發(fā)布時間：2021-05-10 12:40

　　客流統(tǒng)計是城市建設(shè)與商業(yè)經(jīng)營中必不可缺的重要決策工作。針對目前客流監(jiān)控場景易受行人并肩遮擋以及環(huán)境因素干擾的問題,本文提出了一種基于雙目立體視覺的客流統(tǒng)計方法,其通過引入深度信息得到行人頭部完整視差圖進(jìn)行檢測,能夠有效避免行人相互簇?fù)碇丿B導(dǎo)致漏檢的情況,實現(xiàn)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)自動準(zhǔn)確的客流統(tǒng)計。主要工作和成果如下:（1）采用改進(jìn)Census變換的半全局立體匹配算法獲取視差圖。該算法結(jié)合AD（絕對誤差）、GRD（梯度）和快速Census三種度量函數(shù)的特征,通過融合像素強度、梯度邊界和紋理結(jié)構(gòu)信息改善視差圖質(zhì)量,解決了目前單一匹配代價的半全局立體匹配算法難以獲取高匹配精度的問題。經(jīng)實驗論證,相比基于Census變換的半全局匹配算法,該算法的視差圖像素誤差率得到了有效降低,視差圖質(zhì)量方面有所提升,取得較理想的匹配效果,實現(xiàn)了有效致密視差圖的獲取,得到了行人頭部清晰完整的視差圖,滿足基于深度信息目標(biāo)檢測的需求。（2）設(shè)計了基于圖像深度信息的目標(biāo)檢測算法,采用深度分層的方法將存在目標(biāo)信息的深度層提取出來,并定位目標(biāo)的具體位置。通過引入深度信息,為目標(biāo)檢測提供了更多的輔助信息,實現(xiàn)了基于深度信息的改進(jìn)橢圓... 

【文章來源】：長春理工大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 課題研究的目的和意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 客流統(tǒng)計分析技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.3.2 客流統(tǒng)計相關(guān)算法研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
        1.4.1 論文的主要研究內(nèi)容
        1.4.2 論文的框架結(jié)構(gòu)
第2章 雙目立體視覺客流統(tǒng)計相關(guān)理論
    2.1 雙目立體視覺
        2.1.1 雙目立體視覺的概念
        2.1.2 雙目立體視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    2.2 雙目攝像機標(biāo)定
    2.3 雙目立體匹配
    2.4 目標(biāo)檢測技術(shù)
    2.5 目標(biāo)跟蹤與計數(shù)
    2.6 本章小結(jié)
第3章 改進(jìn)Census變換的半全局立體匹配算法
    3.1 代價計算
        3.1.1 AD與 Census匹配代價
        3.1.2 改進(jìn)AD與快速Census變換融合的代價函數(shù)
    3.2 代價聚合與視差計算
    3.3 視差求精
    3.4 實驗結(jié)果
        3.4.1 Middlebury平臺標(biāo)準(zhǔn)圖片的實驗結(jié)果
        3.4.2 實際圖片測試結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于深度圖的客流統(tǒng)計算法
    4.1 深度分層目標(biāo)檢測算法流程
    4.2 視差圖預(yù)處理
        4.2.1 基于深度閾值的背景去除
        4.2.2 視差圖形態(tài)學(xué)處理
    4.3 目標(biāo)檢測算法研究
        4.3.1 深度分層掃描目標(biāo)檢測方法
        4.3.2 基于連通域分析的目標(biāo)檢測算法
    4.4 目標(biāo)跟蹤與計數(shù)算法
    4.5 公交車客流統(tǒng)計實驗結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于TOF相機的人頭檢測算法研究[J]. 武孝勇,張維忠,袁翠梅,姚孟奇.  青島大學(xué)學(xué)報(工程技術(shù)版). 2017(04)
[2]基于雙目圖像的行人檢測與定位系統(tǒng)研究[J]. 楊榮堅,王芳,秦浩.  計算機應(yīng)用研究. 2018(05)
[3]基于OpenCV的公交客流計數(shù)方法[J]. 張震,李進(jìn)鋼.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2017(02)
[4]基于智能視頻的客流人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 陳東偉,韓娜,吳振權(quán),陳永樂.  信息技術(shù). 2016(05)
[5]基于OpenCV實現(xiàn)雙目視覺下的客流計數(shù)算法[J]. 張震,王文娟.  計算機應(yīng)用與軟件. 2015(11)
[6]一種基于視頻的公交客流自動統(tǒng)計方法[J]. 趙祥模,閔海根,常志國,徐志剛.  計算機工程. 2015(06)

碩士論文
[1]基于雙目相機的公交乘客計數(shù)系統(tǒng)研究[D]. 龐鳳蘭.長安大學(xué) 2017
[2]基于立體視覺的人頭檢測與統(tǒng)計方法研究[D]. 張華.湖南大學(xué) 2015
[3]基于立體視覺的雙目匹配[D]. 李嬌.南京理工大學(xué) 2015



本文編號：3179382