[发明专利]行人头部图像分类器的样本图像生成方法及相应训练方法

说明书

本申请提供了一种用于训练行人头部图像分类器的样本图像生成方法、系统和可读介质，以及一种行人头部图像分类器的训练方法、系统和可读介质。该用于训练行人头部图像分类器的样本图像生成方法包括：获取由摄像头拍摄的人群图像；提取人群图像的行人头部区域，并得到每个行人头部区域的高度和区域坐标；得到人群图像的全部行人头部区域的平均高度；获取行人素材图像；对行人素材图像进行缩放；随机生成行人素材图像的行人素材坐标；以及将行人素材图像基于行人素材坐标叠加到人群图像上以获得样本图像。该方法通过将缩放后的行人素材图像随机合成到人群图像中来生成样本图像，能够简单快捷地使用较少素材大量生成样本图像来满足分类器的训练需求。

技术领域

本申请主要涉及图像处理领域，尤其涉及一种用于训练行人头部图像分类器的样本图像生成方法、系统和计算机可读介质，以及一种行人头部图像分类器的训练方法、系统和计算机可读介质。

背景技术

随着视频监控技术的发展，视频监控被越来越多地应用到日常场景中。视频监控数据的一大重要应用领域是智能视频监控。通过智能视频监控能够在人群密集场所对人群数量或密度进行自动监控、分析、汇报和预警，极大地减少了视频监控所需的人力成本。

但若想实现较佳效果的智能视频监控，需要针对每个应用场景所使用的每个摄像头分别配置相应的人群密度估计模型，人群密度估计模型可以包括行人头部图像分类器。而训练行人头部图像分类器需要大量的场景样本图像才能取得较佳的训练效果，需要耗费大量的人力物力。因此，如何使用较少的样本图像素材得到大量的用于训练行人头部图像分类器的样本图像和如何使用这些样本图像对行人头部图像分类器进行训练是本领域人员亟需解决的问题。

发明内容

本申请要解决的技术问题是提供一种用于训练行人头部图像分类器的样本图像生成方法、系统和计算机可读介质，以及一种行人头部图像分类器的训练方法、系统和计算机可读介质，能够使用较少的样本图像素材简单快捷地得到大量的用于训练行人头部图像分类器的样本图像和使用这些样本图像对行人头部图像分类器进行训练。

为解决上述技术问题，本申请提供了一种用于训练行人头部图像分类器的样本图像生成方法，包括：获取由摄像头拍摄的人群图像；提取所述人群图像的行人头部区域，并得到每个行人头部区域的高度和区域坐标；得到所述人群图像的全部行人头部区域的平均高度；获取行人素材图像；对所述行人素材图像进行缩放，以使所述行人素材图像的头部区域高度的数值范围落在所述平均高度的0.5倍-1.5倍内；随机生成所述行人素材图像的行人素材坐标；以及将所述行人素材图像基于所述行人素材坐标叠加到所述人群图像上，以获得用于训练行人头部图像分类器的样本图像，其中所述样本图像的标注数据为所述行人素材坐标。

在本申请的一实施例中，所述得到所述人群图像的全部行人头部区域的平均高度包括：在透视畸变映射表中根据每个行人头部区域的区域坐标确定每个行人头部区域的第一畸变系数，其中所述透视畸变映射表与所述摄像头的拍摄角度和拍摄位置相关；根据每个行人头部区域的高度和每个行人头部区域的第一畸变系数得到每个行人头部区域去畸变的高度；当所述人群图像具有多个行人头部区域时，计算所述人群图像的全部行人头部区域去畸变的高度的平均值作为所述人群图像的全部行人头部区域的平均高度；以及当所述人群图像只具有一个行人头部区域时，将所述人群图像的所述行人头部区域去畸变的高度作为所述人群图像的全部行人头部区域的平均高度。

在本申请的一实施例中，所述方法还包括：在透视畸变映射表中根据所述行人素材坐标确定第二畸变系数；以及根据所述第二畸变系数对所述行人素材图像进行缩放。

在本申请的一实施例中，所述提取所述人群图像的行人头部区域采用基于方向梯度直方图-支持向量机算法的预设头部区域提取模型或基于可变形组件模型的预设头部区域提取模型。