[发明专利]人腿识别方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.人腿识别方法，其特征在于，包括；

获取深度相机拍摄的深度图像；

将所述深度图像转换为2d伪激光雷达数据；

对所述2d伪激光雷达数据进行分解处理，以得到点云簇以及对应的特征描述子；

将所述点云簇输入至随机森林分类器内进行分类，以得到人腿点云簇；

根据所述人腿点云簇进行识别，以得到人体的位置信息；

发送所述位置信息，以驱动机器人避开人体。

2.根据权利要求1所述的人腿识别方法，其特征在于，所述随机森林分类器是通过带有人腿点云簇标签的点云簇作为样本集训练随机森林模型所得的。

3.根据权利要求1所述的人腿识别方法，其特征在于，所述将所述深度图像转换为2d伪激光雷达数据，包括：

对所述深度图像内的每个像素点的像素值结合深度相机的内参转换为点云点，以得到点云点坐标信息；

将所述点云点坐标信息在3d世界坐标系下的位置关系进行转换，以得到2d伪激光雷达数据。

4.根据权利要求3所述的人腿识别方法，其特征在于，所述对所述2d伪激光雷达数据进行分解处理，以得到点云簇以及对应的特征描述子，包括：

确定所述2d伪激光雷达数据中点与点之间的欧式距离、点与线之间的欧式距离以及点与面之间的欧式距离，以得到距离信息；

根据所述距离信息将所述2d伪激光雷达数据进行点的分离，以得到点云簇；

提取所述点云簇的特征描述子。

5.根据权利要求4所述的人腿识别方法，其特征在于，所述根据所述人腿点云簇进行识别，以得到人体的位置信息，包括：

遍历所述人腿点云簇，且根据所述特征描述子确定所述人腿点云簇对应的特征描述子，使用最近邻算法对所述人腿点云簇对应的特征描述子进行匹配，以得到匹配结果；

筛选出所述匹配结果中属于预设阈值内的人腿点云簇，以确定同一个人的人腿点云簇；

获取所述人腿点云簇对应的点云簇的位置，以得到人体的位置信息。

6.人腿识别装置，其特征在于，包括；

图像获取单元，用于获取深度相机拍摄的深度图像；

转换单元，用于将所述深度图像转换为2d伪激光雷达数据；

分解单元，用于对所述2d伪激光雷达数据进行分解处理，以得到点云簇以及对应的特征描述子；

分类单元，用于将所述点云簇输入至随机森林分类器内进行分类，以得到人腿点云簇；

识别单元，用于根据所述人腿点云簇进行识别，以得到人体的位置信息；

发送单元，用于发送所述位置信息，以驱动机器人避开人体。

7.根据权利要求6所述的人腿识别装置，其特征在于，所述转换单元包括：

点云点转换子单元，用于对所述深度图像内的每个像素点的像素值结合深度相机的内参转换为点云点，以得到点云点坐标信息；

位置转换子单元，用于将所述点云点坐标信息在3d世界坐标系下的位置关系进行转换，以得到2d伪激光雷达数据。

8.根据权利要求6所述的人腿识别装置，其特征在于，所述分解单元包括：

距离确定子单元，用于确定所述2d伪激光雷达数据中点与点之间的欧式距离、点与线之间的欧式距离以及点与面之间的欧式距离，以得到距离信息；

分离子单元，用于根据所述距离信息将所述2d伪激光雷达数据进行点的分离，以得到点云簇；

特征描述子提取子单元，用于提取所述点云簇的特征描述子。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。