本文關(guān)鍵詞：圖書館監(jiān)控視頻人數(shù)統(tǒng)計的研究與開發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著視頻監(jiān)控設(shè)備的發(fā)展和圖像處理技術(shù)的進步,視頻監(jiān)控變的更加智能化,并在公共管理、安全防盜等方面得到了廣泛的應(yīng)用。圖書館作為高校重要的公共場所,如何高效管理,使其資源得到充分的利用,一直都是研究的一個重要方面。而利用圖書館內(nèi)已有的監(jiān)控設(shè)備,采用視頻圖像處理技術(shù)的解決方案,具有成本低、操作方便、實時性好的優(yōu)勢。本論文正是利用圖書館的監(jiān)控視頻,統(tǒng)計出各區(qū)域的人數(shù),使圖書館的資源被充分利用,具有重要現(xiàn)實意義。本文首先分析了圖書館與其他場所不同之處,對比了圖書館人數(shù)統(tǒng)計的幾種常用方案的優(yōu)缺點。針對圖書館特有的環(huán)境,設(shè)計了基于圖書館監(jiān)控視頻的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng),并提出在本系統(tǒng)設(shè)計中遇到的問題,給出解決這些問題的思路。接下來介紹了人體特征檢測人臉的處理算法,提取視頻中的人體特征,并采用了基于AdaBoost算法的人臉檢測分類器統(tǒng)計人體特征。最后針對圖書館特有的環(huán)境,改進了人體特征檢測算法,并應(yīng)用于圖書館人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)。由于圖書館擁有的特殊環(huán)境,首先圖書館內(nèi)擁有大量的書架遮擋了監(jiān)控目標,且在書架旁的監(jiān)控目標以站立為主,其次圖書館內(nèi)讀者以坐立為主,但坐立的方向并不統(tǒng)一,且對象姿態(tài)有差異,最后圖書館內(nèi)各個區(qū)域人數(shù)密度、光線場景差異大。針對這些情況,本文提出以下相應(yīng)的解決方案。1.根據(jù)圖書館場景中各監(jiān)控設(shè)備與人體的相對位置不同,設(shè)定提取相對明顯的人體特征進行統(tǒng)計人數(shù),有效的減少由于檢測環(huán)境的不同對結(jié)果帶來的影響。2.對同一個場景采用級聯(lián)的方式,利用不同的特征提取方法與特征分類器方法進行組合,同時提取多組有效人體特征,增強檢測結(jié)果的準確性。3.由于環(huán)境變化或干擾,檢測的初始數(shù)據(jù)會在實際值上下變化。本文通過對初始數(shù)據(jù)進行均值處理,有效減少檢測數(shù)據(jù)漂移的影響,使最終結(jié)果更加穩(wěn)定準確。實驗結(jié)果表面,本論文提出的針對圖書館內(nèi)人數(shù)統(tǒng)計的解決方案,提高了統(tǒng)計的準確率。最后,本文對研究過程中存在的不足進行了分析,并指出下一步工作計劃。
【關(guān)鍵詞】：圖書館 視頻監(jiān)控 人數(shù)統(tǒng)計 特征分類器 級聯(lián)分類器
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• Contents9-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.2 國內(nèi)外監(jiān)控視頻人數(shù)統(tǒng)計的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文設(shè)計的主要內(nèi)容14-15
• 1.4 論文章節(jié)安排15-17
• 第二章 圖書館人數(shù)統(tǒng)計的需求分析和方案設(shè)計17-22
• 2.1 需求分析17-18
• 2.2 方案設(shè)計18-21
• 2.2.1 紅外線人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)18-19
• 2.2.2 門禁刷卡系統(tǒng)19-20
• 2.2.3 利用監(jiān)控視頻人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)20-21
• 2.3 小結(jié)21-22
• 第三章 基于圖像處理的算法研究22-32
• 3.1 算法的分類22-23
• 3.2 人臉圖像區(qū)域分割23-29
• 3.3 人臉特征定位與驗證29-32
• 3.3.1 對眼睛部位的標定29-30
• 3.3.2 對嘴巴部位的標定30-31
• 3.3.3 對鼻子部位的標定31-32
• 第四章 基于視頻的人數(shù)統(tǒng)計算法研究32-46
• 4.1 人體特征的選取32-35
• 4.2 圖片預(yù)處理35-38
• 4.3 人臉檢測技術(shù)分析38-41
• 4.3.1 人臉檢測方法38-40
• 4.3.2 人臉跟蹤方法40-41
• 4.4 基于AdaBoost算法的人臉檢測分類器41-46
• 4.4.1 AdaBoost算法原理41-42
• 4.4.2 Haar特征與構(gòu)造分類器42-46
• 第五章 圖書館人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)的設(shè)計與測試46-53
• 5.1 圖書館人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)的整體設(shè)計46-47
• 5.2 監(jiān)控視頻的圖像處理模塊47-48
• 5.3 改進的人體特征檢測模塊與測試48-51
• 5.4 實驗總體測試與分析51-53
• 總結(jié)與展望53-55
• 參考文獻55-58
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文58-60
• 致謝#@@

