[发明专利]基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法

说明书

本发明提供一种基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法，包括：利用TOF摄像头获取游客购票和用票的深度视频，得到最终的运动物体视频；确定运动物体中心；追踪运动视频中运动物体的轨迹；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特征整合，计算游客的平均头部图像特征。本发明主要涉及两种技术，一种技术是对游客身高进行测量，通过测量的游客身高进行游客类别审核；另一种技术是人头识别，根据人头识别的结果判断是否在游客用票审核阶段人工进行游客类别审核。

技术领域

本发明涉及图像处理和模式识别技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法。

背景技术

目前身高测量的方法大致分为两类，一类是通过测距传感器进行身高测量，另一类是通过深度摄像头进行身高测量。通过测距传感器进行身高测量的方法是当摄像头观测到人的全身影像时，使用测距传感器获取人到摄像头的距离，再根据其他参数计算出身高。通过深度摄像头进行身高测量的方法是利用深度摄像头的特性进行身高测量。首先，将深度摄像头放置在屋顶等顶端进行自上而下地拍摄，获取人的深度图像。然后根据预先设定好的人体特征参数判断出深度图像的人体目标，确定人体目标的上下端点和对应的深度值。最后，根据深度摄像头的特性和校准过程，将上下端点的深度值转化为高度值，两者相减获得人的身高。

目前已有的身高测量方法存在的缺陷：

1、通过测距传感器进行身高测量时，易受到用摄像头观测的用户非全身影像进行测距的影响，导致测量的身高不稳定。

2、通过深度摄像头进行身高测量时是针对一张图片提取身高信息，具有偶然性，易受到噪声影响。

目前已有人脸识别方法存在的缺陷：

1、人脸识别所使用的人脸图像是彩色图像或者灰度图像，受到光照的影响较大。在光照不足或者过度曝光的情况下，均不能有效提取人脸特征并完成人脸识别。

2、若使用人脸识别的方法完成本发明，则需要2个摄像头相互配合，一个摄像头确认用户是否为全身影像，另一个摄像头进行人脸识别，成本较大。

按照技术分类，深度摄像头分为结构光摄像头，双目摄像头和TOF摄像头。与深度摄像头的其它两种类型相比，TOF摄像头体积小巧，能够快速计算深度信息，不受到物体表面灰度和特征影响，在夜晚也能正常工作，计算精度不随距离改变而变化，基本能稳定在厘米级，因而本发明选择使用TOF摄像头完成身高测量与人头识别，实现游客类别在线审核。

发明内容

根据上述提出的技术问题，而提供一种基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法。本发明方法主要对利用TOF摄像头拍摄的视频进行处理，在对游客运动轨迹追踪的过程中完成对游客平均头部图像特征的提取，可以对单个游客完成特征提取，也可以同时对多个游客完成特征提取，再根据游客的平均头部图像特征完成身高测量和人头识别，将其与游乐园、博物馆和动物园等场所相结合，实现了对游客类别的多次在线审核。本发明选择使用TOF摄像头完成功能，仅用一个TOF摄像头就能实现游客身高测量和游客识别，使用设备少，成本小，效率高。

本发明采用的技术手段如下：

一种基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法，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；