识别物体的运动方向的方法和设备技术

提供了一种用于识别物体的运动方向的方法，包括：获取由至少一个立体相机拍摄的包括所述物体的图像帧序列，该图像帧序列的帧数为预定的采样窗口的大小；确定每个立体相机拍摄的图像帧序列中的每一图像帧中的所述物体投影在现实世界中的对应轨迹点；和对多个所述对应轨迹点的总体分布进行统计分析，以确定其变化最显著的方向，作为所述物体在所述采样窗口中的运动方向。根据本发明专利技术实施例的用于识别物体的运动方向的技术即使在轨迹点受到噪声影响的情况下，也可以识别出较为准确的运动方向。另外，该用于识别物体的运动方向的技术可以利用多个立体相机来检测物体，因此能够很好地处理物体遮挡的问题，并进一步提高了识别精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术总体涉及图像处理，具体涉及用于识别物体的运动方向的方法和设备。
技术介绍
随着人们对于公共安全的关注日益密切，各式各样的监控系统已遍布各个城市的 各个角落。在送些各式各样的监控系统中，运动物体的运动方向分析是其中不可或缺的一 部分。例如，在飞机场、火车站和地铁站等公共交通枢纽，逆向于人流或是逆向于规定的指 示方向行走常常被认为是一种异常行为。再比如，对于例如安装在危险化学品存储仓库、放 射物质存储仓库等危险仓库的监控系统，它的一个基本功能是能够检测到人靠近危险物品 的行为，并且一旦检测到送类行为，就立刻发出报警W防止潜在危险事故的发生。 在当前的视频图像处理领域，识别物体运动方向的技术大致可W分为两大类；基 于分析运动物体轨迹点的方法和基于物体视频图像特征的方法。 基于分析物体运动轨迹点的方法通过直接分析运动物体轨迹点的位置信息和时 间先后顺序，得到一系列点的运动矢量，并将送一系列运动矢量作为物体的运动方向。然 而，由于现有的跟踪算法无法时时刻刻精确地定位到物体，因此运动物体轨迹点的位置信 息将沿着物体真实运动轨迹发生偏离，从而得到的物体的运动方向将会非常不稳定，具体 表现为前后两个时刻的运动方向会发生突变，从而使得结果无效。送类方法的一个改进方 法是将运动物体的轨迹方向转化为某种图像特征，然后通过分析该图像特征来计算物体的 运动方向。一个典型的例子是基于运动历史图（Motionhistoryimage,MHI)的方法。该方 法将物体运动轨迹的时域信息（即时间的先后）用灰度图像的亮度来表示，从而形成一种 新的特征图像一运动历史图。在运动历史图上，高亮度的像素点位置对应于物体在时域 上较新时刻的位置，而较早时刻位置的像素点的亮度则较低。因此，通过分析运动历史图上 像素点的明暗可W得到运动物体的运动方向信息。然而，基于运动历史图的方法所得到的 物体的运动方向精度不高，无法满足高精度需求的应用。 基于物体视频图像特征的方法则是通过识别某些能反映物体朝向的外貌特征来 确定物体的运动方向。例如，W人为例，送类方法预先从图像中提取诸如人的头部、肩膀等 部位的特征（送些特征在人W不同的角度面向摄像机时是不同的），然后将送些特征作为 事先训练好的分类器的输入来获得人的朝向信息作为人的运动方向。在送类方法中，需要 事先训练大量的样本，送是一个繁琐且耗时的过程。另外，利用该类方法获得的运动方向的 精度很大程度上取决于分类器性能的高低。
技术实现思路
根据本专利技术的一个实施例，提供了一种用于识别物体的运动方向的方法，包括：获 取由至少一个立体相机拍摄的包括所述物体的图像顿序列，该图像顿序列的顿数为预定的 采样窗口的大小；确定每个立体相机拍摄的图像顿序列中的每一图像顿中的所述物体投影 在现实世界中的对应轨迹点；和对多个所述对应轨迹点的总体分布进行统计分析，W确定 其变化最显著的方向，作为所述物体在所述采样窗口中的运动方向。 根据本专利技术的另一实施例，提供了一种用于识别物体的运动方向的设备，包括：图 像获取单元，配置用于获取由至少一个立体相机拍摄的包括所述物体的图像顿序列，该图 像顿序列的顿数为预定的采样窗口的大小；位置确定单元，配置为确定每个立体相机拍摄 的图像顿序列中的每一图像顿中的所述物体投影在现实世界中的对应轨迹点；运动方向确 定单元，配置为对多个所述对应轨迹点的总体分布进行统计分析，W确定其变化最显著的 方向，作为所述物体在所述采样窗口中的运动方向。 