【技术实现步骤摘要】
本公开涉及行人高度估算，尤其涉及基于高位视频技术的行人高度估算方法及系统。
技术介绍
1、为规范化路侧停车的管理，高位视频技术随之发展起来，通过在路侧安装高位视频摄像头，可对车辆的泊车进行判断与管理，从而对于城市的交通管理具有积极的促进作用。此外，通过利用高位视频摄像头进行路侧场景数据采集与相关的计算机视觉算法，不仅可以实现对路侧车辆的停车管理，还可以对路侧的行人进行相关处理，如行人异常检测、行人高度估计、行人行为识别、行人与车辆的交互判断等，对于行人安全、行人识别、交通事故判定等行人异常事件的检测具有重要的参考意义，对于城市的交通管理、行车安全等各个方面都具有积极的促进作用。
2、其中，对于行人身高的估计具有重要的意义，对于行人的重识别、行人异常情况判断等具有重要的参考价值，但是，在路侧的高位视频监控场景下，不同于室内环境下具有桌椅等目标可作为参考物提供一定的先验信息，且在该场景下，目前主要通过单目相机进行数据采集和视觉算法的开发和应用，所能构造的真实的三维坐标下的行人高度数据集数据较少。因此，如何通过利用二维图像和二维目标标注信息来实现在三维空间中的行人高度估计具有重要的应用价值。
3、综上所述，现有技术中存在路侧的高位视频监控场景下，不同于室内环境下具有桌椅等目标可作为参考物提供一定的先验信息，且在该场景下，目前主要通过单目相机进行数据采集和视觉算法的开发和应用，所能构造的真实的三维坐标下的行人高度数据集数据较少的技术问题。
技术实现思路
1、本公开的
2、鉴于上述问题，本公开提供了基于高位视频技术的行人高度估算方法及系统。
3、第一方面，本公开提供了基于高位视频技术的行人高度估算方法，所述方法通过基于高位视频技术的行人高度估算系统实现，其中，所述方法包括：在路侧架设视频采集装置，采集获取视频图像数据，所述视频图像数据对行人进行二维检测框、行人关键点数据标注；构建相机标定模型，进行相机俯仰角和视场角的估算，计算相机焦距和水平面中点；构建行人估算模型，所述行人估算模型包括行人二维检测框估算、行人关键点估算，以及行人高度初始化估算；通过所述视频图像数据，结合所述相机标定模型、所述行人估算模型进行相机高度的估算，构成行人二维检测框坐标；基于估算的行人高度、相机高度及相关相机参数进行重投影得到的目标检测框，对行人高度和相机高度的迭代优化，得到行人高度最终估算值；根据所述行人高度最终估算值，以及基于行人姿态预测的行人直立状态比率值，计算得到行人直立状态下的高度值估算结果。
4、第二方面，本公开还提供了基于高位视频技术的行人高度估算系统，用于执行如第一方面所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其中，所述系统包括：视频图像数据获取模块，所述视频图像数据获取模块用于在路侧架设视频采集装置，采集获取视频图像数据，所述视频图像数据对行人进行二维检测框、行人关键点数据标注；相机焦距计算模块，所述相机焦距计算模块用于构建相机标定模型，进行相机俯仰角和视场角的估算，计算相机焦距和水平面中点；行人估算模型构建模块，所述行人估算模型构建模块用于构建行人估算模型，所述行人估算模型包括行人二维检测框估算、行人关键点估算，以及行人高度初始化估算；行人二维检测框坐标构成模块，所述行人二维检测框坐标构成模块用于通过所述视频图像数据，结合所述相机标定模型、所述行人估算模型进行相机高度的估算，构成行人二维检测框坐标；行人高度最终估算值获取模块，所述行人高度最终估算值获取模块用于基于估算的行人高度、相机高度及相关相机参数进行重投影得到的目标检测框，对行人高度和相机高度的迭代优化，得到行人高度最终估算值；高度值估算结果获取模块，所述高度值估算结果获取模块用于根据所述行人高度最终估算值，以及基于行人姿态预测的行人直立状态比率值，计算得到行人直立状态下的高度值估算结果。
5、本公开中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
6、通过在路侧架设视频采集装置，采集获取视频图像数据，所述视频图像数据对行人进行二维检测框、行人关键点数据标注；构建相机标定模型，进行相机俯仰角和视场角的估算，计算相机焦距和水平面中点；构建行人估算模型，所述行人估算模型包括行人二维检测框估算、行人关键点估算，以及行人高度初始化估算；通过所述视频图像数据，结合所述相机标定模型、所述行人估算模型进行相机高度的估算，构成行人二维检测框坐标；基于估算的行人高度、相机高度及相关相机参数进行重投影得到的目标检测框，对行人高度和相机高度的迭代优化，得到行人高度最终估算值；根据所述行人高度最终估算值，以及基于行人姿态预测的行人直立状态比率值，计算得到行人直立状态下的高度值估算结果，也就是说，通过基于相机标定模型预测高位视频监控相机的俯仰角度和视场角，进而可计算得到相机的焦距和地平面参数信息，然后基于行人估计模块得到行人关键点信息、行人二维检测框信息和初始化行人高度信息，然后基于上述估计得到的信息送入相机高度估计模型，得到初始化相机高度信息，最后基于二维检测框重投影误差对预测的初始的行人高度和相机高度进行迭代优化，较小估计误差，得到准确的行人高度估计信息，继而在行人识别、判断行人与车辆等其他目标的交互等，对于行人安全、交通事故判定等行人异常事件的检测具有重要的参考意义，对于城市的交通管理、行车安全等各个方面都具有积极的促进作用。
7、上述说明仅是本公开技术方案的概述，为了能够更清楚了解本公开的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本公开的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本公开的具体实施方式。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，构建相机标定模型，进行相机俯仰角和视场角的估算，计算相机焦距和水平面中点，所述方法包括：
3.如权利要求2所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，设置虚拟地平面，构建相机标定模型，所述方法包括：
4.如权利要求3所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，构建行人估算模型，所述行人估算模型包括行人二维检测框估算、行人关键点估算，以及行人高度初始化估算，所述方法包括：
6.如权利要求5所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，所述方法包括：
7.如权利要求3所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，基于估算的行人高度、相机高度及相关相机参数进行重投影得到的目标检测框，对行人高度和相机高度的迭代优化，得到行人高度最终估算值，所述方法包括：>
8.如权利要求7所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，所述方法包括：
9.如权利要求8所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，所述方法包括：
10.基于高位视频技术的行人高度估算系统，其特征在于，用于实施权利要求1至9中任意一项所述方法的步骤，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，构建相机标定模型，进行相机俯仰角和视场角的估算，计算相机焦距和水平面中点，所述方法包括：
3.如权利要求2所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，设置虚拟地平面，构建相机标定模型，所述方法包括：
4.如权利要求3所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的基于高位视频技术的行人高度估算方法，其特征在于，构建行人估算模型，所述行人估算模型包括行人二维检测框估算、行人关键点估算，以及行人高度初始化估算，所述方...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，丁丽珠，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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