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

【摘要】：人群運(yùn)動(dòng)估計(jì)是人群行為分析的重要步驟。特定場(chǎng)景的人群運(yùn)動(dòng)分析和監(jiān)控,是維護(hù)公共安全和社會(huì)穩(wěn)定的一個(gè)必要措施,也是視頻監(jiān)控領(lǐng)域的一個(gè)研究難點(diǎn)。利用魚眼相機(jī)視場(chǎng)大、無(wú)視覺盲區(qū)的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于特征點(diǎn)光流的人群運(yùn)動(dòng)估計(jì)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(duì)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(shí)提高算法的實(shí)時(shí)性,提出一種基于邊緣密度非均勻采樣的人群特征點(diǎn)提取方法來(lái)描述運(yùn)動(dòng)的人群目標(biāo),并利用LucasKanade光流法計(jì)算光流場(chǎng);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(jì)算人群運(yùn)動(dòng)加權(quán)統(tǒng)計(jì)直方圖,獲取人群在魚眼圖像中的全局運(yùn)動(dòng)方向和速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,針對(duì)密集的人群,該方法能有效、實(shí)時(shí)地估計(jì)人群的運(yùn)動(dòng)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(jì)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(xiàng)目(201510512041)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2116059