CN112084372B - 行人轨迹更新方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种行人轨迹更新方法及装置，涉及计算机应用的技术领域，该方法包括：获取智能地面的点阵数据矩阵，按照预设的门限值对点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵，提取脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步；判断关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内；如果是，将关联脚步确定为目标轨迹的目标脚步；基于目标脚步对目标轨迹进行更新。本发明提供的行人轨迹更新方法及装置，通过关联脚步是否在关联区域内的判断过程，也可以进一步确定目标轨迹的目标脚步，进而可以通过该目标角度对目标轨迹进行维护，有效提高了轨迹检测的准确度。

Description

行人轨迹更新方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机应用的技术领域，尤其是涉及一种行人轨迹更新方法及装置。

背景技术

智能地面是靠铺设于地表的点阵传感器网来感应行人脚步的位置。智能地面以一定刷新率对地面上行人的情况进行监测，当行人在地面上行走时，行人脚步落在智能地面的相应点阵位置处，可以激励该点阵位置上的传感器产生信号，该信号被采样后可以传输至后端信号处理系统中进行检测，而随着时间推移，行人的脚步位置会变化，对这些脚步位置进行跟踪处理，则可以形成行人行走的轨迹。但是由于点阵传感器网的数据量比较大，且容易受周围环境的影响而产生杂波信号，导致行人的轨迹检测难以达到准确度的要求。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种行人轨迹更新方法及装置，以缓解上述技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种行人轨迹更新方法，包括：获取智能地面的点阵数据矩阵，其中，所述点阵数据矩阵为按照预设点阵模式铺设于地面的地面传感器在同一帧时刻生成的数据矩阵；按照预设的门限值对所述点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻所述点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵，其中，所述脚步检测结果矩阵包括多个候选脚步；提取所述脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步；其中，所述基准检测矩阵为预存的前一帧所述点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵；判断所述关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内；如果是，将所述关联脚步确定为所述目标轨迹的目标脚步；其中，所述预设轨迹集合为根据前预设数量帧的点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵生成的；基于所述目标脚步对所述目标轨迹进行更新。

优选地，在一种可能的实施方式中，上述方法还包括：按照预设的时间间隔获取至少一帧点阵数据矩阵；按照预设的所述门限值对每一帧所述点阵数据矩阵进行脚步分析检测，以计算每一帧所述点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵；按照时间顺序依次提取相邻两帧的所述脚步检测结果矩阵的关联脚步，并按照时间顺序基于所述关联脚步生成至少一个轨迹，并根据所述至少一个轨迹生成轨迹集合。

优选地，在一种可能的实施方式中，上述按照预设的门限值对所述点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻所述点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵的步骤包括：获取当前点阵数据矩阵对应的门限值；基于所述门限值对所述点阵数据矩阵进行0-1检测，以获取当前帧时刻所述点阵数据矩阵的检测矩阵；对所述检测矩阵进行连通域运算，以将所述检测矩阵中相邻的点归为相应的连通域，并基于所述连通域生成所述点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵。

优选地，在一种可能的实施方式中，上述基于所述门限值对所述点阵数据矩阵进行0-1检测，以获取当前帧时刻所述点阵数据矩阵的检测矩阵的步骤包括：遍历所述点阵数据矩阵包括的每个元素，均执行以下标记操作：判断所述元素是否大于所述门限值；如果是，将所述点阵数据矩阵中，该元素的位置标记为1；如果否，将所述点阵数据矩阵中，该元素的位置标记为0；根据标记操作的结果生成当前帧时刻所述点阵数据矩阵对应的检测矩阵。

优选地，在一种可能的实施方式中，上述提取所述脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步的步骤包括：将所述脚步检测结果矩阵和预存的基准检测矩阵按照像素点对应取与运算；将所述取与运算的结果为1的像素点所在的连通域确定一个关联脚步；遍历所有取与运算的结果为1的像素点，直至确定出所有的所述关联脚步。

优选地，在一种可能的实施方式中，上述判断所述关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内的步骤包括：计算所述预设轨迹集合中包括的每个轨迹的关联区域；判断所述关联脚步是否落在其中一个所述关联区域中，如果是，将所述关联区域对应的轨迹确定为目标轨迹，并确定所述关联脚步落在所述目标轨迹的关联区域中；其中，所述关联区域的计算公式为：关联区域的范围＝位置+速度*帧间隔时间，位置为所述轨迹中包含的最后一帧的关联脚步所在的位置，速度为预设的速度值，帧间隔时间为所述预设的时间间隔。

