[发明专利]用于社会安全管理的计算机视觉步态识别的足根检测方法

说明书

本发明提供的用于社会安全管理的计算机视觉步态识别的足根检测方法，根据视频图像确定目标行走体的足根碰撞的时刻和位置，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤1，根据视频图像设定目标区域；步骤2，对视频图像进行逐帧计算，得到每一帧内的目标区域ROI的每个像素点的径向加速度以及每一帧所述目标区域ROI内数值大于阈值的径向加速度的数量；步骤3，根据数量，确定目标行走体的足根着地的关键帧；步骤4，计算关键帧对应的目标区域ROI内每一个像素点的径向加速度的旋转圆心；步骤5，所有旋转圆心映射形成关键帧的旋转圆心稠密映射图；步骤6，根据公式计算得到目标行走体的足跟碰撞位置。

技术领域

本发明属于社会安全管理领域，具体涉及一种用于社会安全管理的计算机视觉步态识别的足根检测方法。

背景技术

对于基于标准图像的步态分析中，足跟触地的时刻与位置信息十分关键。目前许多生物识别技术使用步态作为个人生物特征来识别个体。

但是，从已经开展的书面专利调查结果显示，当前技术无法做到实时检测，并且只能检测到足跟触地位置，却无法检测到足跟触地的时刻。因此，步态分析中足跟运动难以捕捉的问题仍然是公开的难题。

发明内容

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供用于社会安全管理的计算机视觉步态识别的足根检测方法。

本发明提供了一种用于社会安全管理的计算机视觉步态识别的足根检测方法，根据视频图像确定目标行走体的足根碰撞的时刻和位置，具有这样的特征，包括以下步骤：

步骤1，根据视频图像中目标行走体的高度H，以目标行走体的前脚为中心将高度和宽度小于高度H的区域设定为目标区域ROI；

步骤2，对视频图像进行逐帧计算，得到每一帧目标区域ROI内每一个像素点的径向加速度场a_r，进而得到每一帧目标区域ROI内数值大于阈值的径向加速度a_r的数量S；

步骤3，将各帧的数量S中与相邻帧的数量S差值最大的帧设为目标行走体的足根触地的关键帧；

步骤4，根据关键帧对应的目标区域ROI内的径向加速度a_r，计算该关键帧对应的目标区域ROI内每一个像素点的径向加速度a_r的旋转圆心(o_x，o_y)；

步骤5，将所有旋转圆心(o_x，o_y)进行映射从而形成关键帧的旋转圆心稠密映射图I；

步骤6，根据径向圆心稠密映射图I以及下式(1)计算得到目标行走体的足跟碰撞位置(i_h，j_h)，

上式(1)中，I(i，j)表示旋转圆心稠密映射图I中坐落于旋转圆心(o_x，o_y)的圆心稠密程度。

在本发明提供的用于社会安全管理的计算机视觉步态识别的足根检测方法中，还可以具有这样的特征：其中，目标区域ROI的高度为0.133H，宽度为0.177H。

在本发明提供的用于社会安全管理的计算机视觉步态识别的足根检测方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤2包括以下子步骤：

步骤2-1，基于视频图像，根据下式(2)逐帧计算加速度场a，

a＝v(t+1)-(-v(t)) (2)

上式(2)中，t为视频图像中的当前处理帧，v(t)为当前处理帧到当前处理帧的前一帧的运动场，v(t+1)为当前处理帧到后一帧的速度场，速度场v由DeepFlow算法得到；