交通工具中出入行为的识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请是关于一种交通工具中出入行为的识别方法、装置、设备及存储介质，具体涉及计算机视觉技术领域。方法包括：获取跟踪图片序列中的目标跟踪图片，跟踪图片序列包括由单目相机拍摄得到的多张目标乘客对应的跟踪图片，单目相机对准于交通工具的门口位置，目标跟踪图片包括初始跟踪图片、结束跟踪图片；结合交通工具的台阶高度，对目标跟踪图片中的头部检测框分别进行交通工具坐标系下交通工具内部、外部情况下的宽度计算；基于头部检测框在交通工具内外部情况下的宽度计算结果，对目标跟踪图片中目标乘客进行交通工具内外部的判定；根据目标跟踪图片中目标乘客的交通工具内外部的判定结果，确定目标乘客在交通工具的出入行为。为。为。

【技术实现步骤摘要】
交通工具中出入行为的识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，具体涉及一种交通工具中出入行为的识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]为了更好地对交通工具进行调度，需对交通工具的客流进行统计。
[0003]相关技术中，可以设置单目相机，利用视觉技术识别出乘客在交通工具的出入行为，以进行交通工具的客流统计：由单目相机对交通工具的门口位置进行拍摄，识别乘客的头部检测框在图片中的图像坐标，将此图像坐标与一个图像坐标阈值比较，图像坐标阈值可以表征门口的位置，根据比较结果识别乘客在交通工具的出入行为。
[0004]在实际应用场景中，由于单目相机在交通工具中安装时，可能安装在不同的高度以及角度，对于不同的交通工具，难以使用相同的图像坐标阈值对乘客的出入行为进行判断，因此，需要提供一种适用性更好的解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种交通工具中出入行为的识别方法、装置、设备及存储介质，该技术方案如下。
[0006]一方面，提供了交通工具中出入行为的识别方法，所述方法包括：获取跟踪图片序列中的目标跟踪图片，所述跟踪图片序列包括由单目相机拍摄得到的多张目标乘客对应的跟踪图片，所述单目相机对准于所述交通工具的门口位置，所述目标跟踪图片包括初始跟踪图片、结束跟踪图片；结合所述交通工具的台阶高度，对所述目标跟踪图片中的头部检测框分别进行交通工具坐标系下交通工具内部情况下的宽度计算、交通工具坐标系下交通工具外部情况下的宽度计算，所述头部检测框用于检测并框中所述目标乘客在跟踪图片中的头部；基于所述头部检测框在交通工具内外部情况下的宽度计算结果，对所述目标跟踪图片中所述目标乘客进行交通工具内外部的判定；根据所述目标跟踪图片中所述目标乘客的交通工具内外部的判定结果，确定所述目标乘客在所述交通工具中的出入行为。
[0007]又一方面，提供了一种交通工具中出入行为的识别装置，所述装置包括：图片获取模块，用于获取跟踪图片序列中的目标跟踪图片，所述跟踪图片序列包括由单目相机拍摄得到的多张目标乘客对应的跟踪图片，所述单目相机对准于所述交通工具的门口位置，所述目标跟踪图片包括初始跟踪图片、结束跟踪图片；宽度计算模块，用于结合所述交通工具的台阶高度，对所述目标跟踪图片中的头部检测框分别进行交通工具坐标系下交通工具内部情况下的宽度计算、交通工具坐标系下交通工具外部情况下的宽度计算，所述头部检测框用于检测并框中所述目标乘客在跟踪图片中的头部；
内外部判定模块，用于基于所述头部检测框在交通工具内外部情况下的宽度计算结果，对所述目标跟踪图片中所述目标乘客进行交通工具内外部的判定；出入行为确定模块，用于根据所述目标跟踪图片中所述目标乘客的交通工具内外部的判定结果，确定所述目标乘客在所述交通工具中的出入行为。
[0008]又一方面，提供了一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备中包含处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述的交通工具中出入行为的识别方法。
[0009]又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述的交通工具中出入行为的识别方法。
[0010]再一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述的交通工具中出入行为的识别方法。
[0011]本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：在通过单目相机拍摄得到目标乘客对应的跟踪图片序列后，对跟踪图片序列中目标跟踪图片中的目标乘客进行交通工具内外部的判定，且目标跟踪图片包括初始跟踪图片、结束跟踪图片：结合交通工具的台阶高度，对目标跟踪图片中的头部检测框分别进行交通工具坐标系下交通工具内部、外部情况下的宽度计算，得到头部检测框在交通工具内外部情况下的宽度计算结果，基于上述宽度计算结果，确定目标跟踪图片中目标乘客的交通工具内外部的判定结果，进而确定目标乘客在交通工具中的出入行为，从而可以在单目相机的各种安装高度以及安装角度任意的情况下，均能准确地识别出目标乘客在交通工具中的出入行为。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1是根据一示例性实施例示出的台阶对单目相机识别交通工具中出入行为的影响的示意图。
