本文選題：門禁系統(tǒng) + 目標(biāo)檢測(cè)　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年03期

【摘要】：針對(duì)門禁系統(tǒng)中尾隨、蠻力開門兩種異常通過的行為,結(jié)合門禁系統(tǒng)的身份驗(yàn)證功能,采用圖像處理技術(shù)對(duì)違規(guī)行為進(jìn)行檢測(cè),以進(jìn)一步提升門禁系統(tǒng)的安全性能。設(shè)計(jì)并使用了一種基于軌跡分析的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法,通過目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法得到目標(biāo)在監(jiān)控場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)軌跡,根據(jù)軌跡判定目標(biāo)進(jìn)出門禁的情況;然后根據(jù)監(jiān)控場(chǎng)景的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種基于計(jì)數(shù)線的目標(biāo)計(jì)數(shù)規(guī)則,結(jié)合目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡實(shí)現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計(jì);最后結(jié)合門禁系統(tǒng)的身份驗(yàn)證功能,設(shè)定異常通過行為的檢測(cè)規(guī)則,檢測(cè)定義的異常行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效地檢測(cè)通過門禁系統(tǒng)時(shí)發(fā)生的異常行為,尤其對(duì)于行人比較稀疏和沒有明顯遮擋的情況,具有很好的檢測(cè)效果,該方法平均檢測(cè)準(zhǔn)確率能夠達(dá)到90%。
[Abstract]:In order to improve the security performance of the entrance control system, the image processing technology is used to detect the illegal behavior by combining the identity verification function of the entrance guard system with the trailing and brute force two kinds of abnormal passing behavior in the entrance control system, so as to further improve the security performance of the entrance control system. This paper designs and uses a statistic method based on trajectory analysis to get the moving track of the target in the monitored scene through the target detection and tracking algorithm, and then determines the entry and exit of the target according to the trajectory, and then according to the characteristics of the monitoring scene, A target counting rule based on counting line is designed to realize the population statistics combined with the moving track of the target. Finally, combined with the authentication function of the access control system, the detection rules of the abnormal passing behavior are set up to detect the defined abnormal behavior. The experimental results show that this method can detect the abnormal behavior when passing through the access control system effectively, especially for the cases where pedestrians are sparse and have no obvious occlusion. The average detection accuracy of this method can reach 90%.
【作者單位】： 西南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：西南科技大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(15ycx055)
【分類號(hào)】：TU855;TP391.41

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本文編號(hào)：1928035