基于深度摄像机的行人检测方法研究与实现

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1、基于深度摄像机的行人检测方法研究与实现肖鸿天，刘亮，傅慧源（北京邮电大学计算机学院，智能通信软件与多媒体北京重点实验室，北京100876）5摘要：本文介绍了一种基于深度摄像机的行人检测方法，致力于快速实时地检测出视频中的行人。该方法充分利用了深度摄像机所特有的深度信息，经过预处理去除噪声和背景，使用模板匹配在目标图像上进行寻找，确定了最匹配点之后，结合深度信息进行漫水填充，进一步增强行人区域的准确性，最后再使用凸包分割对结果进行优化。经实验验证，该方法的检测准确率可达90以上，在检测效率上亦可达到25帧/秒左右，相较于传统的

2、行人检测方法，10该方法可以兼顾检测的准确性以及实时性，因此可以很好地应用于实时视频中的行人检测。关键词：计算机应用技术；深度图；行人检测；模板匹配；漫水填充；凸包中图分类号：TP37TheResearchandRealizationofPedestrianDetectingBased15onDepthCameraXiaoHongtianLiuLiangFUHuiyuanBeijingKeyLaboratoryofIntelligentTelecommunicationsSoftwareandMultimediaDepart

3、mentofComputerBeijingUniversityofPostsandTelecommunicationsBeijing100876Abstract:InthispaperapedestriandetectingmethodbasedonDepthCameraisproposeditaims20tolabeloutthepedestriansinvideosaccuratelyandinstantly.Bytakingfulladvantageofthedepthinformationthemethodcanea

4、silygettheoutlineoftheinterestedobjectthenusestemplatematchingandoptimizesthematchingresulttofinishthedetecting.Byexperimentstheaccuracyratecanexceed90percentsandthedetectingspeedisabout25framespersecond.Thereforethemethodcanbeperfectlyusedforpedestriandetectinginr

5、eal-timevideos.25Keywords:ComputerApplicationTechnologyDepthImagePeopleDetectingTemplateMatchingFloodFillingConvexHulll0引言行人检测是计算机视觉领域比较热门的研究内容之一。传统的行人检测方法主要有两个30方向，一种基于行人在图像中的特征，一种基于运动物体和背景的关系。两者从不同的角度出发：前者更侧重于对图像内容进行分析计算，准确度高，且适用于各种目标物体和场景；后者则从运动角度出发，检测速度更快，但是使用范

6、围有一定的局限性。梯度方向直方图1是一种典型的基于特征的检测方法，由Dala和Triggs在2005年提出，通过对目标物体的梯度方向特征进行统计并归一化为一个直方图，这个直方图包含了目标物35体的整体梯度方向的分布，再使用这个分布来区分不同的物体。该方法所提取出来的特征因子可以很好地表示目标物体，因此具有极强的准确度，缺点是由于特征计算过程比较复杂，该方法只适用于在单张图片中进行行人检测，图片越大，检测时间越长，通常在秒级以上。背景差分法2则采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体其性能依赖于所使用的背景建模技

7、术。该方法首先需要建立特定场景中的背景模型，之后便可以通过帧40差方法来提取运动区域，可应用于实时检测，缺点是受环境如光照、风、影等的影响较大，作者简介：肖鸿天（1988-，男，硕士研究生，图像处理通信联系人：刘亮（1982-），男，副教授，物联网与传感网.E-mail:Liangliu.buptgmail.com-1-背景模型应当实时进行更新。近年来，不断有研究者在这些方法基础之上进行改进，如部分区别训练等，在检测准确度方面有了更高的提升，但始终没有一种适用于实时视频且准确率高的检测方法出现。微软于2010年发布了一款新型

8、体感摄像机Kinect，该摄像机最初用于XBOX游戏机，45由于其颠覆性的体感体验，微软进一步于2012年推出了Windows版本的Kinect，可供开发者研究。由于Kinect可以采集到图像中的深度信息，因此本文称之为“深度摄像机”，利用这些深度信息，结合实际中行人和背景的深度变化特征，