本文選題：魚眼相機(jī) + 特征點��； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：人群運動估計是人群行為分析的重要步驟。特定場景的人群運動分析和監(jiān)控,是維護(hù)公共安全和社會穩(wěn)定的一個必要措施,也是視頻監(jiān)控領(lǐng)域的一個研究難點。利用魚眼相機(jī)視場大、無視覺盲區(qū)的優(yōu)點,提出了一種基于特征點光流的人群運動估計方法。首先,采用一種基于面積反饋機(jī)制的混合高斯背景差分方法,對原始視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理,并利用圓擬合的方法獲取興趣區(qū)域;其次,為了在保證準(zhǔn)確描述人群目標(biāo)的同時提高算法的實時性,提出一種基于邊緣密度非均勻采樣的人群特征點提取方法來描述運動的人群目標(biāo),并利用LucasKanade光流法計算光流場;最后,為了解決遠(yuǎn)近人群的尺寸大小不一致的問題和魚眼相機(jī)的畸變問題,采用魚眼相機(jī)的透視加權(quán)模型,計算人群運動加權(quán)統(tǒng)計直方圖,獲取人群在魚眼圖像中的全局運動方向和速度。實驗結(jié)果表明,針對密集的人群,該方法能有效、實時地估計人群的運動方向和速度,為人群行為分析提供有力的研究基礎(chǔ)。
[Abstract]:Crowd motion estimation is an important step in crowd behavior analysis. Crowd motion analysis and monitoring in specific scenes is an essential measure to maintain public safety and social stability, and is also a research difficulty in video surveillance field. Based on the advantages of large field of view and no visual blind area, a method of crowd motion estimation based on feature point light flow is proposed. Firstly, a hybrid Gao Si background difference method based on area feedback mechanism is used to preprocess the original video image and obtain the region of interest by circle fitting. In order to ensure accurate description of crowd targets and improve the real-time performance of the algorithm, a crowd feature point extraction method based on non-uniform sampling of edge density is proposed to describe moving crowd targets, and Lucas Kanade optical flow method is used to calculate optical flow field. In order to solve the problem of inconsistent size and distortion of fish-eye camera, the weighted statistical histogram of crowd motion was calculated by using the perspective weighting model of fish-eye camera. The global motion direction and velocity of the crowd in the fish-eye image were obtained. The experimental results show that this method can estimate the movement direction and velocity of the crowd effectively and in real time and provide a powerful basis for the analysis of crowd behavior.
【作者單位】： 湖北大學(xué)計算機(jī)與信息工程學(xué)院;武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：湖北省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項目(201510512041)~~
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 胡學(xué)敏;鄭宏;郭琳;;利用魚眼相機(jī)對密集人群進(jìn)行智能監(jiān)控[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2014年10期

2 張正鵬;江萬壽;張靖;;車載立方體全景影像匹配點的粗差檢測方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2014年10期

3 常慶龍;夏洪山;;利用歸一化前景和二維聯(lián)合熵的人群聚集檢測方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2013年09期

4 胡學(xué)敏;鄭宏;張清;;利用加權(quán)面積透視變換對地鐵站臺進(jìn)行人群監(jiān)控[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2012年03期

5 劉珂;周富強(qiáng);張廣軍;;半徑約束最小二乘圓擬合方法及其誤差分析[J];光電子·激光;2006年05期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 胡學(xué)敏;鄭宏;郭琳;熊饒饒;;利用魚眼相機(jī)對人群進(jìn)行運動估計[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2017年04期

2 熊俊濤;何志良;湯林越;林睿;劉振;;非結(jié)構(gòu)環(huán)境中擾動葡萄采摘點的視覺定位技術(shù)[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報;2017年04期

3 樊夏輝;劉桂禮;孔全存;李東;;用于微小孔對中的直線約束最小二乘嵌套圓擬合方法[J];制造技術(shù)與機(jī)床;2017年01期

4 陳鵬;石少沖;王鋼強(qiáng);;公共環(huán)境下密集人群踩踏事故的預(yù)警系統(tǒng)研究[J];災(zāi)害學(xué);2016年04期

