【摘要】：經(jīng)濟社會的發(fā)展,使得公共場所的視頻監(jiān)控需求強烈。目前,在車站、廣場、政府機關(guān)門口等公共場所已有大量的視頻監(jiān)控設(shè)備投入使用,但這些設(shè)備只能完成視頻圖像的獲取與記錄,并不能智能的對人群進行分析,仍然需要大量的人力來完成對異常情況的監(jiān)控任務(wù)。隨著監(jiān)控點布置得越來越多,人力已經(jīng)越來越難以完成實時的監(jiān)控情況分析。如何在現(xiàn)有監(jiān)控設(shè)備獲取的視頻源中完成對人群情況的分析,并對異常情況做出預(yù)警,是近年來研究的熱點。本文開展了對基于人流量的公安群體性事件決策分析預(yù)警系統(tǒng)中的若干關(guān)鍵技術(shù)問題的探討,論文主要研究內(nèi)容包括：一,對前景目標檢測方法做了探討,提出一種結(jié)合時空混合高斯背景建模和三幀差法的目標檢測算法,能有效應(yīng)對背景中出現(xiàn)的非平穩(wěn)波動。并對前景目標檢測中的陰影、噪聲、孔洞等干擾做了處理,通過實驗驗證其效果。二,對視頻圖像中人數(shù)統(tǒng)計算法做了研究,設(shè)計一套人數(shù)統(tǒng)計方案,探討其中的關(guān)鍵算法,并通過實驗驗證其有效性。除了精確的計數(shù)外,也對基于圖像像素特征和人數(shù)的擬合做了研究,對人數(shù)進行估計,以獲得人群密度。三,研究了基于機器學習的人群密集度估計方法。采用灰度共生矩陣提取圖像特征量,用支持向量機方法對采集到的不同人群密度的視頻圖像進行了分類,以獲得人群密度級別,實驗取得了較好的效果。
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【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN948.6

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本文編號：2490671