根据本专利技术实施例的用于识别物体的运动方向的技术基于统计的观点对轨迹点 的总体分布进行分析，因此即使轨迹点受到噪声的影响，也可W识别出较为准确的运动方 向。另一方面，该用于识别物体的运动方向的技术可W利用多个立体相机获取的位置信息 来识别物体的运动方向，因此进一步提高了识别精度，并且能够很好地处理物体遮挡的问 题，适用于复杂场景的情况。【附图说明】图1示出了现有技术中直接根据定位结果计算物体的运动矢量作为运动方向与 应用本专利技术实施例确定的物体的运动方向的对比图。 图2示出了根据本专利技术第一实施例的用于识别物体的运动方向的方法的流程图。 图3(a)例示了通过坐标转换获得的人的最高点在现实世界中的对应位置点的示 意图；图3(b)例示了将图3(a)中的各个对应位置点投影到地平面上得到的各个对应轨迹 点的示意图。 图4例示了根据物体的运动速度自适应地调整采样窗口的大小的一个示意图。 图5例示了根据物体的运动速度自适应地调整采样窗口的大小的又一示意图。 图6示出了根据本专利技术的一个具体实施例的识别物体的运动方向的方法的流程 图。 图7示出了根据本专利技术第二实施例的用于识别物体的运动方向的方法的流程图。 图8(a)例示了多相机情况下通过坐标转换获得的人的最高点在现实世界中的对 应位置点的示意图；图8(b)例示了将图8(a)中的各个对应位置点投影到地平面上得到的 各个对应轨迹点的示意图。 图9例示了根据本专利技术第二实施例的用于识别物体的运动方向的方法中基于各 个轨迹点的可信度对多个对应轨迹点的总体分布进行统计分析W确定轨迹点的变化最显 著的方向的处理的流程图。 图10(a)示出了物体对立体相机完全可见时相应的投影表面积图；图10(b)示出 了当物体被部分遮挡时相应的投影表面积图；图10(c)示出了物体的投影面积与整个投影 表面积图的面积的相对关系。[001引图11 (a)例示了对来自多个相机的轨迹点分配权重的示意情形；图11化）示出了 对如图11(a)所示的各轨迹点进行重采样后的示例情形；图11(c)例示了对如图11(b)中 所示的重采样的多个子轨迹点的总体分布进行统计分析W确定其变化最显著的方向的示 意图。 图12示出了根据本专利技术实施例的用于识别物体的运动方向的设备的功能配置框 图。 图13示出了根据本专利技术实施例的用于识别物体的运动方向的系统的总体硬件框 图。【具体实施方式】 为了使本领域技术人员更好地理解本专利技术，下面结合附图和【具体实施方式】对本发 明作进一步详细说明。 首先结合图1对本专利技术实施例的一个基本思想进行简要的介绍。为了便于理解，下文中W运动物体是人为例进行说明。图1示出了现有技术中直 接根据定位结果计算运动矢量作为运动方向的示意图。如图1所示，图中左侧的6个楠圆代 表由图像捕获设备拍摄的连续6顿中的人在世界坐标系的X0Z平面中的投影。为 了便于说明，此处认为世界坐标系的X0Z平面与地平面重合，另外，能够理解，从正上方俯 看人的形状大致近似于楠圆。图1中分别位于6个楠圆中的6个点是在fl-f6送6顿中定 位出的人的最高点投影到世界坐标系的X0Z平面中得到的轨迹点。一般说来，人的最高点 对应于头部上的某个点，又由于人身体具有对称性，因此当从正上方俯看时，人的最高点应 该位于楠圆的中必。但从图1中可W看出，在各顿中，定位出的人的最高点投影在X0Z平面 中的轨迹点并非位于楠圆的中间。造成送一情况的原因主要包括W下几点；（a)人体是非 刚性物体，在其运动（例如行走）过程中，每时每刻都可能发生姿态的改变，因此很难保证 每顿都能取到人的最高点；化）立体相机跟踪定位结果的精度取决于深度信息的精确度， 而深度信息的精确度受到人与相机的距离、光照、噪声等诸多因素的影本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于识别物体的运动方向的方法，包括：获取由至少一个立体相机拍摄的包括所述物体的图像帧序列，该图像帧序列的帧数为预定的采样窗口的大小；确定每个立体相机拍摄的图像帧序列中的每一图像帧中的所述物体投影在现实世界中的对应轨迹点；和对多个所述对应轨迹点的总体分布进行统计分析，以确定其变化最显著的方向，作为所述物体在所述采样窗口中的运动方向。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王千，范圣印，王鑫，乔刚，诸加丹，
申请(专利权)人：株式会社理光，
类型：发明
国别省市：日本;JP