[发明专利]一种人腿识别跟踪方法及其设备、存储介质

说明书

本发明公开了一种人腿识别跟踪方法及其设备、存储介质，涉及物体识别与跟踪领域，方法包括：获取扫描点云的数据信息，点云的数据信息通过单线激光雷达对所需识别的环境进行扫描得到；对扫描点云进行聚类筛选处理，得到有效点云样条的集合；根据有效点云样条的特征值，确定有效点云样条是否为人腿样条；若为人腿样条，确定是否处于跟踪模式；若处于跟踪模式，根据确定的跟踪有效区域中的人腿样条来获取跟踪目标点坐标。本发明能够不依赖于环境，简单地实现识别跟踪目标点，信息处理过程简单，从而加快了计算速度，提高检测效率，且成本更低，有利于搭载在AGV等运动平台上推广应用。

技术领域

本发明涉及物体识别与跟踪领域，特别是涉及一种人腿识别跟踪方法及其设备、存储介质。

背景技术

近年来，随着智能制造和智能服务领域的飞速发展，大批量的智能机器人相继问世并投入使用，装备激光雷达用以扫描检测的机器人更是不胜枚举，在实际应用中，智能机器人常用于实现行人跟踪功能。

实现行人跟踪功能的关键在于跟踪目标的精准识别和后续的正确跟踪，目前对于跟踪目标的检测识别，大多使用图像识别技术进行视觉定位或是采用多线激光雷达进行轮廓分析定位，但在实际应用过程中，视觉应用对于周围环境光线强弱十分敏感，图像处理若涉及深度学习，对计算机算力要求很高，计算速度缓慢；而多线激光雷达本身成本较高，且扫描分析的点云数据庞大，检测效率低，信息处理过程复杂。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种人腿识别跟踪方法及其设备、存储介质，能够不依赖于环境，简单地实现识别跟踪目标点，信息处理过程简单，从而加快了计算速度，提高检测效率，且成本更低。

根据本发明的第一方面实施例的人腿识别跟踪方法，包括：

步骤S1、获取扫描点云的数据信息，所述扫描点云的数据信息通过单线激光雷达对所需识别的环境进行扫描得到；

步骤S2、对所述扫描点云进行聚类筛选处理，得到有效点云样条集合；其中，所述有效点云样条集合包括多个有效点云样条；

步骤S3、获取所述有效点云样条的特征值；

步骤S4、根据所述有效点云样条的特征值，确定所述有效点云样条是否为人腿样条；

若所述有效点云样条为人腿样条，执行步骤S5；

步骤S5、确定当前是否处于跟踪模式；

若处于跟踪模式，执行步骤S7；

步骤S7、确定当前跟踪有效区域；

步骤S8、检测所述当前跟踪有效区域的人腿样条；

步骤S9、根据所述当前跟踪有效区域中的人腿样条来获取跟踪目标点的坐标，以进行人腿识别跟踪。

根据本发明实施例的人腿识别跟踪方法，至少具有如下有益效果：单线激光雷达对所需识别的环境进行扫描，获取扫描点云的数据信息。对扫描点云进行聚类筛选处理，得到有效点云样条集合。对于有效点云样条集合中的每一条有效点云样条，测量其跨度、长度、拟合半径，以此作为确定识别人腿样条的依据，实现了对跟踪目标的准确识别。确定为人腿样条，即可进行人腿样条是否在被跟踪的确定，从而执行跟踪初始化或实现跟踪的过程。实现对目标的跟踪，先是确定跟踪有效区域，检测跟踪有效区域的人腿样条，再通过跟踪有效区域中的人腿样条来获取跟踪目标点的坐标，对识别为人腿样条的目标进行后续的准确跟踪。本发明不依赖于环境因素，且实现处理过程较为简单，降低了实现成本，便于应用推广。

根据本发明的一些实施例，所述人腿识别跟踪方法还包括：

若所述有效点云样条不为人腿样条，返回步骤S1；

若不处于跟踪模式，执行步骤S6；