优选地，在一种可能的实施方式中，上述方法还包括：如果所述关联脚步没有在所述关联区域内，将所述关联脚步所在的位置确定为轨迹的起始位置，并将所述起始位置保存至所述轨迹集合中。

优选地，在一种可能的实施方式中，上述方法还包括：遍历所述关联脚步之后，如果有未被确定为目标轨迹的轨迹存在，将所述轨迹标记为外推轨迹；记录所述外推轨迹的外推标记次数，如果连续的所述外推标记次数大于预设的次数阈值，则删除所述外推轨迹。

优选地，在一种可能的实施方式中，上述基于所述目标脚步对所述目标轨迹进行更新的步骤包括：将所述目标脚步确定为所述目标轨迹对应的最新时刻脚步值，并将所述目标轨迹的终点位置更新至所述最新时刻脚步值所在的位置；将更新后的所述目标轨迹保存至所述预设轨迹集合。

第二方面，本公开实施例提供了一种行人轨迹更新装置，包括：获取模块，用于获取智能地面的点阵数据矩阵，其中，所述点阵数据矩阵为按照预设点阵模式铺设于地面的地面传感器在同一帧时刻生成的数据矩阵；检测模块，用于按照预设的门限值对所述点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻所述点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵，其中，所述脚步检测结果矩阵包括多个候选脚步；关联模块，用于提取所述脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步；其中，所述基准检测矩阵为预存的前一帧所述点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵；判断模块，用于判断所述关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内；如果是，将所述关联脚步确定为所述目标轨迹的目标脚步；其中，所述预设轨迹集合为根据前预设数量帧的点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵生成的；更新模块，用于基于所述目标脚步对所述目标轨迹进行更新。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面所述的方法。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供的行人轨迹更新方法及装置，能够获取智能地面的点阵数据矩阵，然后预设的门限值对点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵，提取脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步，若判断出该关联脚步在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内；则将该关联脚步确定为目标轨迹的目标脚步，并基于目标脚步对目标轨迹进行更新，由于上述脚步分析时，借助了预设的门限值，因此，可以剔除掉点阵数据矩阵中不满足该门限值得一些数据，有效地减小了运量的数据量，同时，通过关联脚步是否在关联区域内的判断过程，也可以进一步确定目标轨迹的目标脚步，进而可以通过该目标角度对目标轨迹进行维护，有效提高了轨迹检测的准确度。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种行人轨迹更新方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种行人轨迹更新方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的一种信号幅度数据矩阵的示意图；

图4为本发明实施例提供的另一种信号幅度数据矩阵的示意图；

图5为本发明实施例提供的另一种信号幅度数据矩阵的示意图；

图6为本发明实施例提供的另一种信号幅度数据矩阵的示意图；

图7为本发明实施例提供的另一种信号幅度数据矩阵的示意图；

图8为本发明实施例提供的一种行人轨迹更新装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

通常，智能地面可以通过设置点阵传感器网来感应行人在智能地面上的行进轨迹，例如，随着时间推移，行人的脚步位置会变化，对这些脚步位置进行跟踪处理，则可以形成行人行走的轨迹，而目前的技术中，由于运算量比较大，且，受周围环境杂波信号的影响，难以达到行人行走时轨迹检测的精确度要求。

基于此，本发明实施例提供的一种行人轨迹更新方法及装置，可以缓解上述技术问题。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种行人轨迹更新方法进行详细介绍。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供了一种行人轨迹更新方法，该方法可以应用于服务器，且，该服务器通常是智能地面的后端信号处理系统的服务器，可以获取到智能地面的点阵传感器网所采集的信号，从而对行人轨迹进行更新，具体地，如图1所示的一种行人轨迹更新方法的流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S102，获取智能地面的点阵数据矩阵；

其中，点阵数据矩阵为按照预设点阵模式铺设于地面的地面传感器在同一帧时刻生成的数据矩阵；

具体地，上述地面传感器可以是红外传感器，也可以是压力传感器等等，并按照预设的点阵模式铺设与预设的地面上以形成上述智能地面，当有行人进入到该智能地面时，可以对地面传感器产生激励，而同一帧时刻采集的所有地面传感器的激励数据，则可以形成该帧时刻的数据矩阵，也即，智能地面在该帧的点阵数据矩阵。而上述服务器可以获取到该点阵数据矩阵，进而执行本发明实施例提供的行人轨迹更新方法。

