图书馆监控视频人数统计的研究与开发

发布时间：2017-04-25 07:01

  本文关键词：图书馆监控视频人数统计的研究与开发，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着视频监控设备的发展和图像处理技术的进步,视频监控变的更加智能化,并在公共管理、安全防盗等方面得到了广泛的应用。图书馆作为高校重要的公共场所,如何高效管理,使其资源得到充分的利用,一直都是研究的一个重要方面。而利用图书馆内已有的监控设备,采用视频图像处理技术的解决方案,具有成本低、操作方便、实时性好的优势。本论文正是利用图书馆的监控视频,统计出各区域的人数,使图书馆的资源被充分利用,具有重要现实意义。本文首先分析了图书馆与其他场所不同之处,对比了图书馆人数统计的几种常用方案的优缺点。针对图书馆特有的环境,设计了基于图书馆监控视频的人数统计系统,并提出在本系统设计中遇到的问题,给出解决这些问题的思路。接下来介绍了人体特征检测人脸的处理算法,提取视频中的人体特征,并采用了基于AdaBoost算法的人脸检测分类器统计人体特征。最后针对图书馆特有的环境,改进了人体特征检测算法,并应用于图书馆人数统计系统。由于图书馆拥有的特殊环境,首先图书馆内拥有大量的书架遮挡了监控目标,且在书架旁的监控目标以站立为主,其次图书馆内读者以坐立为主,但坐立的方向并不统一,且对象姿态有差异,最后图书馆内各个区域人数密度、光线场景差异大。针对这些情况,本文提出以下相应的解决方案。1.根据图书馆场景中各监控设备与人体的相对位置不同,设定提取相对明显的人体特征进行统计人数,有效的减少由于检测环境的不同对结果带来的影响。2.对同一个场景采用级联的方式,利用不同的特征提取方法与特征分类器方法进行组合,同时提取多组有效人体特征,增强检测结果的准确性。3.由于环境变化或干扰,检测的初始数据会在实际值上下变化。本文通过对初始数据进行均值处理,有效减少检测数据漂移的影响,使最终结果更加稳定准确。实验结果表面,本论文提出的针对图书馆内人数统计的解决方案,提高了统计的准确率。最后,本文对研究过程中存在的不足进行了分析,并指出下一步工作计划。
【关键词】：图书馆 视频监控 人数统计 特征分类器 级联分类器
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN948.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• Contents9-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.2 国内外监控视频人数统计的研究现状13-14
• 1.3 论文设计的主要内容14-15
• 1.4 论文章节安排15-17
• 第二章 图书馆人数统计的需求分析和方案设计17-22
• 2.1 需求分析17-18
• 2.2 方案设计18-21
• 2.2.1 红外线人数统计系统18-19
• 2.2.2 门禁刷卡系统19-20
• 2.2.3 利用监控视频人数统计系统20-21
• 2.3 小结21-22
• 第三章 基于图像处理的算法研究22-32
• 3.1 算法的分类22-23
• 3.2 人脸图像区域分割23-29
• 3.3 人脸特征定位与验证29-32
• 3.3.1 对眼睛部位的标定29-30
• 3.3.2 对嘴巴部位的标定30-31
• 3.3.3 对鼻子部位的标定31-32
• 第四章 基于视频的人数统计算法研究32-46
• 4.1 人体特征的选取32-35
• 4.2 图片预处理35-38
• 4.3 人脸检测技术分析38-41
• 4.3.1 人脸检测方法38-40
• 4.3.2 人脸跟踪方法40-41
• 4.4 基于AdaBoost算法的人脸检测分类器41-46
• 4.4.1 AdaBoost算法原理41-42
• 4.4.2 Haar特征与构造分类器42-46
• 第五章 图书馆人数统计系统的设计与测试46-53
• 5.1 图书馆人数统计系统的整体设计46-47
• 5.2 监控视频的图像处理模块47-48
• 5.3 改进的人体特征检测模块与测试48-51
• 5.4 实验总体测试与分析51-53
• 总结与展望53-55
• 参考文献55-58
• 攻读学位期间发表的论文58-60
• 致谢#@@

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  本文关键词：图书馆监控视频人数统计的研究与开发，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：325825