[0014]图2是根据一示例性实施例示出的交通工具中出入行为的识别方法的方法流程图。
[0015]图3是根据一示例性实施例示出的交通工具中出入行为的识别方法的方法流程图。
[0016]图4是根据一示例性实施例示出的交通工具坐标系的示意图。
[0017]图5是根据一示例性实施例示出的头部检测框的示意图。
[0018]图6是根据一示例性实施例示出的一种交通工具中出入行为的识别装置的结构方
框图。
[0019]图7是根据一示例性实施例提供的一种计算机设备的示意图。
具体实施方式
[0020]下面将结合附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0021]应理解，在本申请的实施例中提到的“指示”可以是直接指示，也可以是间接指示，还可以是表示具有关联关系。举例说明，A指示B，可以表示A直接指示B，例如B可以通过A获取；也可以表示A间接指示B，例如A指示C，B可以通过C获取；还可以表示A和B之间具有关联关系。
[0022]在本申请实施例的描述中，术语“对应”可表示两者之间具有直接对应或间接对应的关系，也可以表示两者之间具有关联关系，也可以是指示与被指示、配置与被配置等关系。
[0023]本申请实施例中，“预定义”可以通过在设备（例如，包括终端设备和网络设备）中预先保存相应的代码、表格或其他可用于指示相关信息的方式来实现，本申请对于其具体的实现方式不做限定。
[0024]对于单目相机设置下的乘客在交通工具的出入行为的识别，一般经验性地使用图像坐标阈值，根据乘客在图像上的位置与图像坐标阈值的比较，判断乘客是进入还是离开交通工具。
[0025]而在实际使用中，不同型号的交通工具可以安装镜头的角度、高度是受限的，这使得不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通工具中出入行为的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取跟踪图片序列中的目标跟踪图片，所述跟踪图片序列包括由单目相机拍摄得到的多张目标乘客对应的跟踪图片，所述单目相机对准于所述交通工具的门口位置，所述目标跟踪图片包括初始跟踪图片、结束跟踪图片；结合所述交通工具的台阶高度，对所述目标跟踪图片中的头部检测框分别进行交通工具坐标系下交通工具内部情况下的宽度计算、交通工具坐标系下交通工具外部情况下的宽度计算，所述头部检测框用于检测并框中所述目标乘客在跟踪图片中的头部；基于所述头部检测框在交通工具内外部情况下的宽度计算结果，对所述目标跟踪图片中所述目标乘客进行交通工具内外部的判定；根据所述目标跟踪图片中所述目标乘客的交通工具内外部的判定结果，确定所述目标乘客在所述交通工具中的出入行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通工具坐标系以交通工具的门口的左侧角点为坐标原点，朝右为X轴，朝外为Y轴，朝上为Z轴；所述结合所述交通工具的台阶高度，对所述目标跟踪图片中的头部检测框分别进行交通工具坐标系下交通工具内部情况下的宽度计算、交通工具坐标系下交通工具外部情况下的宽度计算，包括：在预设所述目标跟踪图片中的头部检测框在交通工具坐标系下的Z轴数值为H的情况下，计算第一人头宽度，所述第一人头宽度是在所述目标乘客在交通工具内部的情况下，所述目标跟踪图片中的头部检测框所表征的人头宽度，H为乘客身高；在预设所述目标跟踪图片中的头部检测框在交通工具坐标系下的Z轴数值为H
‑
H
step
的情况下，计算第二人头宽度，所述第二人头宽度是在所述目标乘客在交通工具外部的情况下，所述目标跟踪图片中的头部检测框所表征的人头宽度，H
step
为台阶高度；所述基于所述头部检测框在交通工具内外部情况下的宽度计算结果，对所述目标跟踪图片中所述目标乘客进行交通工具内外部的判定，包括：对所述第一人头宽度、所述第二人头宽度进行合理性判断，确定所述目标跟踪图片中所述目标乘客的交通工具内外部的判定结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标跟踪图片中的人脸检测框在图片坐标系下的坐标（x，y）转换为相机坐标系下的三维坐标，X、Y、Z为相机坐标系下的三维坐标，K为相机内参，u、v为相机坐标系下人脸检测框的Z轴坐标归一化后对应的X轴数值、Y轴数值，k为相机坐标系下Z轴坐标归一化前后的比例系数；将所述目标跟踪图片中的人脸检测框在相机坐标系下的坐标转换为交通工具坐标系下的三维坐标，R、t为相机外参，为交通工具坐标系下人脸检测框的三维坐标；
将；所述在预设所述目标跟踪图片中的头部检测框在交通工具坐标系下的Z轴数值为H的情况下，计算第一人头宽度，包括：在为H的情况下，分别计算、，将上述两个三维坐标之间的距离作为所述第一人头宽度；所述在预设所述目标跟踪图片中的头部检测框在交通工具坐标系下的Z轴数值为H
‑
Hstep的情况下，计算第二人头宽度，包括：在为H
‑
Hstep的情况下，分别计算、，将上述两个三维坐标之间的距离作为所述第二人头宽度；其中，x1、y1为头部检测框在图片坐标系下的左上点坐标，x2、y2为头部检测框在图片坐标系下的右下点坐标。4.根据权利要求3所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁施薇，李发成，张如高，虞正华，
申请(专利权)人：江苏魔视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：