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自动门基于MHoEI算法的人体对象提取
信息来源:   发布时间:2016-12-15   浏览:

自动门几种运动方针检查算法的优缺陷,考虑到自动门场景内行人大多处于运动状况、布景受环境光照改变影响较大等特性,这篇文章选用帧间差分法,并在此基础上进行改善。帧间差分法存在两个致命缺陷:检查到的运动远景通常获取不完整且存在孔洞;无法检查停止的方针方针。对于以上不足,在传统帧间差法的基础上联系运动前史图画(Motion HistoryImage可有用补偿远景缺失和停止方针丢掉的疑问。根据无死角oDVs的成像原理,距离视觉传感器较近的方针坐落全景柱状打开图画的下部,距离视觉传感器中等距离远的方针坐落全景柱状打开图画的中部,距离视觉传感器较远的方针坐落全景柱状打开图画的上部。因而将全景柱状打开图画在垂直方向上的范围设置为三段区域,如图3-3所示,别离为近距离区域、中距离区域和远距离区域,三段区域的占比为2:3:5。当行人在实际场景中以一样速度别离在以上三个区域中运动一样一段时间时,在全景柱状打开图中表现出的运动距离(此为像素距离)不一样。在近距离区域内运动的像素距离较大,相对而言,在中距离区域内运动的像素距离较小,在远距离区域内运动的像素距离最小,因而需求对三段区域设置不一样的帧间差频率。近距离区域挑选相邻帧差分进行远景检查,中距离区域挑选距离2帧差分进行远景检查,远距离区域挑选距离3帧差分进行远景检查。对于近距离、中距离和远距离区域,公式的n值别离取1帧、2帧和3帧。

这篇文章涉及到的自动门场景包含门内场景和门外场景,遭到室外光线的影响,在检查行人方针过程中简单将暗影误检为行人方针的一部分,因而需求进行去暗影处理。暗影分为自身暗影和投射暗影,自动门体系首要研讨的是行人沿光源方向投射构成的投射暗影。通过调查和研讨发现运动的投射暗影区域内的像素存在以下特点.
(1}暗影区域相对于周围非运动区域亮度较低,而色彩没有明显改变;
(2)暗影区域相对于周围非运动区域饱和度较低;
(3)暗影区域的纹路与周围非运动区域的纹路类似。

根据投射暗影的以上三个特性,挑选在表明像素亮度和饱和度更为直观的HSV色彩空间内进行暗影切割。HSV色彩空间的三个色彩通道别离为色彩(H),饱和度(S),亮度(V)。这篇文章利用暗影区域与周围非运动区域中像素的比较色彩与饱和度挨近这一特性来消除。由于图画通常通常用RGB色彩空间表明,因而需求将图画从RGB色彩空间改换至HSV色彩空间,改换公式如下:

其间,H为HSV色彩空间中的色彩重量,S为HSV色彩空间中的饱和度重量,V为HSV色彩空间中的亮度重量。R为RGB色彩空间中的赤色重量,G为RGB色彩空间中的绿色重量,B为RGB色彩空间中的蓝色重量。max表明max(R, G, B)即R, G, B重量中的最大值,min表明min(R, G, B)即R, G, B重量中的最小值。为到达简化核算的意图,将暗影区域的检查结果以二值掩码图画的方式存储,二值图画可用于后续实在运动远景的检查。首要对全景打开图的门外场景和门内场景别离进行色彩空间改换,将图画由RGB色彩空间改换到HSV色彩空间,别离得到相对应的H重量全景打开图和S重量全景打开图。在得到的H,  S重量全景打开图上的近距离、中距离以及远距离区域别离选用不一样帧差频率的帧间差算法处理。别离表明近距离区域内H重量和S重量的差分公式。




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