步骤S104，按照预设的门限值对点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵；

其中，上述脚步检测结果矩阵包括多个候选脚步；本发明实施例中，候选脚步通常指行人在智能地面上行走时，激励地面传感器，由地面传感器检测到的一个可能的脚步。

在实际使用时，该门限值可以是服务器根据上述步骤S102中获取的点阵数据矩阵计算得到的，也可以是技术人员根据经验值设置的，其中，以根据点阵数据矩阵计算门限值为例进行说明，可以计算该点阵数据矩阵的均值，然后根据均值来进一步确定门限值，以使该门限值对该点阵数据矩阵有针对性。具体地，可以在点阵数据矩阵中随机选取预设数量的独立区域，其中，每个独立区域都包括多个元素，然后计算每个独立区域中所包括的元素值的均值，并选取均值中的最小值作为噪声均值，将噪声均值乘以预设的门限系数即可得到门限值。此外，在计算出每个独立区域的均值之后，还可以继续计算多个均值的平均值来作为噪声均值，具体的计算方式可以根据实际使用情况进行设置，本发明实施例对此不进行限制。

步骤S106，提取脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步；

其中，本发明实施例中，上述基准检测矩阵为预存的前一帧点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵；

例如，初始状态下，行人首次进入到智能地面时，产生了第一帧点阵数据矩阵，该第一帧点阵数据矩阵经过上述S102和S104之后，可以得出脚步检测结果矩阵，由于为第一帧点阵数据矩阵，因此，其并不存在相对的前一帧点阵数据矩阵，因此，可将该第一针点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵保存至预设的存储区，以作为下一帧的基准检测矩阵，并继续采集下一帧点阵数据矩阵，继续重新执行上述S102、S104和S106，此时，如果得到至少一个关联脚步，则继续执行下述步骤S108，如果没有关联脚步，则重新获取点阵数据矩阵，继续执行上述步骤。

步骤S108，判断关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内；如果是，将关联脚步确定为目标轨迹的目标脚步；

其中，预设轨迹集合为根据前预设数量帧的点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵生成的；

其中，上述前预设数量帧的点阵数据矩阵，通常是至少两帧的点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵，以便于提取关联脚步并生成上述预设轨迹集合中的轨迹。

步骤S110，基于目标脚步对目标轨迹进行更新。

具体地，由于随着时间的推移，如果持续有行人在智能地面上行走的话，会在智能地面上形成不断更新的轨迹，而通过上述图1所示的方法，可以对不断对轨迹进行更新，进而实现对行人的轨迹进行跟踪，进一步，还可以进一步根据更新后的目标轨迹定位行人当前时刻在智能地面的位置，或者根据更新的轨迹统计智能地面上的人流量等等，具体更新之后的应用可以根据实际使用情况进行设置，本发明实施例对此不进行限制。

本发明实施例提供的行人轨迹更新方法，能够获取智能地面的点阵数据矩阵，然后预设的门限值对点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵，提取脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步，若判断出该关联脚步在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内；则将该关联脚步确定为目标轨迹的目标脚步，并基于目标脚步对目标轨迹进行更新，由于上述脚步分析时，借助了预设的门限值，因此，可以剔除掉点阵数据矩阵中不满足该门限值得一些数据，有效地减小了运量的数据量，同时，通过关联脚步是否在关联区域内的判断过程，也可以进一步确定目标轨迹的目标脚步，进而可以通过该目标角度对目标轨迹进行维护，有效提高了轨迹检测的准确度。

在实际使用时，上述预设轨迹集合通常是不断更新的，例如，可以每隔一段时间进行自动更新，或者，在智能地面空闲时长超过一定时长阈值之后，可以初始化该预设轨迹集合，使该预设轨迹集合为空，如果地面传感器重新检测到激励信号，则可以根据激励信号重新去采集点阵数据矩阵，并计算上述预设轨迹集合中的轨迹。

因此，本发明实施例中的行人轨迹更新方法，还包括预设轨迹集合的生成过程，具体地，包括以下步骤：

(1)按照预设的时间间隔获取至少一帧点阵数据矩阵；

(2)按照预设的门限值对每一帧点阵数据矩阵进行脚步分析检测，以计算每一帧点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵；

