本文關(guān)鍵詞：智能視頻監(jiān)控中行人檢測與跟蹤技術(shù)的研究與實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 智能視頻監(jiān)控 行人檢測 行人跟蹤 行人計數(shù)

【摘要】：本文通過對智能視頻監(jiān)控中行人檢測與跟蹤技術(shù)的研究與分析,針對其存在的問題,從運動目標(biāo)的檢測、行人的識別、運動目標(biāo)的跟蹤和計數(shù)的功能四個方面對行人檢測與跟蹤進行設(shè)計與實現(xiàn)。本文主要工作如下:1、在運動目標(biāo)檢測方面,本文對常用的三種檢測方法進行了比較與分析,并根據(jù)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實際需求,采用基于高斯混合模型背景差分方法來對運動目標(biāo)進行檢測。2、在行人識別方面,本文以傳統(tǒng)行人形狀特征的粗略篩選技術(shù)為基礎(chǔ),提出先對邊緣對稱特征(物理特征)進行粗略篩選,然后使用多特征融合技術(shù)(抽象特征)對行人進行精確識別的方法。針對多特征融合技術(shù),提出了一種基于HOG-WLD的融合特征技術(shù)。該技術(shù)通過對目標(biāo)特征全面描述并將其送入已經(jīng)訓(xùn)練好的SVM分類器進行識別,提高了行人識別的準(zhǔn)確度。實驗表明該技術(shù)不僅滿足了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實時性,而且對系統(tǒng)行人識別的準(zhǔn)確性有一定程度的提高。3、在行人跟蹤方面,本文采用基于卡爾曼濾波器算法對行人跟蹤進行實現(xiàn),即通過手動圈畫多個感興趣目標(biāo)和自動分配跟蹤器來實現(xiàn)多個目標(biāo)跟蹤。4、在行人計數(shù)方面,通過對行人檢測和跟蹤技術(shù)的研究與分析,本文將這兩種技術(shù)應(yīng)用到了行人計數(shù)之中,即先分別對左右兩側(cè)進入視頻的行人進行統(tǒng)計,然后進行總的人數(shù)統(tǒng)計。實驗檢驗表明,本文設(shè)計的行人檢測與跟蹤方案在改善智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)實時性同時,也提高了系統(tǒng)的魯棒性。
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;TN948.6

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本文編號：1247364