5 彭希鋒;陳爽;李海星;熊朝暉;;幾何功能約束最小二乘法雙短圓弧檢測[J];中國測試;2016年09期

6 馬朋飛;李柳群;潘云龍;;全景魚眼監(jiān)控攝像機(jī)圖像校正核心算法[J];科技與創(chuàng)新;2016年17期

7 郭曉雷;秘建寧;張宇;張欣海;;位置感知的移動節(jié)點聚集檢測方法研究[J];中國電子科學(xué)研究院學(xué)報;2016年04期

8 鮑鴻;曾海濤;白玉磊;胡忠;向志聰;周延周;申作春;;基于概率密度最小二乘擬合的葉片后緣輪廓[J];激光技術(shù);2016年04期

9 朱均超;萬麗;張寶峰;李永晨;;全景立體球視覺裝置的鏡頭位置校準(zhǔn)方法研究[J];激光與紅外;2016年07期

10 劉帥;陳軍;孫敏;趙伶俐;;利用本質(zhì)矩陣對球形全景核線進(jìn)行推導(dǎo)與分析[J];計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2016年05期

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 胡學(xué)敏;鄭宏;張清;;利用加權(quán)面積透視變換對地鐵站臺進(jìn)行人群監(jiān)控[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2012年03期

2 龔健雅;姚璜;沈欣;;利用AdaBoost算法進(jìn)行高分辨率影像的面向?qū)ο蠓诸怺J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2010年12期

3 孟益方;歐陽寧;莫建文;張彤;;基于高斯混合模型的陰影消除算法[J];計算機(jī)仿真;2010年01期

4 雷波;李清泉;;復(fù)雜交通場景中車輛視頻檢測的背景提取與更新[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2009年08期

5 毛以芳;沈小莉;李英哲;栗潔;;基于頭肩矩特征的人體識別研究[J];科技信息;2009年16期

6 郭森;嚴(yán)和平;柳偉;;基于灰度共生矩陣的密集人群人數(shù)估計[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年28期

7 劉珂;周富強(qiáng);張廣軍;;半徑約束最小二乘圓擬合方法及其誤差分析[J];光電子·激光;2006年05期

8 呂�？�,姜澄宇,王寧生;一種新的運動檢測及輪廓追蹤方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2005年08期

9 江萬壽,鄭順義,張祖勛,張劍清;航空影像特征匹配研究[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2003年05期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 宋永江,夏良正,楊世周;多直線全局運動估計及其在圖像穩(wěn)定中的應(yīng)用[J];東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2002年02期

2 楊軍,王群生;一種新的快速塊匹配運動估計搜索算法[J];電視技術(shù);2004年04期

3 宋傳鳴,王相海;小波域視頻運動估計研究進(jìn)展[J];計算機(jī)學(xué)報;2005年10期

4 宋傳鳴;王相海;;一種新的小波域視頻可分級運動估計方案[J];計算機(jī)學(xué)報;2006年12期

5 禹晶;蘇開娜;;塊運動估計的研究進(jìn)展[J];中國圖象圖形學(xué)報;2007年12期

6 金濤;付宇卓;何衛(wèi)鋒;;一種可變塊運動估計結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計[J];微型電腦應(yīng)用;2008年02期

7 王莉莉;黃曉革;甘濤;;一種自適應(yīng)十字—方形運動估計快速算法[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2009年02期

8 王洪源;陳慕羿;;一種低功耗容錯運動估計硬件結(jié)構(gòu)[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2009年22期

9 謝式絢,楊文瑜;介紹動態(tài)圖象中目標(biāo)運動估計的兩種方法[J];計算機(jī)工程;1987年01期

10 段成罡，，顧鐘秀，鄭志航;用基因算法進(jìn)行運動估計[J];上海交通大學(xué)學(xué)報;1996年12期

相關(guān)會議論文 前10條

1 周露平;陳宗海;王海波;;運動估計中的不確定性分析[A];2007系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

