CN111611913A - 一种单目人脸识别探头人形定位技术 - Google Patents

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CN111611913A CN202010426972.2A CN202010426972A CN111611913A CN 111611913 A CN111611913 A CN 111611913A CN 202010426972 A CN202010426972 A CN 202010426972A CN 111611913 A CN111611913 A CN 111611913A
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Abstract

本发明公开了一种单目人脸识别探头人形定位技术，由高清人脸探头A构成，所述高清人脸探头A对相机标定，获取相机世界坐标和相机坐标的内外参数；人形数据采集，通过光流法检测和提取目标头肩、脚底特征；通过滤波算法，对人形姿态估算下一帧位姿结果，然后计算头部二维向量坐标。该发明属于单目视觉定位技术范畴，并通过深度调优相机coms传感器算法、配置边缘计算和优化云计算识别定位算法以及简化系统流程，从而有效准确人机定位和轨迹行为数据分析，进而为商业综合体等提供更好的商业服务和个性化服务体验。

Description

一种单目人脸识别探头人形定位技术
技术领域
本发明属于人工智能视觉识别领域和通讯技术领域，具体涉及一种单目人脸识别探头人形定位技术。
背景技术
机器视觉研究中需要解决的主要问题是目标的识别与定位,精确的识别和定位以及系统的复杂程度是评价机器视觉系统的重要指标。单目视觉定位就是仅利用一台摄像机完成定位工作。它具有简单易用和适用广泛等特点，无需解决立体视觉中的两摄像机间的最优距离和特征点的匹配问题，也不会像全方位视觉传感器那样产生很大的畸变。在机器视觉研究领域，如何在单目视觉条件下，完成位置与姿态的求解已成为一个重要的研究方向。单目视觉定位技术可应用在多个方面，例如摄像机标定、定向智慧营销、机器人定位、视觉伺服、目标跟踪和监测等。
目前市场上的视觉定位技术方案主要分单目、双目、多目以及激光雷达。这四种定位技术方案中后两者多目和雷达激光定位因系统复杂、成本高，市场化程度较低。目前市场上主流的视觉定位技术主要是单目和双目，单目定位技术系统简单，运算量小，成本低，对被定位目标间有几何约束关系，应用场景有限制。双目视觉定位技术系统复杂，运算量大，成本相对较高，对目标物体物几何约束，应用场景较为灵活。综上所述，所以我设计了一种单目人脸识别探头人形定位技术。
发明内容
为了解决上述存在的问题，本发明提供一种单目人脸识别探头人形定位技术。
本发明是通过以下技术方案实现：
一种单目人脸识别探头人形定位技术，由高清人脸探头A构成，所述高清人脸探头A对相机标定，获取相机世界坐标和相机坐标的内外参数；人形数据采集，通过光流法检测和提取目标头肩、脚底特征；通过滤波算法，对人形姿态估算下一帧位姿结果，然后计算头部二维向量坐标；通过内参、外参矩阵和逆透视投影算法计算出目标头顶点的三维物理坐标。
与现有的技术相比，本发明的有益效果是：该发明属于单目视觉定位技术范畴，并通过深度调优相机coms传感器算法、配置边缘计算和优化云计算识别定位算法以及简化系统流程，从而有效准确人机定位和轨迹行为数据分析，进而为商业综合体等提供更好的商业服务和个性化服务体验。
附图说明
图1是本发明的结构原理图。
图中：1、高清人脸探头A。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
如图1所示，一种单目人脸识别探头人形定位技术，由高清人脸探头A(1)构成，所述高清人脸探头A(1)对相机标定，获取相机世界坐标和相机坐标的内外参数；人形数据采集，通过光流法检测和提取目标头肩、脚底特征；通过滤波算法，对人形姿态估算下一帧位姿结果，然后计算头部二维向量坐标；通过内参、外参矩阵和逆透视投影算法计算出目标头顶点的三维物理坐标。
所述本发明装置在这个实施例中，该发明属于单目视觉定位技术范畴，并通过深度调优相机coms传感器算法、配置边缘计算和优化云计算识别定位算法以及简化系统流程，从而有效准确人机定位和轨迹行为数据分析，进而为商业综合体等提供更好的商业服务和个性化服务体验。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (1)

1.一种单目人脸识别探头人形定位技术，由高清人脸探头A构成，其特征在于：所述高清人脸探头A对相机标定，获取相机世界坐标和相机坐标的内外参数；人形数据采集，通过光流法检测和提取目标头肩、脚底特征；通过滤波算法，对人形姿态估算下一帧位姿结果，然后计算头部二维向量坐标；通过内参、外参矩阵和逆透视投影算法计算出目标头顶点的三维物理坐标。
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