[发明专利]一种基于模位置测量的智能监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于模位置测量的智能监控方法，其特征在于，包括：

获取监测场景的彩色图像和深度图像，实现彩色图像与深度图像像素位置的对准；

基于所述彩色图像，利用人体姿态估计算法，获得目标人员的各个设定的关节点在所述彩色图像中的像素坐标；

将所述关节点坐标映射至深度图像中，得到对应的深度值；

基于所述深度值，通过坐标转换，得到所述关节点在场景中的实际空间三维坐标；

确定目标人员的像素范围，确定目标人员的运动轨迹，进行人员的入侵检测。

2.如权利要求1所述的一种基于模位置测量的智能监控方法，其特征在于，基于所述彩色图像，利用人体姿态估计算法，获得目标人员的各个设定的关节点在所述彩色图像中的像素坐标，具体过程包括：

将获取到的彩色图像输入到训练好的神经网络模型获得输入图像的特征，然后使用置信图进行关节检测；得到关节点后，使用部位亲和域方法组成各个关节，最后通过匈牙利算法确定两两关节点最优的连接方式，并组成人体姿态，最终输出人体的各个关节点在彩色图像中的像素坐标。

3.如权利要求1所述的一种基于模位置测量的智能监控方法，其特征在于，基于所述深度值，通过坐标转换，得到所述关节点在场景中的实际空间三维坐标，具体过程包括：

对每一个像素位置上的深度值采用一个邻域窗口进行估计；

通过棋盘格法求解相机的内参矩阵；

基于四组基准点，通过PNP算法求解出相机的姿态，即求解出相机旋转矩阵和平移矩阵；

基于各关节点的像素坐标和深度值，结合相机的内外参矩阵，求解出人体各个关节点的实际空间三维坐标。

4.如权利要求3所述的一种基于模位置测量的智能监控方法，其特征在于，人体各个关节点的实际空间三维坐标具体为：

其中，(u,v)为关节点的像素坐标，Z_c为关节点的深度值，为相机的内参矩阵，为相机的外参矩阵，R和T分别为旋转矩阵和平移矩阵，(Xw,Yw,Zw)为关节点的实际空间三维坐标。

5.如权利要求1所述的一种基于模位置测量的智能监控方法，其特征在于，采用DeepSORT作为目标跟踪算法，实现人员的跟踪，并使场景中的目标人员保持唯一的ID。

6.如权利要求1所述的一种基于模位置测量的智能监控方法，其特征在于，进行人员的入侵检测，具体过程包括：在设定的区域间隔设定距离，分别设置提醒检测面和警报检测面；

所述提醒检测面被配置为当检测到有人体关节点入侵到提醒检测面后，发出越界提醒；

所述警报检测面被配置为当检测到有人体关节点越过警报检测面时，立即向管理员发出警报并进行图像抓拍，保存该目标人员的历史运动轨迹。

7.一种基于模位置测量的智能监控系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取监测场景的彩色图像和深度图像，实现彩色图像与深度图像像素位置的对准；

关节点获取模块，用于基于所述彩色图像，利用人体姿态估计算法，获得目标人员的各个设定的关节点在所述彩色图像中的像素坐标；

关节点映射模块，用于将所述关节点坐标映射至深度图像中，得到对应的深度值；

坐标转换模块，用于基于所述深度值，通过坐标转换，得到所述关节点在场景中的实际空间三维坐标；

监测分析模块，用于确定目标人员的像素范围，确定目标人员的运动轨迹，进行人员的入侵检测。

8.一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-6任一项所述的基于模位置测量的智能监控方法。

9.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-6任一项所述的基于模位置测量的智能监控方法。