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公开(公告)号：CN111144207B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201911146615.4
申请日：2019-11-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/75 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06T7/50 , G06T7/80 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息感知的人体检测和跟踪方法，包括：彩色相机和深度相机标定与数据滤波处理；基于多模态信息感知的人体检测，分别在彩色图像和深度图像中检测人的身体和头部，依据头部和身体的空间比例信息融合两个检测结果；基于多模态信息感知的人体跟踪，使用核化相关滤波跟踪算法分别在彩色图像和深度图像中跟踪身体和头部，并建立跟踪对象的模型；利用跟踪对象模型和头身比的空间约束完善跟踪机制。本发明方法基于多模态信息感知，克服了仅基于视觉的目标检测和跟踪方法的缺陷，在室内服务机器人领域具有广泛的应用，有益于人机交互作业和用户跟随等功能。
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公开(公告)号：CN106384079B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610783805.7
申请日：2016-08-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑D信息的实时行人跟踪方法，包括：步骤10)环境数据的获取与模型初始化：对行人进行感知，以获取RGB‑D信息，将RGB‑D信息转化为三维点云，并对跟踪模型进行初始化；步骤20)构建聚类的几何评价模型：通过欧氏距离对三维点云进行聚类，构建聚类的几何评价模型；步骤30)构建聚类的颜色评价模型：采用RGB获取的颜色信息，进行色彩空间转换与归一化后，构建聚类的颜色评价模型；步骤40)对几何评价模型和颜色评价模型进行综合评定，确定最优的跟踪目标，并通过跟踪模型确定最优目标参数，生成相应跟踪指令。该基于RGB‑D信息的实时行人跟踪方法实现了室内行人的高效检测与跟踪。
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公开(公告)号：CN111144207A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911146615.4
申请日：2019-11-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息感知的人体检测和跟踪方法，包括：彩色相机和深度相机标定与数据滤波处理；基于多模态信息感知的人体检测，分别在彩色图像和深度图像中检测人的身体和头部，依据头部和身体的空间比例信息融合两个检测结果；基于多模态信息感知的人体跟踪，使用核化相关滤波跟踪算法分别在彩色图像和深度图像中跟踪身体和头部，并建立跟踪对象的模型；利用跟踪对象模型和头身比的空间约束完善跟踪机制。本发明方法基于多模态信息感知，克服了仅基于视觉的目标检测和跟踪方法的缺陷，在室内服务机器人领域具有广泛的应用，有益于人机交互作业和用户跟随等功能。
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公开(公告)号：CN106384079A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610783805.7
申请日：2016-08-31
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/00342 , G06K9/4604 , G06K9/4652 , G06K9/6218 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB-D信息的实时行人跟踪方法，包括：步骤10)环境数据的获取与模型初始化：对行人进行感知，以获取RGB-D信息，将RGB-D信息转化为三维点云，并对跟踪模型进行初始化；步骤20)构建聚类的几何评价模型：通过欧氏距离对三维点云进行聚类，构建聚类的几何评价模型；步骤30)构建聚类的颜色评价模型：采用RGB获取的颜色信息，进行色彩空间转换与归一化后，构建聚类的颜色评价模型；步骤40)对几何评价模型和颜色评价模型进行综合评定，确定最优的跟踪目标，并通过跟踪模型确定最优目标参数，生成相应跟踪指令。该基于RGB-D信息的实时行人跟踪方法实现了室内行人的高效检测与跟踪。
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