其中，该预设的门限值可以是通过该帧点阵数据矩阵计算得到的，也可以根据技术人员的经验值进行设置，具体可以参考上述步骤S104中对应的过程，本发明实施例对此不进行限制。

(3)按照时间顺序依次提取相邻两帧的脚步检测结果矩阵的关联脚步，并按照时间顺序基于关联脚步生成至少一个轨迹，并根据至少一个轨迹生成轨迹集合。

具体地，提取相邻两帧的脚步检测结果矩阵之后，可以将前一帧的脚步检测结果矩阵作为基准检测矩阵，然后提取该相邻两帧的脚步检测结果矩阵的关联脚步，并按照时间顺序根据关联脚步生成该两帧时间间隔的一个可能的轨迹，由于点阵数据矩阵中可能包括多个行人行走时产生的激励信号，因此，脚步分析检测之后得到的脚步检测结果矩阵也会包括多个行人行走时对应的信号，也即，关联脚步也包括多个行人行走时的关联脚步，使得上述可能的轨迹会有多个，对个轨迹即可生成上述预设轨迹集合。

在实际使用时，为了避免杂波信号对上述脚步分析检测过程的影响，以及提高检测的精度，通常，在进行脚步分析检测时，先设置上述门限值进行0-1检测，然后对0-1检测的结果进行连通域分析，以将相邻的检测点归为相同的连通域，得到脚步检测结果矩阵，因此，在图1的基础上，图2示出了另一种行人轨迹更新方法的流程图，对脚步分析检测的过程，以及，进一步提取关联脚步的过程进行描述，具体地如图2所示，包括以下步骤：

步骤S202，获取智能地面的点阵数据矩阵；

其中，点阵数据矩阵为按照预设点阵模式铺设于地面的地面传感器在同一帧时刻生成的数据矩阵。

进一步，当通过上述步骤S202获取到点阵数据矩阵之后，继续执行下述步骤S204和步骤S206，以对点阵数据矩阵进行脚步分析检测。

步骤S204，获取当前点阵数据矩阵对应的门限值，基于该门限值对点阵数据矩阵进行0-1检测，以获取当前帧时刻点阵数据矩阵的检测矩阵；

具体地，进行0-1检测时，可以遍历点阵数据矩阵包括的每个元素，均执行以下标记操作：判断元素是否大于门限值；如果是，将点阵数据矩阵中，该元素的位置标记为1；如果否，将点阵数据矩阵中，该元素的位置标记为0；当遍历完点阵数据矩阵中所有的元素之后，根据标记操作的结果生成当前帧时刻点阵数据矩阵对应的检测矩阵。即，此时的检测矩阵为包括0和1的检测矩阵，实现了对原始点阵数据的简化处理。

步骤S206，对检测矩阵进行连通域运算，以将检测矩阵中相邻的点归为相应的连通域，并基于连通域生成点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵；

具体地，连通域运算的过程是将检测矩阵中相邻的检测点，如，均为1的点归为相同的连通域，因此，此时生成的脚步检测结果矩阵实际为连通域运算后得到的连通域脚步检测矩阵。当得到该脚步检测结果矩阵之后，可以继续执行下述步骤进行关联脚步的提取。

步骤S208，将脚步检测结果矩阵和预存的基准检测矩阵按照像素点对应取与运算；

步骤S210，将取与运算的结果为1的像素点所在的连通域确定一个关联脚步，遍历所有取与运算的结果为1的像素点，直至确定出所有的关联脚步；

其中，上述基准检测矩阵为预存的前一帧点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵，假设上述点阵数据矩阵为第n帧点阵数据矩阵，经过上述步骤S202～S206后，可以得出该第n帧点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵，此时可以获取前一帧，即，第n-1帧点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵作为基准检测矩阵，然后按照像素点对应取与运算，并按照步骤S210的过程得到关联脚步。

此外，如果上述步骤S210中，如果取与运算的结果均为0，则说明当前脚步检测结果矩阵和预存的基准检测矩阵的关联性较小，即，并没有在智能地面上形成有效的轨迹，因此，也无需对轨迹进行更新和追踪，可以重新返回步骤S202，继续获取下一帧的点阵数据矩阵。

步骤S212，判断关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内；如果是，将关联脚步确定为目标轨迹的目标脚步；

