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自動門基于MHoEI算法的人體對象提取
信息來源:   發布時間:2016-12-15   瀏覽:

自動門幾種運動方針檢查算法的優缺陷,考慮到自動門場景內行人大多處于運動狀況、布景受環境光照改變影響較大等特性,這篇文章選用幀間差分法,并在此基礎上進行改善。幀間差分法存在兩個致命缺陷:檢查到的運動遠景通常獲取不完整且存在孔洞;無法檢查停止的方針方針。對于以上不足,在傳統幀間差法的基礎上聯系運動前史圖畫(Motion HistoryImage可有用補償遠景缺失和停止方針丟掉的疑問。根據無死角oDVs的成像原理,距離視覺傳感器較近的方針坐落全景柱狀打開圖畫的下部,距離視覺傳感器中等距離遠的方針坐落全景柱狀打開圖畫的中部,距離視覺傳感器較遠的方針坐落全景柱狀打開圖畫的上部。因而將全景柱狀打開圖畫在垂直方向上的范圍設置為三段區域,如圖3-3所示,別離為近距離區域、中距離區域和遠距離區域,三段區域的占比為2:3:5。當行人在實際場景中以一樣速度別離在以上三個區域中運動一樣一段時間時,在全景柱狀打開圖中表現出的運動距離(此為像素距離)不一樣。在近距離區域內運動的像素距離較大,相對而言,在中距離區域內運動的像素距離較小,在遠距離區域內運動的像素距離最小,因而需求對三段區域設置不一樣的幀間差頻率。近距離區域挑選相鄰幀差分進行遠景檢查,中距離區域挑選距離2幀差分進行遠景檢查,遠距離區域挑選距離3幀差分進行遠景檢查。對于近距離、中距離和遠距離區域,公式的n值別離取1幀、2幀和3幀。

這篇文章涉及到的自動門場景包含門內場景和門外場景,遭到室外光線的影響,在檢查行人方針過程中簡單將暗影誤檢為行人方針的一部分,因而需求進行去暗影處理。暗影分為自身暗影和投射暗影,自動門體系首要研討的是行人沿光源方向投射構成的投射暗影。通過調查和研討發現運動的投射暗影區域內的像素存在以下特點.
(1}暗影區域相對于周圍非運動區域亮度較低,而色彩沒有明顯改變;
(2)暗影區域相對于周圍非運動區域飽和度較低;
(3)暗影區域的紋路與周圍非運動區域的紋路類似。

根據投射暗影的以上三個特性,挑選在表明像素亮度和飽和度更為直觀的HSV色彩空間內進行暗影切割。HSV色彩空間的三個色彩通道別離為色彩(H),飽和度(S),亮度(V)。這篇文章利用暗影區域與周圍非運動區域中像素的比較色彩與飽和度挨近這一特性來消除。由于圖畫通常通常用RGB色彩空間表明,因而需求將圖畫從RGB色彩空間改換至HSV色彩空間,改換公式如下:

其間,H為HSV色彩空間中的色彩重量,S為HSV色彩空間中的飽和度重量,V為HSV色彩空間中的亮度重量。R為RGB色彩空間中的赤色重量,G為RGB色彩空間中的綠色重量,B為RGB色彩空間中的藍色重量。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。為到達簡化核算的意圖,將暗影區域的檢查結果以二值掩碼圖畫的方式存儲,二值圖畫可用于后續實在運動遠景的檢查。首要對全景打開圖的門外場景和門內場景別離進行色彩空間改換,將圖畫由RGB色彩空間改換到HSV色彩空間,別離得到相對應的H重量全景打開圖和S重量全景打開圖。在得到的H,  S重量全景打開圖上的近距離、中距離以及遠距離區域別離選用不一樣幀差頻率的幀間差算法處理。別離表明近距離區域內H重量和S重量的差分公式。




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