一种基于关键点分析的头肩模式判定系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109165609A(43)申请公布日2019.01.08(21)申请号201811006841.8(22)申请日2018.08.31(71)申请人上海悠络客电子科技股份有限公司地址200000上海市青浦区徐泾镇华徐公路888号6幢(72)发明人田秀娟(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)权利要求书2页说明书4页(54)发明名称一种基于关键点分析的头肩模式判定系统(57)摘要本发明涉及一种基于关键点分析的头肩模式判定系统，头肩模式判定系统包含算法调用模块、轮廓信息生成模块、头肩模式判定模块；本发明针对现有技术的不足，以及现实应用场景的特点，提出了一种关键点分析的头肩模式判定系统，并且后续还可以结合上半身模式，全身模式以及双腿模式等多种模式判定方式，通过多种方式进行人形判定，适应商场安防中多视角，低视频质量的特点。CN109165609ACN109165609A权利要求书1/2页1.一种基于关键点分析的头肩模式判定系统，其特征在于，所述头肩模式判定系统包含算法调用模块、轮廓信息生成模块、头肩模式判定模块，包含以下内容：1)将数据输入到所述系统中，输入的数据为检测到运动目标的运动点集合；并且进行头肩模式判断，具体过程如下：2)所述算法调用模块将所述运动目标的运动点集合作为输入到LSD(LineSegmentDetector)算法，调用LSD算法，输出8*8网格内的局部线段，所述局部线段勾勒了人形轮廓的特征；3)所述轮廓信息生成模块将所有所述局部线段全部投影到垂直方向，将8*8网格每一行上的最右侧的局部线段提取，构成人形的右侧轮廓信息，将8*8网格每一行上的最左侧的局部线段提取，构成人形的左侧轮廓信息，将8*8网格每一行上的梯度最大值的局部线段提取，构成人形的最强轮廓信息；4)所述头肩模式判定模块对所述人形的右侧轮廓信息、所述人形的左侧轮廓信息、所述人形的最强轮廓信息进行头肩模式判定，将所述人形的右侧轮廓信息、所述人形的左侧轮廓信息、所述人形的最强轮廓信息作为人形轮廓信息；所述头肩模式判定的具体步骤如下：4.a)将所述人形轮廓信息中的局部线段一一提取，将其表示为L0，再次确认L0是否表示了人形轮廓，如果表示的为人形轮廓，提取所述L0的相邻线段对，所述相邻线段对表示为(L1,L2)，L1为位于所述L0的上一行的离其距离最近的局部线段，L2为位于所述L0的下一行的离其距离最近的局部线段；4.b)判断所述L0是否为关键点Key1所在位置、关键点Key2所在位置、关键点Key3所在位置；当判断所述L0为关键点Key1所在位置、关键点Key2所在位置、关键点Key3所在位置之一，停止判断，进行下一个局部线段的提取，跳到4.a)步；判断判断所述L0是否为关键点Key1所在位置的过程为，获取所述L0的主方向Angle以及线段水平位置信息PosX，设定判定条件1为：(Angle(L1)＞Angle(L0)＞Angle(L2))∧(PosX(L1)＜PosX(L0))∧(PosX(L2)＜PosX(L0))设定判定条件2为(Angle(L1)＜Angle(L0)＜Angle(L2))∧(PosX(L1)＞PoxX(L0))∧(PoxX(L2)＞PosX(L0))如果所述判定条件1与所述判定条件2都成立，则判定所述L0所在位置为关键点Key1；判断判断所述L0是否为关键点Key2所在位置的过程为，获取所述L0的主方向Angle以及线段水平位置信息PosX，设定判定条件3为：(Angle(L2)-Angle(L1)＞60°)∧(PosX(L0)＜＝PosX(L1))∧(PosX(L2)-PosX(L1)＞4)设定判定条件4为(Angle(L1)-Angle(L2)＞60)∧(PosX(L0)＞＝PosX(L1))∧(PosX(L1)-PosX(L2)＞4)如果所述判定条件3与所述判定条件4都成立，则判定所述L0所在位置为关键点Key2；判断判断所述L0是否为关键点Key3所在位置的过程为，获取所述L0的主方向Angle以及线段水平位置信息PosX，设定判定条件5为：2CN109165609A权利要求书2/2页(Angle(L1)-Angle(L0)＞60°)∧(Angle(L1)-Angle(L2)＞60°)∧设定判定条件6为：(Angle(L0)-Angle(L1)＞60°)∧(Angle(L2)-Angle(L1)＞60°)∧如果所述判定条件5与所述判定条件6都成立，则判定所述L0所在位置为关键点Key3；4.d)由关键点Keyl所在位置、关键点Key2所在位置、关键点Key3所在位置判断是否存在人形轮廓是否存在头肩模式；