步骤S214，基于目标脚步对目标轨迹进行更新。

具体地，上述步骤S212中的判断过程还包括以下步骤：

(1)计算预设轨迹集合中包括的每个轨迹的关联区域；

(2)判断上述关联脚步是否落在其中一个关联区域中，如果是，将关联区域对应的轨迹确定为目标轨迹，并确定该关联脚步落在目标轨迹的关联区域中；

其中，上述(1)中关联区域的计算公式为：关联区域的范围＝位置+速度*帧间隔时间，位置为轨迹中包含的最后一帧的关联脚步所在的位置，速度为预设的速度值，帧间隔时间为预设的时间间隔。

其中，该预设的速度值可以是服务器对多帧的点阵数据矩阵进行检测后得出的一个预估速度值，也可以由技术人员直接按照行人步行速度的经验值来设置，具体可以根据实际使用情况进行设置，本发明实施例对此不进行限制。

具体地，上述计算关联区域时使用的速度，实际为一个矢量值，即，包括了行人脚步的行进方向，因此，上述关联区域也是一个按照行人脚步行进方向，或者行人轨迹行进方向设置的一个区域，且，该区域由当前行人运行的速度和位置决定。

进一步，在基于目标脚步对目标轨迹进行更新时，可以将目标脚步确定为该目标轨迹对应的最新时刻脚步值，并将该目标轨迹的终点位置更新至最新时刻脚步值所在的位置；然后将更新后的目标轨迹保存至预设轨迹集合，可以作为下一帧的预设轨迹集合继续执行上述图1或图2的步骤。

此外，考虑到步骤S210中确定出的关联脚步通常为至少一个，因此，上述步骤S212中确定目标脚步时，实际是对至少一个关联脚步进行遍历的过程，因此，还会出现所有关联脚步均未落到关联区域内，即，在预设估计集合中并不能确定出目标轨迹，此时，通常是由于行人突然改变行进方向，且，改变幅度较大造成的，因此，可以将该关联脚步坐在的位置作为一个新的起点，重新执行上述图2所示的步骤，即，如果上述关联脚步没有在关联区域内，则可以将关联脚步所在的位置确定为轨迹的起始位置，并将该起始位置保存至轨迹集合中，作为预设轨迹集合中的一个可能的轨迹，供下次检测使用。

进一步，当遍历关联脚步之后，如果有未被确定为目标轨迹的轨迹存在，将可以将该轨迹标记为外推轨迹；并记录外推轨迹的外推标记次数，如果连续的外推标记次数大于预设的次数阈值，则删除该外推轨迹，此时可以认为该轨迹消失。

为了便于理解，以上述点阵数据矩阵为24*35点阵数据矩阵为例，对上述行人轨迹更新过程进行说明，其中，24为行数，35为列数，即智能地面是由24行35列的地面传感器构成的点阵传感器网构成的，此时，地面传感器在同一帧时刻生成的数据矩阵也为24*35点阵数据矩阵。因此，对于第n帧数据进行观测，可以得到一个24*35的数据矩阵，为了便于说明，将各个步骤中的数据矩阵以信号幅度数据矩阵来表示，具体地，图3示出了一种信号幅度数据矩阵的示意图，并且，图4～图7示出了另一种信号幅度数据矩阵的示意图，均表示24*35点阵数据矩阵，基于图3～图7所示的信号幅度数据矩阵，本发明实施例提供的行人轨迹更新过程可以包括以下过程：

(1)对第n帧观测到的点阵数据矩阵进行0-1检测；

具体地，先设定该第n帧点阵数据矩阵的门限值，假设按照经验值设置为TH＝150，其中，TH表示门限值，则点阵数据矩阵中的每个元素，如果低于该门限值，则将对应位置的信号检测值置为0，高于该门限值对应位置的信号设为1，得到检测矩阵。

考虑到上述点阵数据矩阵是以信号幅度数据矩阵来表示，为了便于理解，对于检测矩阵，也可以用信号幅度数据矩阵来表示，具体地，对应于上述检测矩阵，可以将高于门限值的元素的信号幅度减去门限值TH，可以得到检测矩阵对应的检测结果矩阵的信号幅度数据矩阵形式，如图4所示，相较于图3所示的点阵数据矩阵，图4中的检测结果矩阵则更加清晰第示出了可能存在的脚步信号。

(2)对第n帧数据的检测矩阵中的非零元素进行连通域分析，即，将相邻的非零元素检测点归为相同的连通域，不相邻的非零元素检测点计为不同的连通域，得到脚步检测结果矩阵，也可以成为连通域脚步检测矩阵，标记为L(n)，如图5所示。

