本文選題：人流量統(tǒng)計　切入點：目標(biāo)檢測與跟蹤　出處：《華中科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：視頻監(jiān)控系統(tǒng)興起于二十世紀(jì)七十年代，但發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)不只是單純的場景記錄功能，，隨著計算機視覺、模式識別、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和成熟，許多以往在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中需要人工分析操作完成的任務(wù)已經(jīng)能夠通過這些技術(shù)自動化完成，因此更準(zhǔn)確地說現(xiàn)在的視頻監(jiān)控系統(tǒng)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)�；谝曨l的人流量統(tǒng)計技術(shù)正是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的一個重要應(yīng)用。人流量統(tǒng)計數(shù)據(jù)是商場、地鐵、機場等公共場所進行管理和決策的重要依據(jù)，因此人流量統(tǒng)計技術(shù)有著非常廣泛的應(yīng)用前景。 基于視頻的人流量統(tǒng)計技術(shù)通常包含目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)計數(shù)等相關(guān)技術(shù)，本文提出了一種在已知視頻場景參數(shù)下的基于HOG特征檢測與跟蹤的人流量統(tǒng)計算法，該算法采用檢測場景中行人的人頭部分來作為計數(shù)依據(jù)，避免了處理目標(biāo)遮擋問題；使用HOG特征來描述目標(biāo)表觀特征，使得算法具有抗光照變化能力和較好的魯棒性；采用檢測與跟蹤相融合的目標(biāo)跟蹤算法，高效地處理了場景中的多目標(biāo)跟蹤問題；計數(shù)實現(xiàn)了跨線計數(shù)和區(qū)域計數(shù)兩種方式，滿足了實際應(yīng)用需求。針對人流量統(tǒng)計技術(shù)實際應(yīng)用場景中的攝像頭多角度問題，提出了一種基于多分類器解決方案，在不采用復(fù)雜分類器的情況下提升了目標(biāo)檢測的精度，并且給出了多分類器自選擇算法，自動化的選擇最佳分類器。視頻中的行人統(tǒng)計目標(biāo)大小是未知的，并且存在多種尺度，我們在文中提出了一種目標(biāo)檢測尺度在線學(xué)習(xí)的算法，能夠自動學(xué)習(xí)出場景中各區(qū)域的最佳目標(biāo)檢測尺度，從而不再需要使用多尺度掃描檢測方法，極大的加速了人流量統(tǒng)計算法的時間效率。
[Abstract]:Video surveillance system rose in 1970s, but now it is not just scene recording function. With the development and maturity of computer vision, pattern recognition, machine learning and other related technologies,Many tasks which need manual analysis and operation in video surveillance system can be completed automatically by these technologies. Therefore, the current video surveillance system is an intelligent video surveillance system.The human flow statistics technology based on video is an important application in intelligent video surveillance system.The statistical data of population flow is an important basis for management and decision making in public places such as shopping malls, subway, airport and so on. Therefore, the statistical technology of population flow has a very broad application prospect.The techniques of human flow statistics based on video usually include target detection, target tracking, target counting and so on. In this paper, we propose a new human flow statistics algorithm based on HOG feature detection and tracking under known video scene parameters.The algorithm uses the human head of the pedestrian in the scene as the counting basis to avoid the target occlusion problem, and uses the HOG feature to describe the target surface feature, which makes the algorithm has the ability to resist the change of illumination and has better robustness.A target tracking algorithm which combines detection and tracking is used to efficiently deal with the multi-target tracking problem in the scene, and cross-line counting and region counting are realized to meet the practical application requirements.Aiming at the problem of multi-angle camera in the practical application of human flow statistics technology, a multi-classifier based solution is proposed, which improves the accuracy of target detection without using complex classifier.The self-selection algorithm of multi-classifier and the automatic selection of optimal classifier are also given.The pedestrian size in video is unknown and there are many kinds of scales. In this paper, we propose an online learning algorithm of target detection scale, which can automatically learn the best target detection scale in each region of the scene.Therefore, it is no longer necessary to use multi-scale scan detection method, which greatly accelerates the time efficiency of the algorithm.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN948.6

【參考文獻】

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本文編號：1713646