基于單目視覺的目標定位方法及其在人群疏散路徑規(guī)劃中的應用
發(fā)布時間：2021-01-26 19:27
人群疏散是一個涉及公共安全的重要問題。近些年,伴隨著社會經濟的發(fā)展,城市化進程不斷推進。城市中良好的生活條件和就業(yè)機會,吸引了大量的外部人口到城市工作和生活,這使得城市人口迅速增長。為了為城市中的生活和工作的人提供更多的居住和生活的空間,越來越多的大型建筑物開始出現(xiàn)在城市之中。這些大型建筑為城市中人口的居住和生活提供了活動空間,但是其內部容納的大量人口隱藏著巨大的安全風險。當緊急情況發(fā)生時,如何對內部的人群進行科學且高效的疏散成為一個必須要重視和解決的問題。人群疏散的相關研究起源于20世紀70年代左右,到今天已有近50年的研究歷史,然而人群疏散算法多集中與探究最優(yōu)路徑,其在實際應用中,缺少行人、環(huán)境等真實信息,使得許多優(yōu)秀的算法難以進行應用。在人群運動建模研究方向,有許多的學者為了提高建模仿真性能,提出了許多基于數(shù)據驅動人群運動模型,然而,仍然面臨真實的人群運動數(shù)據缺乏以及行人運動信息提取復雜等問題,且由于缺少真實場景的人群疏散數(shù)據,人群運動仿真建模的評價存在缺少對比數(shù)據的問題。針對上述問題,我們提出了一種基于單目視覺的行人信息獲取方法,并將其與疏散算法進行了結合。本文主要工作及創(chuàng)新點...
【文章來源】： 趙萬鵬 山東師范大學
【文章頁數(shù)】：47 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
文宗樓北
山東師范大學碩士學位論文8圖2-2.YOLOV3的網絡結構圖。2.3.3目標檢測優(yōu)化方法為了進一步提高行人檢測的精度，我們對模型進行了兩方面處理。首先，考慮到本文中目標檢測模型主要用于行人的檢測，然而YOLOV3原型處于多種目標的檢測性能的考慮，在多尺度預測部分加入了更多比例的預測。為了使模型對行人的檢測更敏感，我們通過對行人數(shù)據集中行人的bbox尺寸進行了聚類，以此獲得行人檢測中出現(xiàn)頻率更高的anchor尺寸組合，從而提高yolov3在行人檢測中的性能。在聚類過程中，我們發(fā)現(xiàn)標準的K-means[33]采用的歐式距離來衡量差異時，存在bbox的尺寸較大的時候誤差大，bbox的尺寸小的時候誤差小的情況，這導致聚類結果不夠理想。針對該問題，本文使用了一種以IOU作為評價差異性指標的k-means方法對bbox尺寸進行更精準的聚類。其中，距離函數(shù)定義如下：),(1),(jijiboxboxDboxboxIOUIOU(2-1)
山東師范大學碩士學位論文10圖2-3.相機標定棋盤格圖片.2.4.2目標檢測與相機標定結合相機標定[36]主要用于進行像素坐標到三維世界坐標的轉換。在本實驗中，為了實現(xiàn)對目標的定位，我們將定位過程分為了兩個階段。第一個階段，通過標定板確立像素坐標到標定板坐標系的映射關系。第二個階段，根據圖像中像素點的真實坐標，對標定板坐標系進行旋轉和平移，從而建立標定板坐標系到世界坐標系的映射關系。通過以上兩步完成平面上像素點到三維世界坐標系的映射關系。Step1：將像素坐標轉化為標定板坐標。其轉換公式如下：MRzyvTTtRsbb111b1,,u,,x(2-3)在上式中，bbbz,y,x表示圖像中像素坐標為,uv的物體在標定板坐標系中的三維坐標，1M表示攝像探頭對應的內參矩陣的逆矩陣，1R表示像素坐標到真實坐標所對應的旋轉矩陣的逆矩陣，t表示像素坐標到真實坐標所對應平移向量。Step2:將標定板坐標轉化為世界坐標。其轉換公式如下：TbbTwwzzyKy1,,,x1,,,xbw(2-4)在上式中，wwwz,y,x表示物體在世界坐標系中的坐標，bbbz,y,x表示物體在標定板坐標系中的坐標，K表示標定板坐標到世界坐標的調整矩陣，其計算公式如下：143214321a,,,,,,bbbbaaaccccccccK(2-5)在4式中iac、ibc分別表示第i組地圖坐標和與之對應的第i組標定板坐標，它們的構成形式為：Tzy1,,,x像素坐標與世界坐標轉換的示意圖如圖2-4所示，在圖2-4中，（a）為世界坐標中地平面上若干點映射于像素坐標系中的效果圖，相鄰兩點在真實世界中的距離為5cm。（b）為映射于像素坐標中的若干點在世界坐標中位置的示意圖，其平面為約350cm*1200cm的矩形。行人定位的示意圖如圖2-5所示，在圖2-5中，（a）為行人檢測的示意圖，將行
