發(fā)布時間：2018-03-03 08:10

  本文選題：視頻監(jiān)控　切入點(diǎn)：人流量統(tǒng)計(jì)　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：針對目前世界各國對人流量統(tǒng)計(jì)的迫切需求,本文致力于開發(fā)一種基于視頻監(jiān)控的人流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)。作為視頻監(jiān)控領(lǐng)域的重要應(yīng)用和研究熱點(diǎn),人流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)在車站安防、商場超市和交通管理等方面被廣泛使用。系統(tǒng)主要建立在計(jì)算機(jī)視覺和模式識別技術(shù)的基礎(chǔ)上,通過對運(yùn)動目標(biāo)檢測和人體目標(biāo)識別、跟蹤算法的深入研究,最終實(shí)現(xiàn)了人數(shù)統(tǒng)計(jì)的目的。本文的主要工作如下：(1)本文在對比多種運(yùn)動檢測方法后,選擇幀差法中的三幀差分法作為目標(biāo)檢測的核心算法,同時在此基礎(chǔ)上融合了最大類間方差法,達(dá)到動態(tài)取閾值的目的。此外,為了降低改進(jìn)后算法的時間復(fù)雜度,算法在閡值自適應(yīng)前進(jìn)行了預(yù)先判定,達(dá)到優(yōu)先保證檢測效果的同時最大化地提高算法的實(shí)時性。(2)人體的目標(biāo)識別方面,系統(tǒng)采取SVM向量機(jī)分類HOG特征的識別方法。通過對HOG梯度信息的提取和SVM向量機(jī)的樣本訓(xùn)練來判定檢測目標(biāo)是否屬于人體。(3)對于目標(biāo)跟蹤部分,本文仔細(xì)分析了常用的Cam-Shift跟蹤算法的缺陷,進(jìn)行了相應(yīng)的優(yōu)化改進(jìn)。對于復(fù)雜背景問題,系統(tǒng)加入了多特征融合實(shí)現(xiàn)最大程度的提取目標(biāo)信息；對于遮擋干擾,系統(tǒng)增加了改進(jìn)的Kalman濾波算法進(jìn)行運(yùn)動趨勢預(yù)測。(4)基于對上述關(guān)鍵技術(shù)的研究,本文成功完成了系統(tǒng)軟、硬件以及客戶端平臺的搭建。同時經(jīng)實(shí)測證明,系統(tǒng)能夠?qū)崟r可靠地進(jìn)行人流量統(tǒng)計(jì),具有良好的實(shí)踐價值。
[Abstract]:In view of the urgent demand of people flow statistics in the world at present, this paper is devoted to the development of a human flow statistics system based on video surveillance. As an important application and research hotspot in the field of video surveillance, the human flow statistics system is used in the station security protection. Shopping malls, supermarkets and traffic management are widely used. The system is mainly based on computer vision and pattern recognition technology. The main work of this paper is as follows: 1. After comparing many methods of motion detection, this paper chooses the three-frame difference method of frame difference method as the core algorithm of target detection. In addition, in order to reduce the time complexity of the improved algorithm, the threshold value is pre-determined before adaptive threshold. To achieve priority to ensure the detection effect while maximizing the real-time performance of the algorithm. The system adopts SVM vector machine to classify HOG features. By extracting the HOG gradient information and training the samples of SVM vector machine to determine whether the detection object belongs to human body. In this paper, the defects of common Cam-Shift tracking algorithms are analyzed carefully, and the corresponding optimization improvements are made. For complex background problems, the system adds multi-feature fusion to maximize the extraction of target information, and for occlusion interference, The system adds the improved Kalman filter algorithm to predict the motion trend. (4) based on the research of the above key technologies, the software, hardware and client platform of the system are successfully built. The system can count the flow of people in real time and reliably, and has good practical value.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6

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本文編號：1560214