(3)将第n帧和第n-1帧的脚步检测结果矩阵L(n)和L(n-1)按对应的位置点取与运算，得到前后帧之间的连通域关联结果矩阵S，其中S为1的值代表该位置在前后两帧中均检测到了有效的脚步信号，因此认为该位置是当前第n帧一个可能存在的行人脚步位置，即关联脚步，将该位置作为有效位置，加入第n帧的脚步集合J(n)中。具体地，图6示出了另一种信号幅度数据矩阵S中检测到了第n-1帧和第n帧的1处共同区域，代表检测到了3个有效的脚步形式的示意图，表示上述连通域关联结果矩阵S。可以看出，S中检测到了第n-1帧和第n帧的1处共同区域，代表检测到了3个有效的脚步。

(4)如果此时，n时刻轨迹集合中存在有效的2条跟踪轨迹，且，3个有效的脚步中，有2个有效脚步的位置与所有2个跟踪轨迹的关联区域关联成功，则可以进行相应的轨迹更新。如图7所示。12，13分别为轨迹的编号。

(5)如果遍历轨迹集合，没有轨迹的外推次数超出预设门限值的情况，因此，无需删除轨迹，并且，对于未关联到轨迹的脚步，可以作为一个可能的新估计，加入轨迹集合中。

综上，本发明实施例提供的行人轨迹更新方法，由于借助了预设的门限值，因此，可以剔除掉点阵数据矩阵中不满足该门限值得一些数据，有效地减小了运量的数据量，同时，通过关联脚步是否在关联区域内的判断过程，也可以进一步确定目标轨迹的目标脚步，进而可以通过该目标角度对目标轨迹进行维护，有效提高了轨迹检测的准确度。

进一步，在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种行人轨迹更新装置，如图8所示的一种行人轨迹更新装置的结构示意图，该装置包括：

获取模块80，用于获取智能地面的点阵数据矩阵，其中，所述点阵数据矩阵为按照预设点阵模式铺设于地面的地面传感器在同一帧时刻生成的数据矩阵；

检测模块82，用于按照预设的门限值对所述点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻所述点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵，其中，所述脚步检测结果矩阵包括多个候选脚步；

关联模块84，用于提取所述脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步；其中，所述基准检测矩阵为预存的前一帧所述点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵；

判断模块86，用于判断所述关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内；如果是，将所述关联脚步确定为所述目标轨迹的目标脚步；其中，所述预设轨迹集合为根据前预设数量帧的点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵生成的；

更新模块88，用于基于所述目标脚步对所述目标轨迹进行更新。

本发明实施例提供的行人轨迹更新装置，与上述实施例提供的行人轨迹更新方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

进一步，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该处理器执行所述计算机程序时实现上述图1或图2所示的方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述图1或图2所示的方法。

本发明实施例所提供的行人轨迹更新方法及装置的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种行人轨迹更新方法，其特征在于，包括：

获取智能地面的点阵数据矩阵，其中，所述点阵数据矩阵为按照预设点阵模式铺设于地面的地面传感器在同一帧时刻生成的数据矩阵；

按照预设的门限值对所述点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻所述点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵，其中，所述脚步检测结果矩阵包括多个候选脚步；

提取所述脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步；其中，所述基准检测矩阵为预存的前一帧所述点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵；

判断所述关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内；如果是，将所述关联脚步确定为所述目标轨迹的目标脚步；其中，所述预设轨迹集合为根据前预设数量帧的点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵生成的；

基于所述目标脚步对所述目标轨迹进行更新；

其中，所述预计轨迹集合通过下述方法得到：

按照预设的时间间隔获取至少一帧点阵数据矩阵；

按照预设的所述门限值对每一帧所述点阵数据矩阵进行脚步分析检测，以计算每一帧所述点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵；

按照时间顺序依次提取相邻两帧的所述脚步检测结果矩阵的关联脚步，并按照时间顺序基于所述关联脚步生成至少一个轨迹，并根据所述至少一个轨迹生成轨迹集合；

判断所述关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内的步骤包括：

计算所述预设轨迹集合中包括的每个轨迹的关联区域；

判断所述关联脚步是否落在其中一个所述关联区域中，如果是，将所述关联区域对应的轨迹确定为目标轨迹，并确定所述关联脚步落在所述目标轨迹的关联区域中；

其中，所述关联区域的计算公式为：关联区域的范围＝位置+速度*帧间隔时间，位置为所述轨迹中包含的最后一帧的关联脚步所在的位置，速度为预设的速度值，帧间隔时间为所述预设的时间间隔。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设的门限值对所述点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻所述点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵的步骤包括：

