關于虹科智能感知

虹科智能感知事業(yè)部專注于智能感知與機器視覺領域，已經(jīng)和IDS，Blickfeld和Gidel等有著重要地位的國際公司展開深度的技術合作。我們的解決方案包括3D激光雷達，工業(yè)相機，視覺處理平臺，圖像采集卡及視覺系統(tǒng)集成等。虹科的工程師積極參與國內(nèi)外專業(yè)協(xié)會和聯(lián)盟的活動，我們非常重視技術培訓和積累，公司定期與國內(nèi)外專家團隊進行交流和培訓。

實施基于激光雷達的應用項目基礎是從3D點云數(shù)據(jù)中提取信息。在大多數(shù)情況下，此信息始于對象的檢測和跟蹤。本文將與您介紹分享其中原理。激光雷達數(shù)據(jù)顯示為“點云”，這是一種非常直觀的表示。它是傳感器捕獲精確3D環(huán)境圖像，它的3D特性允許可以讓我們從不同的角度觀看場景點云。這些數(shù)據(jù)提供了大量信息，應用的場景非常豐富，從人員流量計數(shù)到體積測量再到安防等領域都有相關應用。乍一看，人們并沒有在漂亮的點云中發(fā)現(xiàn)必要的信息，但算法可以很好地解釋它們。一般來說，要使用原始的激光雷達數(shù)據(jù)，用戶必須知道如何處理 3D 數(shù)據(jù)。為了便于客戶進行開發(fā)，降低應用的難度，我們開發(fā)了一款軟件產(chǎn)品，可以從激光雷達生成的數(shù)據(jù)中提取可操作的信息。這款軟件使用簡單直觀，支持人流量計數(shù)分析、安防檢測或體積測量領域的應用。

通過對象檢測和跟蹤記錄游客步行路徑

想象一個廣場，那里正在舉行街頭狂歡。廣場上有各種攤位，用于銷售產(chǎn)品、食品和飲料。組織者想知道參觀者是如何在廣場周圍移動的。根據(jù)這些信息，他們可以評估哪些地方是銷售攤位的好選擇，哪些產(chǎn)品特別受歡迎。有助于了解他們的門店外觀有多吸引人以及他們是否應該優(yōu)化它，并且向組織者提供了有關如何根據(jù)客流量對展位進行定價的信息。

區(qū)分背景和前景以減少數(shù)據(jù)的傳輸

要記錄游客在節(jié)日期間的活動路徑，需要在點云中檢測到他們。點云本身由3D點中的整個掃描環(huán)境組成，這意味著需要將游客與其他所有對象區(qū)分開來。

由于在我們的示例中要檢測的對象是在廣場上四處走動的人，因此通過檢測移動點將它們與其他對象區(qū)分開來。這對于對象檢測不是必需的，但它減少了要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，因此在許多情況下是一個優(yōu)勢，也可以在完全靜態(tài)的點云中檢測到對象。

通過在測量周期開始時進行參考記錄，在點云中檢測移動點。此記錄中可見且未移動的所有內(nèi)容都定義為背景。這可以被過濾掉，從而大大減少要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。在室內(nèi)，這個過程通常就足夠了，因為可以假設背景不會改變。為了考慮背景的未來變化（例如，一個市場攤位離開），它在操作過程中不斷地被識別和更新，并且動態(tài)地減去背景。這是通過將在預定義時間段內(nèi)不移動的對象添加到背景來完成的。

哪些點屬于一個對象

一旦通過刪除背景從點云中減去了對象檢測不感興趣的所有內(nèi)容，剩下的就是前景，因此也就是對象。它們是通過“聚類”或分割來定義的：檢測點云中的移動點，并測量幾個點之間的距離。彼此靠近的點聚集成一個對象。此過程在對象不移動的靜態(tài)點云中完全相同。

對象用邊界框標記并顯示在對象列表中。這種類型的信息很容易進一步處理，并且可以很容易地集成到現(xiàn)有架構中。對對象的大小和形狀設置一定的規(guī)則可以識別對象的類型。在我們的示例中，如果檢測到人，則僅將特定高度范圍內(nèi)的圓柱形物體計數(shù)并標記為人。同樣，汽車也可以通過建立特定的參數(shù)來檢測。

不帶背景過濾的物體檢測

物體如何移動？

為了捕捉游客的步行路徑，基于對象的先前軌跡和概率模型預測對象將在下一幀中定位的位置來跟蹤檢測到的對象。例如，如果一個人以每秒一米的速度從左到右行走，則預計他或她將以相同的速度沿既定方向繼續(xù)前進，并將位于下一幀中的特定位置. 然后基于運動預測將在下一幀中檢測到的對象分配給對象，從而進行跟蹤。

跟蹤游客的步行路徑

熱圖

通過記錄參觀者的步行路徑，分析各個展位的情況并創(chuàng)建“熱圖”。它顯示了哪些地點吸引了最多的游客，最受歡迎。對于下一次活動，組織者可以考慮使用此信息進行位置分配。例如，熱圖在貿(mào)易展覽中也非常有用。通過在展位記錄參觀者并分析他們的路線，激光雷達傳感器可以清楚地識別出參觀者特別感興趣的展品。在活動期間，這些信息可能會導致人員配置甚至展位設計的變化，可以納入后續(xù)展位規(guī)劃中。

進一步應用基礎

對象的檢測和跟蹤是分析點云的進一步應用的基礎，支持非常多的場景，例如人流量統(tǒng)計、占用檢測或侵入檢測。在本系列文章的第二部分中，您將了解這些算法的工作原理、應用示例，下期見。