低光条件下停机坪场面人体运动目标行为识别方法研究

发布时间：2024-11-03 09:24

　　随着民航产业的发展,飞行出行已经成为时下更多年轻人、中产阶级的首选。但是快速增长的旅客人群也为当今的机场安全带来了巨大的负担,停机坪作为机场中极其重要的一部分,建立全覆盖全天候的智能视频监控系统的需求迫在眉睫。智能视频监控中的核心技术人体行为识别在近几年发展迅速,但是研究的重点多是围绕可见光数据展开,在红外数据中少有建树。基于红外视频数据的相应技术因红外图像色彩纹理信息缺失、目标边缘模糊等问题依旧无法实现实时有效的人体行为识别。所以本文的研究针对红外视频中的人体行为识别而展开。传统的行为识别技术存在的主要问题是特征描述子表征能力弱,在复杂多变的场景下鲁棒性差,特征维度巨大,往往需要使用特殊的编码方法降维,这无疑加大了计算成本。而近几年兴起的卷积神经网络方法,其特征学习能力强,能够通过数据分布自适应地捕获其中的信息,提取出抽象的语义特征,其端到端的模型结构也大大减少了数据预处理和后续分类的计算成本。所以本文采用卷积神经网络的方法,对红外视频中的人体动作信息进行学习建模。本文的主要贡献如下:首先,本文提出了两种分别适合RGB数据和光流数据的三维卷积神经网络。两支网络根据相应的数据类型做出结构...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

目标跟踪的研究已发展了几十年，各类算法层出不穷。而动作识别分类的研究，由于其对视频数据的需求、硬件计算能力的要求，在一段时间都停滞不前。而在近几年，随着图像芯片的迅速发展，全球范围内视频数据的累积、大量科研人员投入关注，使得基于视频序列的动作识别的算法[8]又再次新兴了起来。在过....

图2.1RGBdifference[30]模拟光流前面说到光流是目前深度学习算法中使用最多效果最好的网络输入特征，但是对庞数据计算光流是很大的工作量，极度占用计算资源，因此为了大大减小计算成本，Pher等人[35]提出了通过生成式网络来生成的类光流特征图的模拟光流特征，....

可能在三维空间里就可以通过一个平面来划分，而这个平面就是所谓的超平面。SVM的训练就是使得每类样本都距离这个超平面越来越远，而且通过引入惩罚系数来对错误分类的样本进行调节，从而提高整体的分类水平。但是由于SVM提高数据维度的操作，有时候也会伴随着维度灾难的产生。不过总体而言，....

图2.4卷积操作积神经网络对比于其他神经网络的优势也主要体现在对卷积层的三种改进中，局部感知、权值共享和多卷积核。部感知。如图2.5所示，传统的神经网络采用全连接的方式对输入图像的全局，这样对于一个mm的输入图像而言，需要一个mm的滤波器进行处理，所数个数为....

本文编号：4011045