获取当前点阵数据矩阵对应的门限值；

基于所述门限值对所述点阵数据矩阵进行0-1检测，以获取当前帧时刻所述点阵数据矩阵的检测矩阵；

对所述检测矩阵进行连通域运算，以将所述检测矩阵中相邻的点归为相应的连通域，并基于所述连通域生成所述点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述门限值对所述点阵数据矩阵进行0-1检测，以获取当前帧时刻所述点阵数据矩阵的检测矩阵的步骤包括：

遍历所述点阵数据矩阵包括的每个元素，均执行以下标记操作：

判断所述元素是否大于所述门限值；如果是，将所述点阵数据矩阵中，该元素的位置标记为1；如果否，将所述点阵数据矩阵中，该元素的位置标记为0；

根据标记操作的结果生成当前帧时刻所述点阵数据矩阵对应的检测矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，提取所述脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步的步骤包括：

将所述脚步检测结果矩阵和预存的基准检测矩阵按照像素点对应取与运算；

将所述取与运算的结果为1的像素点所在的连通域确定一个关联脚步；

遍历所有取与运算的结果为1的像素点，直至确定出所有的所述关联脚步。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述关联脚步没有在所述关联区域内，将所述关联脚步所在的位置确定为轨迹的起始位置，并将所述起始位置保存至所述轨迹集合中。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

遍历所述关联脚步之后，如果有未被确定为目标轨迹的轨迹存在，将所述轨迹标记为外推轨迹；

记录所述外推轨迹的外推标记次数，如果连续的所述外推标记次数大于预设的次数阈值，则删除所述外推轨迹。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标脚步对所述目标轨迹进行更新的步骤包括：

将所述目标脚步确定为所述目标轨迹对应的最新时刻脚步值，并将所述目标轨迹的终点位置更新至所述最新时刻脚步值所在的位置；

将更新后的所述目标轨迹保存至所述预设轨迹集合。

8.一种行人轨迹更新装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取智能地面的点阵数据矩阵，其中，所述点阵数据矩阵为按照预设点阵模式铺设于地面的地面传感器在同一帧时刻生成的数据矩阵；

检测模块，用于按照预设的门限值对所述点阵数据矩阵进行脚步分析检测，得到当前帧时刻所述点阵数据矩阵对应的脚步检测结果矩阵，其中，所述脚步检测结果矩阵包括多个候选脚步；

关联模块，用于提取所述脚步检测结果矩阵与预存的基准检测矩阵的至少一个关联脚步；其中，所述基准检测矩阵为预存的前一帧所述点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵；

判断模块，用于判断所述关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内；如果是，将所述关联脚步确定为所述目标轨迹的目标脚步；其中，所述预设轨迹集合为根据前预设数量帧的点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵生成的；

更新模块，用于基于所述目标脚步对所述目标轨迹进行更新；

其中，所述预计轨迹集合通过下述方法得到：

按照预设的时间间隔获取至少一帧点阵数据矩阵；

按照预设的所述门限值对每一帧所述点阵数据矩阵进行脚步分析检测，以计算每一帧所述点阵数据矩阵的脚步检测结果矩阵；

按照时间顺序依次提取相邻两帧的所述脚步检测结果矩阵的关联脚步，并按照时间顺序基于所述关联脚步生成至少一个轨迹，并根据所述至少一个轨迹生成轨迹集合；

判断所述关联脚步是否在预设轨迹集合的其中一个目标轨迹的关联区域内的步骤包括：

计算所述预设轨迹集合中包括的每个轨迹的关联区域；

判断所述关联脚步是否落在其中一个所述关联区域中，如果是，将所述关联区域对应的轨迹确定为目标轨迹，并确定所述关联脚步落在所述目标轨迹的关联区域中；

其中，所述关联区域的计算公式为：关联区域的范围＝位置+速度*帧间隔时间，位置为所述轨迹中包含的最后一帧的关联脚步所在的位置，速度为预设的速度值，帧间隔时间为所述预设的时间间隔。