移动背景下的行人检测技术

发布时间：2017-12-21 00:27

  本文关键词：移动背景下的行人检测技术　出处：《湖南大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：智能安防监控系统是当今城市居民对家庭住宅、居民社区、停车场等地方的安全性、智能化方面提出的新需求,而运动目标检测和行人目标识别是智能安防监控系统中的核心部分。在移动视觉平台下,由于视频图像的背景也在不断移动变化,使得目标运动和图像背景运动混合在一起,如何检测出多个运动目标并识别运动目标是否为人体是智能安防视频监控系统的重点和难点。本文针对如何在移动背景下检测出多个运动目标与并识别运动目标是否为人体展开研究,研究的内容包括：研究了移动背景下多运动目标检测的相关算法,提出了一种基于稀疏光流与改进后的DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)聚类的多运动目标检测算法。算法首先采用了Harris-Sift算法进行特征点提取并完成了相邻帧特征点匹配；再将相邻帧特征点的运动向量转换成对应的光流坐标图,利用改进后的DBSCAN聚类算法在构建的光流图上完成聚类,从而准确的将运动目标从移动背景中分离出来,得到各个运动目标的估计区域。研究了移动背景下的行人目标识别方法,提出了基于行人几何特征和行人面部肤色特征相结合的行人目标识别方法。在运动目标满足行人几何特征,却不满足行人面部肤色特征时,运用HOG(梯度方向直方图)特征结合SVM(支持向量机)分类器的行人检测方法,将已经得到的运动目标估计区域输入SVM行人检测分类器中,进一步识别该运动目标是否为人体。介绍了将移动背景下的行人检测算法应用在安防视频监控系统上的详细过程,描述了如何开发Android系统下图像识别动态库,最后将本文提出的算法以动态链接库的形式应用于智能安防监控系统中。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1314001