(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210748003.8 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 珠海视熙科技有限公司 地址 519000 广东省珠海市高新区唐家湾 镇金唐路1号港湾1号科创园4栋6层 601-1 (72)发明人 肖兵　陈宇　 (74)专利代理 机构 深圳腾文知识产权代理有限 公司 44680 专利代理师 冼柏龙 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 7/20(2017.01)G06V 10/762(2022.01) G06V 10/26(2022.01) (54)发明名称 客流相机的人体检测方法、 客流相机、 装置 及存储介质 (57)摘要 本申请公开了一种客流相机的人体检测方 法、 客流相机、 装置及存储介质， 用于提升针对深 度图像的人体检测效果。 本申请方法包括： 对输 入的深度图像进行预处理， 得到待检测图像； 通 过背景建模确定所述待检测图像中的画面运动 区域； 对所述画面运动区域进行聚类处理以确定 人体区域集合， 并根据所述人体区域集合计算第 一人体检测结果； 对所述第一人体检测结果中的 个体目标进行区分， 以修正所述第一人体检测结 果； 对修正后的所述第一人体检测结果进行重定 向处理， 得到目标人体 检测结果。 权利要求书3页 说明书13页 附图9页 CN 115147868 A 2022.10.04 CN 115147868 A 1.一种客 流相机的人体 检测方法， 其特 征在于， 所述人体 检测方法包括： 对输入的深度图像进行 预处理， 得到待检测图像； 通过背景建模确定所述待检测图像中的画面 运动区域； 对所述画面运动区域进行聚类处理以确定人体区域集合， 并根据 所述人体区域集合计 算第一人体 检测结果； 对所述第一人体 检测结果中的个 体目标进行区分， 以修 正所述第一人体 检测结果； 对修正后的所述第一人体 检测结果进行重 定向处理， 得到目标 人体检测结果。 2.根据权利要求1所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述根据 所述人体区域集合计算 第一人体 检测结果包括： 确定所述人体区域 集合的包围盒； 通过预设约束对所述包围盒进行筛选， 并将筛选出的所述包围盒确定为第 一人体检测 结果。 3.根据权利要求2所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述预设约束包括： 人体区域面 积约束、 人体身高约束、 包围盒尺寸比约束和/或边界限位约束。 4.根据权利要求3所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述人体区域面积约束包括： 单 人区域最小面积约束及多 人粘连区域最大面积约束， 或撕裂区域最小面积约束及多人粘连 区域最大面积约束。 5.根据权利要求1所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述对所述第 一人体检测结果中 的个体目标进行区分， 以修 正所述第一人体 检测结果包括： 对所述第一人体检测结果进行粘连拆分和/或撕裂合并以修正所述第一人体检测结 果， 所述粘连拆分为将所述第一人体检测结果中发生粘连 的目标进行拆分的处理， 所述撕 裂合并为将所述第一人体 检测结果中发生 撕裂的目标进行合并的处 理。 6.根据权利要求5所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述对所述第 一人体检测结果进 行粘连拆分和/或撕裂合并以修 正所述第一人体 检测结果包括： 若所述第一人体检测结果中存在动态粘连目标， 则对所述第 一人体检测结果中的动态 粘连目标 执行第一粘连拆分处 理， 并重新计算所述第一人体 检测结果； 若所述第一人体检测结果中存在静态粘连目标， 则对所述第 一人体检测结果中的静态 粘连目标 执行第二粘连拆分处 理， 并重新计算所述第一人体 检测结果； 若所述第一人体检测结果中存在撕裂目标， 则对所述第 一人体检测结果中的撕裂目标 执行撕裂合并处 理， 并重新计算所述第一人体 检测结果。 7.根据权利要求6所述的人体检测方法， 其特征在于， 在对所述第 一人体检测结果中的 动态粘连目标 执行第一粘连拆分处 理之前， 所述方法还 包括： 将当前帧的第 一人体检测结果与 上一帧的第 一人体检测结果进行数据关联， 判断数据 关联结果中是否存在一对多的情况； 若是， 则确定所述第一人体 检测结果中存在动态粘连目标。 8.根据权利要求7所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述对所述第 一人体检测结果中 的动态粘连目标 执行第一粘连拆分处 理包括： 根据所述数据关联结果计算所述动态粘连目标与对应的关联目标之间的基础区域与 待定区域， 所述基础区域为所述动态粘连目标与所述对应的关联目标之间的重叠区域， 所权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115147868 A 2述待定区域 为所述动态粘连目标中除去所述基础区域的剩余区域； 确定所述待定区域中像素的归属， 直至所述待定区域消失。 9.根据权利要求6所述的人体检测方法， 其特征在于， 在对所述第 一人体检测结果中的 静态粘连目标 执行第二粘连拆分处 理之前， 所述方法还 包括： 判断当前帧的第一人体 检测结果中目标的包围盒尺寸比是否大于预设阈值； 若所述目标的包围盒尺寸比大于预设阈值， 则进一步判断所述目标的上部区域是否符 合预设头肩特 征； 若所述目标的上部区域符合预设头肩特 征， 则将所述目标确定为静态粘连目标。 10.根据权利要求9所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述对所述第一人体检测结果 中的静态粘连目标 执行第二粘连拆分处 理包括： 计算所述静态粘连目标中上部区域的积分投影， 并根据 所述积分投影确定目标拆分位 置； 以所述目标拆分位置上的竖直线作为分割线对所述静态粘连目标进行拆分。 11.根据权利要求6所述的人体检测方法， 其特征在于， 在所述对所述第一人体检测结 果中的撕裂目标 执行撕裂合并处 理之前， 所述方法还 包括： 对所述第一人体检测结果中任一两个目标， 判断所述两个目标在竖直方向上是否满足 邻近条件； 若满足所述邻 近条件， 则进一步根据深度值判断所述两个目标中在上的目标是否比在 下的目标距离摄 像头更近； 若所述两个目标中在上的目标比在下的目标距离摄像头更近， 则确定所述第 一人体检 测结果中存在撕裂目标， 并将所述两个目标进行关联。 12.根据权利要求11所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述对所述第 一人体检测结果 中的撕裂目标 执行撕裂合并处 理包括： 对所述第一人体 检测结果中互相关联的两个目标进行合并。 13.根据权利要求1所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述对所述画面运动区域进行 聚类处理以确定人体区域 集合包括： 通过图像掩膜将所述画面运动区域以内的像素标记为有效像素， 并将所述画面运动区 域以外的像素 标记为无效像素； 根据所述图像掩膜和所述待检测图像对所述有效像素进行聚类处理得到人体区域集 合。 14.根据权利要求1所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述聚类处理中采用深度优先 搜索或广 度优先搜索。 15.根据权利要求1所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述根据所述人体区域集合计 算第一人体 检测结果之后， 所述方法还 包括： 确定人头顶点 集合， 并根据所述人头顶点 集合生成人头检测框； 在所述对修正后的所述第 一人体检测结果进行重定向处理， 得到目标人体检测结果之 后， 所述方法还 包括： 以所述人头检测框 输出所述目标 人体检测结果。 16.根据权利要求1至15中任一项所述的人体检测方法， 其特征在于， 所述对输入的深权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115147868 A 3