本文選題：智能視頻監(jiān)控 + 行人運(yùn)動分析　； 參考：《國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：隨著智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的不斷普及,行人跟蹤和識別技術(shù)已成為計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn),對提高視頻監(jiān)控檢測結(jié)果的準(zhǔn)確度有著重要作用,在圖像處理、智能視頻監(jiān)控、視覺導(dǎo)航、信息檢索以及多媒體應(yīng)用等方面有著重要的實(shí)用價(jià)值和研究意義。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新成果包括:1.深入分析了社會治安視頻監(jiān)控的特點(diǎn),探究可能遇到的難題,明確了系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)原理、過程和需要解決的問題。詳細(xì)分析了方向梯度直方圖(HOG)的基本原理和特點(diǎn)。2.對行人跟蹤與運(yùn)動分析相關(guān)算法進(jìn)行了研究,闡述了運(yùn)動目標(biāo)分類常用的方法,對行人檢測流程及相關(guān)算法進(jìn)行了介紹,對當(dāng)前流行的基于HOG和支持向量機(jī)的行人檢測方法進(jìn)行了重點(diǎn)分析。3.以提取特征和構(gòu)造分類器這兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)為基礎(chǔ),使用興趣點(diǎn)檢測器獲取影片中的時(shí)空關(guān)鍵點(diǎn),經(jīng)過量化后以關(guān)鍵點(diǎn)出現(xiàn)頻率的形式來表示。并通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)合并3-D HOG與KPD特征相比單一特征能夠提升整體的識別率。4.分析了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基本需求,介紹了硬件結(jié)構(gòu)和模塊組成,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于HOG特征的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)原型,并對其相關(guān)性能進(jìn)行了驗(yàn)證,取得了較好的效果。
[Abstract]:With the popularity of intelligent video surveillance system, pedestrian tracking and recognition technology has become a research hotspot in the field of computer vision and image processing, which plays an important role in improving the accuracy of video surveillance detection results. Intelligent video surveillance, visual navigation, information retrieval and multimedia applications have important practical value and research significance. The main research contents and innovative results of this paper include: 1. This paper deeply analyzes the characteristics of social security video surveillance, probes into the problems that may be encountered, and clarifies the design principle, process and problems to be solved of the system software. The basic principle and characteristics of directional gradient histogram (hog) are analyzed in detail. This paper studies the algorithms of pedestrian tracking and motion analysis, expounds the common methods of classification of moving objects, introduces the flow of pedestrian detection and related algorithms. The popular pedestrian detection methods based on hog and support vector machine are analyzed in detail. Based on the two key techniques of feature extraction and classifier construction, interest point detector is used to obtain the space-time key points in the film. After quantization, the key points are expressed in the form of frequency of the key points. Experimental results show that the combination of 3-D hog and KPD features can improve the overall recognition rate. 4. This paper analyzes the basic requirements of video surveillance system, introduces the hardware structure and module composition, implements an intelligent video surveillance system prototype based on hog features, and verifies its related performance and achieves good results.
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41;TN948.6

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本文編號：2106107