基于監(jiān)控視頻的行人統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)在許多人群管理、公共安全應(yīng)用中提供安全支持。區(qū)別于普通的行人統(tǒng)計(jì),大規(guī)模行人統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的場景更加復(fù)雜、面臨的問題也更多,諸如行人尺度差異大、背景復(fù)雜、行人數(shù)目多以及光線差異大等。由于場景不同,這些難題不能使用普通的行人統(tǒng)計(jì)方法解決。本文致力于完成復(fù)雜場景下的大規(guī)模行人統(tǒng)計(jì),具有一定的實(shí)際意義。本文提出一種端到端的行人統(tǒng)計(jì)方法,基于深度學(xué)習(xí)完成行人數(shù)目的回歸統(tǒng)計(jì),而這樣的統(tǒng)計(jì)無需圖像預(yù)處理,也無需提取手工設(shè)計(jì)的特征。在方法研究中,首先設(shè)計(jì)一個多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks,CNN）,并利用CNN提取圖像的深層特征,通過歐式距離損失函數(shù)對比人數(shù)預(yù)測值與真值,訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并完成回歸統(tǒng)計(jì)。為了進(jìn)一步增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模型對運(yùn)動行人的捕捉能力,網(wǎng)絡(luò)模型整合了原圖像與運(yùn)動圖像兩種信息,訓(xùn)練出兩個獨(dú)立的模型,分別統(tǒng)計(jì)靜止的行人與運(yùn)動的行人。最后,利用特征圖合并的方法,將兩個模型進(jìn)行融合,形成一個完整的行人統(tǒng)計(jì)模型。為了驗(yàn)證模型在復(fù)雜場景下的有效性,筆者采集了重慶市解放碑步行街的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),并且進(jìn)行了行人位置與數(shù)量標(biāo)注,作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。為了與目前常... 

【文章來源】：蘭州理工大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

上海外灘跨年夜踩踏事故現(xiàn)場

2011 年 2 月 21 日晚，在馬里首都巴馬科的一座大型根據(jù)官方公布的數(shù)據(jù)，此次踩踏事件造成 36 人死亡 31 日晚 23 時，上海市外灘的陳毅廣場發(fā)生嚴(yán)重?fù)頂D 月 1 日已造成 36 人死亡，47 人受傷。2015 年 9 月 24部的米納地區(qū)發(fā)生朝覲者踩踏事故，事故共造成了至2000 余人受傷。圖 1.1 與圖 1.2 分別為踩踏事故現(xiàn)場圖圖 1.1 上海外灘跨年夜踩踏事故現(xiàn)場

工程碩士學(xué)位論文的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比，深度學(xué)習(xí)擁有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，也想獲得這樣的效果，所付出的代價也是顯而易見的，那便是訓(xùn)練數(shù)據(jù)做支持，深度學(xué)習(xí)才能展現(xiàn)出超強(qiáng)的實(shí)力。伴隨各大互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛開始貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，很多有價值的數(shù)據(jù)也用，而是被越來越多的研究人員使用。前百度首席科學(xué)家恩達(dá)也在他的新書中對這一問題進(jìn)行了描述[16]，為了更比，他將機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)量與算法效果之間的關(guān)系進(jìn)圖 2.3：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]結(jié)合SVM分類器與HOG特征提取的行人檢測[J]. 徐淵,許曉亮,李才年,姜梅,張建國.  計(jì)算機(jī)工程. 2016(01)
[2]基于運(yùn)動軌跡分量的行人徘徊行為檢測研究[J]. 趙衛(wèi)峰,黃沄.  電視技術(shù). 2015(19)
[3]基于分層深度學(xué)習(xí)的魯棒行人分類[J]. 丁文秀,孫銳,閆曉星.  光電工程. 2015(09)
[4]幾種典型局部圖像特征的比較[J]. 雷蘭一菲,郎海濤.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2010(S2)
[5]基于模擬退火算法思想的粒子群優(yōu)化算法[J]. 高尚,楊靜宇,吳小俊,劉同明.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2005(01)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的溯源視頻目標(biāo)檢測與識別[D]. 劉健.東南大學(xué) 2016
[2]基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法研究及應(yīng)用[D]. 萬維.電子科技大學(xué) 2015
[3]基于人頭檢測的人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法研究[D]. 張丙坤.西安科技大學(xué) 2013
[4]基于邊緣特征的行人檢測技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 李倩.東北大學(xué) 2011



本文編號：3601490