隨著社會(huì)的不斷發(fā)展,人們對(duì)安防的需求也日益提高。由于人流量大,人員較雜的特點(diǎn),廣場(chǎng)等大場(chǎng)景一直是安防的重點(diǎn)區(qū)域。由于傳統(tǒng)的200萬(wàn)相機(jī)監(jiān)控范圍有限,無(wú)法兼顧監(jiān)控的視野與清晰度,為實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)控,需要在場(chǎng)景中布置很多相機(jī),不僅增加了傳輸存儲(chǔ)成本,還增加了工作人員查閱錄像的工作量,增加了取證的困難。而由固定相機(jī)和活動(dòng)相機(jī)組成的點(diǎn)面結(jié)合系統(tǒng)能使用少量的設(shè)備兼顧監(jiān)控的廣度和清晰度,但是現(xiàn)有商用點(diǎn)面結(jié)合設(shè)備,一部分沒(méi)有目標(biāo)跟蹤功能,只能手動(dòng)控制,另一部分雖然具備跟蹤功能,但是算法較簡(jiǎn)單,不能適用于人員較多的場(chǎng)景,為了解決這個(gè)問(wèn)題,本文對(duì)視頻監(jiān)控中固定相機(jī)下的行人檢測(cè)以及多目標(biāo)跟蹤以及活動(dòng)相機(jī)下的單目標(biāo)跟蹤進(jìn)行了研究。本文對(duì)基于聚合通道特征的行人檢測(cè)方法進(jìn)行了研究,在行人檢測(cè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集中通過(guò)實(shí)驗(yàn),測(cè)試了不同的特征對(duì)行人檢測(cè)結(jié)果的影響,并確定了聚合通道特征組成,最后在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中存在漏檢率過(guò)高的情況下,完成了行人檢測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集標(biāo)定工作,并在自己標(biāo)定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與Caltech數(shù)據(jù)集組成的增強(qiáng)數(shù)據(jù)集中進(jìn)行訓(xùn)練,取得了較好的效果。多目標(biāo)跟蹤中采用線性卡爾曼濾波算法對(duì)每一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行位置預(yù)測(cè)與更... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Inria數(shù)據(jù)集示例

M——像素強(qiáng)度；G——像素梯度強(qiáng)度。當(dāng)輸入圖片為彩圖時(shí)，像素梯度強(qiáng)度和方向由各通道像素梯度強(qiáng)度的最大值決定。在確定梯度方向區(qū)間時(shí)，只需要將梯度向量[Gx, Gy]與各方向分量中心方向的單位向量做內(nèi)積，內(nèi)積最大的方向，就是此梯度向量所屬的方向分量。

梯度直方圖上，添加顏色特征以提高通道表示方式。常用顏色特征有： 灰度特征是最基本的顏色特征，征。特征 通過(guò)三個(gè) R（紅）、G（綠）現(xiàn)圖像的色彩，是最常見(jiàn)的顏色表現(xiàn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智能視頻監(jiān)控技術(shù)綜述[J]. 黃凱奇,陳曉棠,康運(yùn)鋒,譚鐵牛.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2015(06)
[2]一類非平衡指派問(wèn)題的求解[J]. 陳海偉,王潔.  河南教育學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(03)

碩士論文
[1]基于PTZ攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 宗偉偉.東北大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3379478