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于社會力的行人交通微觀仿真模型研究[J]. 王愛麗,董寶田,王澤勝. 系統(tǒng)仿真學報. 2014(03)
[2]Navier-Stokes方程組驅動的虛擬人群[J]. 許佳奕,萬賢美,申晶晶,金小剛. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2011(01)
碩士論文
[1]基于勢能場模型的人群疏散仿真研究[D]. 何銳權.中山大學 2013
本文編號：3001687
【文章來源】： 趙萬鵬 山東師范大學
【文章頁數(shù)】：47 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
文宗樓北
山東師范大學碩士學位論文8圖2-2.YOLOV3的網絡結構圖。2.3.3目標檢測優(yōu)化方法為了進一步提高行人檢測的精度，我們對模型進行了兩方面處理。首先，考慮到本文中目標檢測模型主要用于行人的檢測，然而YOLOV3原型處于多種目標的檢測性能的考慮，在多尺度預測部分加入了更多比例的預測。為了使模型對行人的檢測更敏感，我們通過對行人數(shù)據集中行人的bbox尺寸進行了聚類，以此獲得行人檢測中出現(xiàn)頻率更高的anchor尺寸組合，從而提高yolov3在行人檢測中的性能。在聚類過程中，我們發(fā)現(xiàn)標準的K-means[33]采用的歐式距離來衡量差異時，存在bbox的尺寸較大的時候誤差大，bbox的尺寸小的時候誤差小的情況，這導致聚類結果不夠理想。針對該問題，本文使用了一種以IOU作為評價差異性指標的k-means方法對bbox尺寸進行更精準的聚類。其中，距離函數(shù)定義如下：),(1),(jijiboxboxDboxboxIOUIOU(2-1)
山東師范大學碩士學位論文10圖2-3.相機標定棋盤格圖片.2.4.2目標檢測與相機標定結合相機標定[36]主要用于進行像素坐標到三維世界坐標的轉換。在本實驗中，為了實現(xiàn)對目標的定位，我們將定位過程分為了兩個階段。第一個階段，通過標定板確立像素坐標到標定板坐標系的映射關系。第二個階段，根據圖像中像素點的真實坐標，對標定板坐標系進行旋轉和平移，從而建立標定板坐標系到世界坐標系的映射關系。通過以上兩步完成平面上像素點到三維世界坐標系的映射關系。Step1：將像素坐標轉化為標定板坐標。其轉換公式如下：MRzyvTTtRsbb111b1,,u,,x(2-3)在上式中，bbbz,y,x表示圖像中像素坐標為,uv的物體在標定板坐標系中的三維坐標，1M表示攝像探頭對應的內參矩陣的逆矩陣，1R表示像素坐標到真實坐標所對應的旋轉矩陣的逆矩陣，t表示像素坐標到真實坐標所對應平移向量。Step2:將標定板坐標轉化為世界坐標。其轉換公式如下：TbbTwwzzyKy1,,,x1,,,xbw(2-4)在上式中，wwwz,y,x表示物體在世界坐標系中的坐標，bbbz,y,x表示物體在標定板坐標系中的坐標，K表示標定板坐標到世界坐標的調整矩陣，其計算公式如下：143214321a,,,,,,bbbbaaaccccccccK(2-5)在4式中iac、ibc分別表示第i組地圖坐標和與之對應的第i組標定板坐標，它們的構成形式為：Tzy1,,,x像素坐標與世界坐標轉換的示意圖如圖2-4所示，在圖2-4中，（a）為世界坐標中地平面上若干點映射于像素坐標系中的效果圖，相鄰兩點在真實世界中的距離為5cm。（b）為映射于像素坐標中的若干點在世界坐標中位置的示意圖，其平面為約350cm*1200cm的矩形。行人定位的示意圖如圖2-5所示，在圖2-5中，（a）為行人檢測的示意圖，將行
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于社會力的行人交通微觀仿真模型研究[J]. 王愛麗,董寶田,王澤勝. 系統(tǒng)仿真學報. 2014(03)
[2]Navier-Stokes方程組驅動的虛擬人群[J]. 許佳奕,萬賢美,申晶晶,金小剛. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2011(01)
碩士論文
[1]基于勢能場模型的人群疏散仿真研究[D]. 何銳權.中山大學 2013
本文編號：3001687
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