[发明专利]一种行人识别跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种行人识别跟踪方法，其特征在于，包括：

获取第一摄像头采集的进入社区时的第一行人的视频信息和社区内的第二摄像头采集的第二行人的视频信息；

根据所述第一行人的视频信息和所述第二行人的视频信息，分别确定出所述第一行人的衣服的颜色分量的均值和所述第二行人的衣服的颜色分量的均值；

依据所述第一行人的衣服的颜色分量的均值从所述社区的颜色分量的均值与标准差的对应关系，确定出所述第一行人的衣服的颜色分量的均值对应的标准差；所述颜色分量的均值与标准差的对应关系是依据所述社区中各摄像头采集的各行人的视频信息确定的；

确定所述第二行人的衣服的颜色分量的均值是否位于判别区间内，若是，则确定所述第一行人与所述第二行人为同一人；所述判别区间是由所述第一行人的衣服的颜色分量的均值及其对应的标准差确定的；通过如下方式确定所述颜色分量的均值与标准差的对应关系，包括：

对分布在社区入口处和社区内的多个位置的各摄像头采集的各行人的视频信息进行预处理，得到各行人在各摄像头下的多个图像；针对任一行人，将该行人在各摄像头下的多个图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；针对HSV三个颜色分量中的任一颜色分量，将各图像的所述颜色分量进行矩阵转化、拼接得到该行人在所述颜色分量的总值，根据所述总值确定所述颜色分量的分布图；采用高斯分布分别拟合该行人在三个颜色分量上的分布图，得到该行人在三个颜色分量上各自的均值与标准差；将多个行人在三个颜色分量上各自的均值与标准差进行整理，得到三个颜色分量上多个均值与标准差的对应关系。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一行人的视频信息和所述第二行人的视频信息，分别确定出所述第一行人的衣服的颜色分量的均值和所述第二行人的衣服的颜色分量的均值，包括：

对所述第一行人的视频信息和所述第二行人的视频信息进行预处理，得到所述第一行人的衣服的多个图像和所述第二行人的衣服的多个图像；

将所述第一行人的衣服的多个图像和所述第二行人的衣服的多个图像的RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；

对所述第一行人的衣服的多个图像和所述第二行人的衣服的多个图像的HSV颜色空间进行处理，得到所述第一行人的衣服的颜色分量的均值和所述第二行人的衣服的颜色分量的均值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一行人的衣服的多个图像和所述第二行人的衣服的多个图像的HSV颜色空间进行处理，得到所述第一行人的衣服的颜色分量的均值和所述第二行人的衣服的颜色分量的均值，包括：

针对所述第一行人的衣服的多个图像和所述第二行人的衣服的多个图像的HSV颜色空间的任一颜色分量，将所述颜色分量进行矩阵转换；

将多个图像的矩阵转换后的颜色分量中的同一颜色分量进行拼接，得到所述第一行人的不同颜色分量的总值和所述第二行人的不同颜色分量的总值；

根据所述第一行人的不同颜色分量的总值和所述第二行人的不同颜色分量的总值，确定所述第一行人的不同颜色分量的分布图和所述第二行人的不同颜色分量的分布图；

对所述第一行人的不同颜色分量的分布图和所述第二行人的不同颜色分量的分布图进行曲线拟合，得到所述第一行人的衣服的颜色分量的均值和所述第二行人的衣服的颜色分量的均值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第一行人的不同颜色分量的分布图和所述第二行人的不同颜色分量的分布图进行曲线拟合，得到所述第一行人的衣服的颜色分量的均值和所述第二行人的衣服的颜色分量的均值，包括：

对所述第一行人的不同颜色分量的分布图和所述第二行人的不同颜色分量的分布图进行高斯拟合，将得到的拟合曲线中概率密度最高的点对应的颜色分量值作为所述第一行人的衣服的颜色分量的均值和所述第二行人的衣服的颜色分量的均值。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述颜色分量进行矩阵转换，包括：

将二维矩阵形式的颜色分量转换为一维矩阵形式。