[发明专利]基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法

权利要求书

1.一种基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法，其特征在于，包括：

步骤S1：利用TOF摄像头获取游客购票的深度视频和游客用票的深度视频；

步骤S2：将所述获取的游客购票和游客用票的深度视频进行前景背景分离，从而得到最终的运动物体视频；

步骤S3：采用形态学方法对步骤S2中所述运动物体视频的每帧图像进行处理，凸显运动物体，再对处理后的每帧图像进行区域标记，从而确定运动物体中心；

步骤S4：使用卡尔曼滤波器对运动物体的中心轨迹进行追踪，使用匈牙利匹配算法将新检测出来的区域中心进行分配，从而实现对运动视频中运动物体的轨迹追踪；

步骤S5：对运动物体的轨迹进行特征提取，根据提取的特征筛选出游客头部轨迹并保存；将保存的轨迹根据提取的游客头部可能性特征筛选出每条轨迹的可靠性较强片段进行连接；计算出游客的平均头部图像特征，再将连接后的每条轨迹平均分成4个部分，计算每个部分游客的平均头部图像特征，将游客这5部分的平均头部图像特征作为整合后的特征；

步骤S6：游客购票审核，将购票游客的深度视频经步骤S2-S5计算出的平均头部图像特征中的总平均深度值转换为游客到摄像头的距离值，再根据摄像头到地面的距离，两者相减计算出游客的身高，将购票游客的身高和门票类型进行匹配，若匹配成功则发出审核成功的信号，允许游客进入，并将该购票游客的平均头部图像特征保存到数据库中；若不匹配则发出审核失败的通知，并对管理者进行提醒；

步骤S7：游客用票审核，将用票游客的深度视频经步骤S2-S5计算出的平均头部图像特征与数据库中保存的购票游客的平均头部图像特征进行相似度计算，以最大相似度对应的购票游客作为人头识别的结果，若最大相似度大于设定的阈值，则完成游客识别，不用对用票游客进行人工审核；若最大相似度小于设定的阈值，则发出自动审核失败的通知，提醒管理者对该游客进行人工审核。

2.根据权利要求1所述的一种基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法，其特征在于，所述游客的平均头部图像特征包括：平均人头图像深度值、平均人头图像面积值、平均人头图像以及平均人头图像的投影特征和HOG特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法，其特征在于，步骤S2中将所述深度视频进行前景背景分离，从而得到最终的运动物体视频的过程包括以下步骤：

步骤S21：将所述深度视频的前n帧图像进行平均作为固定背景Ground，再将深度视频每帧图像与固定背景Ground相减，得到运动物体视频A；其中，参数n根据实际情况确定；

步骤S22：使用混合高斯模型将所述深度视频进行处理，得到运动物体视频B；

步骤S23：将所述运动物体视频A和运动物体视频B以设定好的一定比例进行加权融合，得到最终的运动物体视频。

4.根据权利要求1所述的一种基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法，其特征在于，所述步骤S5中对运动物体的轨迹进行特征提取的过程包括：

步骤S51：对每条运动物体的轨迹提取轨迹追踪时长、轨迹可见性、游客头部深度值、游客头部面积值、游客头部图像、游客头部最小外接矩形以及游客头部可能性特征；

步骤S52：根据轨迹追踪时长和轨迹可见性去除干扰轨迹，根据游客头部可能性特征筛选出游客头部轨迹，最终将深度视频中追踪到的稳定性强的游客头部轨迹及其特征进行存储，用于人头识别。