申请/专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司

申请日：2021-02-02

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN112836634B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06N3/04;G06N3/084;G07C9/37

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.08#授权;2021.06.11#实质审查的生效;2021.05.25#公开

摘要：本发明提供一种多传感器信息融合的闸机防尾随方法、装置、设备和介质，方法包括：至少采用两种传感器分别获取同一时刻的图像，将获取的图像分别进行校正和对齐；将处理后的图像进行图像归一化处理；将归一化的图像传入预训练的神经网络模型，得到图像中人头的位置坐标；若人头数量大于1，则判断为尾随；若人头数量等于1，则判断为非尾随；能够识别各种传统方式难以判断的复杂场景，有效防止误夹、误放的情况发生。

主权项：1.一种多传感器信息融合的闸机防尾随方法，其特征在于：包括：步骤1、至少采用两种传感器分别获取同一时刻的图像，将获取的图像分别进行校正和对齐；步骤2、将步骤1处理后的图像进行图像归一化处理；步骤3、将归一化的图像传入预训练的神经网络模型，得到图像中人头的位置坐标；步骤4、若人头数量大于1，则判断为尾随；若人头数量小于或等于1，则判断为非尾随；其中，所述预训练的神经网络模型为：神经网络包括输入层、隐含层和输出层，其中，隐含层有n层，n为大于或等于1的正整数；隐含层中的某几层为特征提取子网络，并列存在多个特征提取子网络，特征提取子网络之后的激活值为提取的特征；首先将至少两张图像分别传入对应的特征提取子网络进行特征提取，得到至少两组特征，将所有的特征进行特征融合，将融合后的特征传入目标定位子网络，经隐含层和输出层处理后得到图像中人头的位置坐标和置信度；根据预设的阈值与置信度进行比较，判断位置坐标是否保留；其中，将获取的图像分别进行校正和对齐，包括：使用特定的标定靶在每种传感器成像范围内不同位置进行多组成像，每组成像包括不同传感器的同一时刻图像各一张，将采集的图像作为标定图像；在标定图像上对标定靶的位置进行标注；对每组标定图像中的任意两张图中标定靶的位置建立位置映射方程，对所有通过标定靶位置建立的映射方程采用最小二乘法求解，得到所有传感器之间的两两映射矩阵，映射矩阵本质为两个传感器图像对齐的旋转、平移、缩放系数；标定完毕后，通过映射矩阵将获取的图像对齐到同一坐标系中；其中，所述步骤3和步骤4之间还包括步骤a、根据图像中人头的位置坐标，使用多目标跟踪算法对当前图像人头进行跟踪，为每个人头分配id号；得到跟踪id号后，统计闸机通行区域内存在的人数，若人数大于1，则判定为尾随，若人数小于或等于1，则判定为非尾随；其中，根据以下公式进行图像归一化处理： 其中，xi表示图像上某点处的像素值，min表示图像中最小的像素值，max表示图像中最大的像素值。

全文数据：

权利要求：

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