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 鐵牛;簡易紅外線人數(shù)統(tǒng)計器[J];實用影音技術(shù);2005年09期

2 許勝強;夏懿;姚志明;楊先軍;張濤;孫怡寧;;一種基于柔性力敏傳感器的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)[J];計算機工程;2014年01期

3 趙炯;林旺城;賈培源;李中山;;公共娛樂場所人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)研究[J];自動化儀表;2009年06期

4 鄭翔翔;張怡;;基于頭部檢測和跟蹤的人數(shù)統(tǒng)計方法[J];計算機應(yīng)用與軟件;2011年02期

5 樊秋月;;基于彩色視頻圖像處理的小區(qū)監(jiān)視及人數(shù)統(tǒng)計[J];通信技術(shù);2010年07期

6 錢鶴慶;陳剛;申瑞民;;基于人臉檢測的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)[J];計算機工程;2012年13期

7 常慶龍;夏洪山;黎寧;;一種基于歸一化前景和角點信息的復(fù)雜場景人數(shù)統(tǒng)計方法[J];電子與信息學(xué)報;2014年02期

8 張繼法;梅雪;許松松;胡石;;一種基于雙橢圓模型的視頻人數(shù)統(tǒng)計方法[J];計算機科學(xué);2012年S1期

9 于豐華;雷宇橋;胡玉杰;朱鳳武;;基于光電信號的閱覽室人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)設(shè)計[J];安徽電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報;2013年03期

10 吳勇靈;潘曉慧;楊潔;余長青;;基于MC-S20T180NO教室人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)的設(shè)計與研究[J];佳木斯大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年04期

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 記者　 潘秀慧 通訊員　 曾瑞華;4萬人報考545個崗位[N];溫州日報;2006年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 賴勇;出入口人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2010年

2 周金芝;公共室內(nèi)場所人數(shù)統(tǒng)計研究[D];淮北師范大學(xué);2011年

3 徐小孟;建筑節(jié)能應(yīng)用中人數(shù)統(tǒng)計和室內(nèi)定位方法的研究與實現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2012年

4 薛陳;復(fù)雜場景下的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)[D];天津大學(xué);2012年

5 崔莫磊;公交視頻人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)[D];鄭州大學(xué);2013年

6 李鵬舉;視頻監(jiān)控中人數(shù)統(tǒng)計方法的研究與實現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2013年

7 張英;基于視頻的實時人數(shù)統(tǒng)計關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];杭州電子科技大學(xué);2014年

8 左丞;基于圖像處理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行人數(shù)統(tǒng)計的研究與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2013年

9 孫統(tǒng)義;實時視頻監(jiān)控人數(shù)統(tǒng)計關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

10 高傳瑩;基于DSP的視頻人數(shù)統(tǒng)計研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：圖書館監(jiān)控視頻人數(shù)統(tǒng)計的研究與開發(fā)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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