基于深度学习的宽阔室内场景行人识别与定位方法

摘要

针对开阔室内场景中摄像机位置及相关参数无法获取,现有定位方法无法保证精度的情况下,本文重点研究基于单目相机的行人精确定位。首先用YOLOv3算法完成行人检测与计数,为了达到实时检测的目的,用卡尔曼滤波器提高计算速度,最后通过摄像头高度以及内、外参数,计算人员脚下位置相对摄像头坐标,再通过几何校正转换为真实坐标,完成人员定位。经过现场验证,定位误差在20cm以内。