發(fā)布時間：2017-12-23 16:42

  本文關鍵詞：監(jiān)控場景下的行人檢測與跟蹤及系統(tǒng)設計　出處：《南京理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 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】：視頻中的目標檢測與跟蹤是實現(xiàn)智能監(jiān)控系統(tǒng)的關鍵,在行為分析、輔助駕駛系統(tǒng)、機器人視覺等領域都有著廣泛的應用。而對行人的檢測與跟蹤是其中的關鍵環(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,一直是圖像處理領域的研究熱點與難點。為了在監(jiān)控場景下準確的進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,并對相關的算法進行優(yōu)化,設計出了一套具有良好性能的行人檢測與跟蹤系統(tǒng)。在設計出此系統(tǒng)的基礎上,本文研究的主要內容和成果如下:1、對經典的行人檢測算法進行研究。圖像中的行人檢測流程包括圖像預處理、特征提取、分類器訓練和后處理過程,研究的主要內容包括星型級聯(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)目標提取算法,并與行人檢測算法進行融合優(yōu)化;在后處理階段對非極大值抑制算法(Non-maximumSuppression,Nms)進行了改進。同時對改進模型的方法進行了擴展性驗證,并分別在INRIA數(shù)據集和實際監(jiān)控場景中進行仿真實驗分析,可以看出本文提出的行人檢測算法具有擴展性和魯棒性。2、提出了改進的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、訓練-學習-檢測(Tracking-Learning-Detection,TLD)算法進行了簡要介紹;同時對基于核相關的循環(huán)矩陣(CSK)算法進行了詳細研究分析,結合行人檢測分類器,并根據實際情況對局部區(qū)域進行檢測,降低目標在遮擋、光照劇烈變化、姿態(tài)變化造成跟蹤窗口漂移的可能性,詳細介紹了改進算法的步驟,提出了改進的cas-CSK行人跟蹤算法;并在監(jiān)控場景中進行了實驗對比分析,驗證了改進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)的設計開發(fā)。將上述行人檢測與行人跟蹤模塊進行了組合,包含原算法和改進的算法;另外還包括圖像預處理模塊,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)控場景下進行行人檢測與跟蹤的系統(tǒng)。本文重點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系統(tǒng)的質量,其他模塊則是本文的基礎工作。
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1324668