Computer vision 发现卧床的人

假设我想知道是否有人躺在床上或者没有使用摄像机和计算机视觉算法。我们可以假设相机提供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，我得出了以下结论：

使用床对象的RANSAC估计平面。如果床上有人，则该平面应远离地平面。但这似乎非常不稳定，假设已知床的正常高度，并且如果床具有可调节的头部部件（例如在医院中），很容易损坏床

人脸检测。试着发现床上有一张脸。可能也不是很可靠，因为脸部可以侧面对着相机，部分被遮盖

使用红外图像。我不知道你能透过毯子看到多少东西，如果这个人刚离开床，床还暖和，会发生什么

有什么好办法吗？或者，为了可靠，你必须在床上使用压力传感器

---

谢谢

我不知道红外图像，但对于基于摄像头的视频处理，这类问题被广泛研究

如果你的问题是检测一个人躺在一张“通常是空的”床上，那么我认为最简单的算法应该是捕捉连续的帧并计算它们的差异。 画面中人的存在将使它不同于只捕捉空床的画面。根据不同的算法，你会得到不同的可靠性

否则，您可以直接在视频帧中进行人体检测。这里描述了一种可能的方法

编辑：

你的问题比我想象的要难。以下方法可能会解决这些情况。 其主要思想是一次使用一系列特征以获得更高的准确度并消除误报

在顶层使用HOG person detector来检测场景中的人员进入。如果使用场景中的边缘线知道或检测到可能的入口门的位置，请使用它来提高精度。（在入口点，连续框架的差异将位于门附近）

使用边缘线跟踪人。并使用床边跟踪人体的位置。人的边缘应该以床的边缘为界

如果差异位于床内，则表示人在床上但在移动

如果需要，作为预处理步骤，包括纹理分析、连接组件以移除房间中可能移动的对象以获得更高的精度（例如：-由于空气而导致衣服移动）

还可以使用面部检测器来提高准确性

---

相机使用的红外信号的频率与来自温暖物体的红外信号的频率不同。除非您使用的是军用红外扫描仪，否则您可能会忘记连接红外热度。但是，如果光线有限或用于深度贴图，红外仍然很有用

根据深度（Kinect样式），将床作为图像的一部分进行估计。它应该具有一些深度特征（一定的尺寸、平面度等）。床通常由容易分割的墙壁或地板包围。您还可以根据到床的距离调整算法，并根据深度范围进行裁剪

---

正如其他人所说，更多地了解您的特定目标或应用程序将非常有用。床周围的背景或环境是什么？当里面没有人的时候它看起来怎么样？一个人能否模拟他/她的存在（如越狱场景）等等。

谢谢你的回答。我知道猪人探测器，但怀疑它是否适合探测躺在床上的人。到目前为止，我所听说的所有行人检测器都集中在周围行走的人身上。关于图像差异：这似乎也不太可靠。如果一个人在床上剧烈地移动，连续的画面会很不一样，即使床上总是有一个人。我只是好奇。你能分享一下你的应用程序和一些房间的图片吗！！回答你的问题可能会有帮助。我会把相机直接放在床上（贴在天花板上），然后应用人眼检测算法。嗯……我恐怕这不是我的选择。我需要用相机看更多的房间，而不仅仅是床。但我很感兴趣，这将如何工作…你能上传一些样本图像。。你的相机位置是固定的还是可以在房间的任何地方？