2 孫明利;吳一全;;基于改進(jìn)的粒子群算法的塊匹配運動估計方法[A];2008通信理論與技術(shù)新發(fā)展——第十三屆全國青年通信學(xué)術(shù)會議論文集（下）[C];2008年

3 鄒曉春;馮燕;趙歆波;;一種快速的塊匹配運動估計新算法[A];中國航空學(xué)會信號與信息處理專業(yè)全國第八屆學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

4 郭翌;汪源源;侯濤;;基于運動估計和非局部平均的超聲心動圖濾波[A];中國儀器儀表學(xué)會第十二屆青年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

5 歐陽國勝;羅永倫;;一種用于視頻編碼運動估計的新算法[A];2006中國西部青年通信學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

6 鄒曉春;趙歆波;馮燕;;圖像序列分析綜述[A];信號與信息處理技術(shù)第三屆信號與信息處理全國聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

7 魏津瑜;孫靜靜;李欣;代中華;;基于運動估計的動態(tài)夜視圖像的上色算法[A];2011年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第一分冊）[C];2011年

8 高韜;于明;;基于冗余小波變換的運動估計及DSP實現(xiàn)[A];第十三屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

9 李振亞;宋建斌;李波;;一種采用混合搜索模式的H.264運動估計快速算法[A];第四屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

10 魯小兵;肖創(chuàng)柏;;H.264運動估計搜索窗口的動態(tài)調(diào)整算法[A];圖像圖形技術(shù)研究與應(yīng)用2009——第四屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

相關(guān)重要報紙文章 前1條

1 田力;準(zhǔn)確“鎖定”交通肇事車輛[N];人民公安報;2010年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 卓濤;基于外觀模型與運動估計聯(lián)合建模的在線目標(biāo)跟蹤[D];西北工業(yè)大學(xué);2016年

2 陳運必;高性能運動估計的架構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化的研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

3 紀(jì)中偉;先進(jìn)的運動估計與運動補(bǔ)償算法在數(shù)字視頻處理中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2002年

4 王鎮(zhèn)道;視頻壓縮的運動估計與小波方法研究[D];湖南大學(xué);2008年

5 魏偉;視頻壓縮編碼的運動估計與補(bǔ)償技術(shù)[D];天津大學(xué);2008年

6 許曉中;視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中運動估計技術(shù)研究[D];清華大學(xué);2009年

7 于雪松;基于單目無標(biāo)記點的人體3D運動估計關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

8 劉新春;面向MPEG-4的視頻分割算法研究[D];中國科學(xué)院電子學(xué)研究所;2000年

9 朱向軍;視頻運動對象分割與先進(jìn)運動估計/運動補(bǔ)償算法之研究[D];浙江大學(xué);2006年

10 向東;基于H.264框架的運動估計和變換研究[D];華中科技大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 郭偉;引入昆蟲視覺機(jī)制的粒子濾波目標(biāo)跟蹤方法[D];北京理工大學(xué);2015年

2 程金榜;雷達(dá)視頻傳輸關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];大連海事大學(xué);2015年

3 李顯;基于形狀模型和離散優(yōu)化的超聲圖像運動估計[D];東北大學(xué);2014年

4 郝田田;H.265運動估計的研究與實現(xiàn)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

5 唐寬強(qiáng);基于H.264的運動估計的研究和改進(jìn)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

6 余登超;HEVC中運動估計快速算法的研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2014年

7 魏文振;基于H.264的幀間預(yù)測運動估計技術(shù)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

8 李紅;基于H.264的運動估計算法研究[D];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

9 徐情生;H.264整數(shù)運動估計快速算法的電路設(shè)計[D];東南大學(xué);2015年

10 陳杰;面向RGBD的對象分割與運動估計技術(shù)研究[D];南京大學(xué);2016年

本文編號：2116059