检测到躺在床上的人

Question

假设我想知道床上是否有人使用相机和计算机视觉算法。可以假设相机提供RGB，红外和深度数据。

我真的不知道如何解决这个问题。到目前为止，我想出了这个：

1. 使用床对象的RANSAC估算飞机。如果床上有人，这架飞机应该离地面越远。这似乎非常不稳定，假设床的正常高度是已知的，并且如果床具有可调节的头部（例如在医院中），则很容易被打破
2. 人脸检测。试着检测一下床上的脸。可能也不是很可靠，因为脸部可以侧向相机并部分覆盖。
3. 使用红外图像。我不确定你会在毯子里看到多少，如果这个人刚刚离开床而床仍然温暖会怎么样？

这样做有好办法吗？或者，为了可靠，你必须在床上使用压力传感器？

谢谢！

Answer 1

我不了解红外图像，但对于基于摄像头的视频处理，这种问题被广泛研究。

如果您的问题是检测床上的人“正常空”，那么我认为最简单的算法是捕获连续的帧并计算它们的差异。 框架中人的存在将使其与仅捕获空床的框架不同。根据{{​​3}}等各种算法，您将获得不同的可靠性。

否则，您可以直接在视频帧中进行人体检测。这里描述了一个this。

修改

你的问题比我想象的更难。以下方法可以解决这些问题。 主要思想是一次使用一堆特征来获得更高的准确性并消除误报。

1. 在顶层使用HOG人物检测器来检测人物在场景中的输入。如果使用场景中的边线知道或检测到可能的入口门的位置，则使用它来提高精度。 （在进入点，连续帧中的差异将位于门附近）

2. 使用Edge线跟踪人体。并使用床边追踪人的位置。人的边缘应该被床边缘限制。

3. 如果差异位于床内，则意味着人在床上但移动。

4. 如果需要作为预处理步骤，包括分析纹理，连接组件以移除房间中可能的移动物体以获得更高的准确度（例如： - 由于空气而移动衣物）。

5. 还可以使用面部检测器来提高准确度。

Answer 2

相机使用的红外线与温暖物体的红外线信号频率不同。除非您使用的是军用级IR扫描仪，否则您可以忘记连接红外线温暖。但是如果光线有限或者您将其用于深度贴图，则IR仍然有用。

使用深度（Kinect样式）并将床估计为图像的一个分段。它应具有一些深度特征（特定尺寸，平整度等）。床通常被墙壁或地板包围，易于分割出来。您的算法也可以调整到床的距离，并根据深度范围切出。

正如其他人所说，了解有关您的特定目标或应用程序的更多信息将非常有用。床边的背景或环境是什么？当没有人在里面时它看起来怎么样？一个人可以模拟他/她的存在（如在监狱逃生场景中）等等。