像转换为RGB色彩图像；

将所述RGB通道转换为对应的HSI通道，并依次通过所述RGB通道和所述HSI通道将所述原始图像转换为HSI色彩图像；

将所述原始图像通过梯度融合通道转换为梯度图；

对所述RGB色彩图像、所述HSI色彩图像和所述梯度图分别进行特征信息提取；

将从所述RGB色彩图像、所述HSI色彩图像和所述梯度图提取到的特征信息进行融合，生成融合特征信息；

根据检测模型和所述融合特征信息进行行人检测。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现的方法的步骤包括：

获取原始图像，通过RGB通道将所述原始图像转换为RGB色彩图像；

将所述RGB通道转换为对应的HSI通道，并依次通过所述RGB通道和所述HSI通道将所述原始图像转换为HSI色彩图像；

将所述原始图像通过梯度融合通道转换为梯度图；

对所述RGB色彩图像、所述HSI色彩图像和所述梯度图分别进行特征信息提取；

将从所述RGB色彩图像、所述HSI色彩图像和所述梯度图提取到的特征信息进行融合，生成融合特征信息；

根据检测模型和所述融合特征信息进行行人检测。