本文關(guān)鍵詞：監(jiān)控場景下的行人檢測與跟蹤及系統(tǒng)設(shè)計(jì)　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 視頻監(jiān)控系統(tǒng) 行人檢測 行人跟蹤 形變部件模型 聚合通道特征

【摘要】：視頻中的目標(biāo)檢測與跟蹤是實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵,在行為分析、輔助駕駛系統(tǒng)、機(jī)器人視覺等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。而對行人的檢測與跟蹤是其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,由于行人具有姿態(tài)多變性的特征,外觀易受衣著、尺度變化、遮擋和拍攝角度等因素的影響,包括監(jiān)控場景中的不確定因素,一直是圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)。為了在監(jiān)控場景下準(zhǔn)確的進(jìn)行行人檢測與跟蹤工作,本文深入研究了行人檢測算法與行人跟蹤算法,并對相關(guān)的算法進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)計(jì)出了一套具有良好性能的行人檢測與跟蹤系統(tǒng)。在設(shè)計(jì)出此系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,本文研究的主要內(nèi)容和成果如下:1、對經(jīng)典的行人檢測算法進(jìn)行研究。圖像中的行人檢測流程包括圖像預(yù)處理、特征提取、分類器訓(xùn)練和后處理過程,研究的主要內(nèi)容包括星型級聯(lián)可形變部件模型(star-cascade Deformable Part Model,casDPM)、聚合通道特征(Aggregate Channel Features,ACF),實(shí)現(xiàn)對圖像中行人的檢測;研究了二值范數(shù)梯度(Binarized Normed Gradients,BING)目標(biāo)提取算法,并與行人檢測算法進(jìn)行融合優(yōu)化;在后處理階段對非極大值抑制算法(Non-maximumSuppression,Nms)進(jìn)行了改進(jìn)。同時(shí)對改進(jìn)模型的方法進(jìn)行了擴(kuò)展性驗(yàn)證,并分別在INRIA數(shù)據(jù)集和實(shí)際監(jiān)控場景中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析,可以看出本文提出的行人檢測算法具有擴(kuò)展性和魯棒性。2、提出了改進(jìn)的cas-CSK行人跟蹤算法。列舉了一些常用的行人跟蹤方法,并對Mean-Shift 算法、訓(xùn)練-學(xué)習(xí)-檢測(Tracking-Learning-Detection,TLD)算法進(jìn)行了簡要介紹;同時(shí)對基于核相關(guān)的循環(huán)矩陣(CSK)算法進(jìn)行了詳細(xì)研究分析,結(jié)合行人檢測分類器,并根據(jù)實(shí)際情況對局部區(qū)域進(jìn)行檢測,降低目標(biāo)在遮擋、光照劇烈變化、姿態(tài)變化造成跟蹤窗口漂移的可能性,詳細(xì)介紹了改進(jìn)算法的步驟,提出了改進(jìn)的cas-CSK行人跟蹤算法;并在監(jiān)控場景中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比分析,驗(yàn)證了改進(jìn)的跟蹤算法具有一定的魯棒性。3、完成了行人檢測與跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)。將上述行人檢測與行人跟蹤模塊進(jìn)行了組合,包含原算法和改進(jìn)的算法;另外還包括圖像預(yù)處理模塊,例如:Gamma校正、圖像濾波、幾種邊緣檢測算子等功能;以及擴(kuò)展的功能模塊:駕駛員檢測、車窗檢測,形成了一套能夠在監(jiān)控場景下進(jìn)行行人檢測與跟蹤的系統(tǒng)。本文重點(diǎn)研究了行人檢測與行人跟蹤模塊,該部分算法的好壞決定著整個(gè)系統(tǒng)的質(zhì)量,其他模塊則是本文的基礎(chǔ)工作。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1324667