[发明专利]一种基于红外摄像头的人体运动检测方法

说明书

本发明提供了图像识别技术领域的一种基于红外摄像头的人体运动检测方法，包括：步骤S10、实时获取红外摄像头拍摄的视频帧，并将各所述视频帧转换为灰度图，记为图A；步骤S20、对各所述图A分别进行均值滤波下采样，得到图B；步骤S30、分别计算连续的两张所述图B的差分值，得到图C；步骤S40、对各所述图C分别进行最大池化下采样，得到图D；步骤S50、设定一阈值n，基于所述阈值n对连续的图D进行max操作，得到图E；步骤S60、设定一灰度阈值、创建一滑动窗口，利用所述滑动窗口遍历各图E，计算所述滑动窗口滑动过程中的灰度值之和，基于所述灰度值之和以及灰度阈值进行人体运动检测。本发明的优点在于：极大的提升了人体运动检测的精度。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别指一种基于红外摄像头的人体运动检测方法。

背景技术

随着科技的进步，出现了人脸识别的门禁设备，即人脸识别通过才能开启门禁设备。为了降低门禁设备的功耗并保护屏幕，传统上通过红外传感器判断前方是否有人，当红外线强度高于设定的阈值时，说明前方有人，这时才点亮屏幕并同时启动摄像头进行人脸识别。

但是，传统的方法应用在户外环境时，由于阳光里的红外线强度很高，红外传感器的识别精度容易受到阳光的影响。因此，如何提供一种基于红外摄像头的人体运动检测方法，实现提升人体运动检测精度，成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种基于红外摄像头的人体运动检测方法，实现提升人体运动检测精度。

本发明是这样实现的：一种基于红外摄像头的人体运动检测方法，包括如下步骤：

步骤S10、实时获取红外摄像头拍摄的视频帧，并将各所述视频帧转换为灰度图，记为图A；

步骤S20、对各所述图A分别进行均值滤波下采样，得到图B；

步骤S30、分别计算连续的两张所述图B的差分值，得到图C；

步骤S40、对各所述图C分别进行最大池化下采样，得到图D；

步骤S50、设定一阈值n，基于所述阈值n对连续的图D进行max操作，得到图E；

步骤S60、设定一灰度阈值、创建一滑动窗口，利用所述滑动窗口遍历各图E，计算所述滑动窗口滑动过程中的灰度值之和，基于所述灰度值之和以及灰度阈值进行人体运动检测。

进一步地，所述步骤S20具体包括：

步骤S21、设定一分割尺寸，基于所述分割尺寸将图A不重复的分割成若干块子图A’；

所述图A的高为a₁，宽为b₁；所述分割尺寸的高为a₂，宽为b₂；其中a₁、a₂、b₁、b₂为大于等于8的正整数；

步骤S22、计算各所述子图A’的灰度值的平均值；

步骤S23、创建一高为a₂/a₁，宽为b₂/b₁的图B，将各所述平均值按子图A’的顺序填充进图B中，完成均值滤波下采样。

进一步地，所述步骤S30具体为：

分别计算连续的两张所述图B相同坐标像素点的灰度值的绝对差，得到与所述图B相同分辨率的图C：

图C_i＝abs(图B_i-图B_i+1)，其中i为正整数。

进一步地，所述步骤S40具体包括：