基于双目立体视觉的客流统计算法研究

发布时间：2021-05-10 12:40

　　客流统计是城市建设与商业经营中必不可缺的重要决策工作。针对目前客流监控场景易受行人并肩遮挡以及环境因素干扰的问题,本文提出了一种基于双目立体视觉的客流统计方法,其通过引入深度信息得到行人头部完整视差图进行检测,能够有效避免行人相互簇拥重叠导致漏检的情况,实现监控区域内自动准确的客流统计。主要工作和成果如下:（1）采用改进Census变换的半全局立体匹配算法获取视差图。该算法结合AD（绝对误差）、GRD（梯度）和快速Census三种度量函数的特征,通过融合像素强度、梯度边界和纹理结构信息改善视差图质量,解决了目前单一匹配代价的半全局立体匹配算法难以获取高匹配精度的问题。经实验论证,相比基于Census变换的半全局匹配算法,该算法的视差图像素误差率得到了有效降低,视差图质量方面有所提升,取得较理想的匹配效果,实现了有效致密视差图的获取,得到了行人头部清晰完整的视差图,满足基于深度信息目标检测的需求。（2）设计了基于图像深度信息的目标检测算法,采用深度分层的方法将存在目标信息的深度层提取出来,并定位目标的具体位置。通过引入深度信息,为目标检测提供了更多的辅助信息,实现了基于深度信息的改进椭圆... 

【文章来源】：长春理工大学吉林省

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 课题研究的目的和意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 客流统计分析技术研究现状
        1.3.2 客流统计相关算法研究现状
    1.4 本文的研究内容和结构
        1.4.1 论文的主要研究内容
        1.4.2 论文的框架结构
第2章 双目立体视觉客流统计相关理论
    2.1 双目立体视觉
        2.1.1 双目立体视觉的概念
        2.1.2 双目立体视觉系统结构
    2.2 双目摄像机标定
    2.3 双目立体匹配
    2.4 目标检测技术
    2.5 目标跟踪与计数
    2.6 本章小结
第3章 改进Census变换的半全局立体匹配算法
    3.1 代价计算
        3.1.1 AD与 Census匹配代价
        3.1.2 改进AD与快速Census变换融合的代价函数
    3.2 代价聚合与视差计算
    3.3 视差求精
    3.4 实验结果
        3.4.1 Middlebury平台标准图片的实验结果
        3.4.2 实际图片测试结果分析
    3.5 本章小结
第4章 基于深度图的客流统计算法
    4.1 深度分层目标检测算法流程
    4.2 视差图预处理
        4.2.1 基于深度阈值的背景去除
        4.2.2 视差图形态学处理
    4.3 目标检测算法研究
        4.3.1 深度分层扫描目标检测方法
        4.3.2 基于连通域分析的目标检测算法
    4.4 目标跟踪与计数算法
    4.5 公交车客流统计实验结果分析
    4.6 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 未来展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于TOF相机的人头检测算法研究[J]. 武孝勇,张维忠,袁翠梅,姚孟奇.  青岛大学学报(工程技术版). 2017(04)
[2]基于双目图像的行人检测与定位系统研究[J]. 杨荣坚,王芳,秦浩.  计算机应用研究. 2018(05)
[3]基于OpenCV的公交客流计数方法[J]. 张震,李进钢.  现代电子技术. 2017(02)
[4]基于智能视频的客流人数统计系统设计与实现[J]. 陈东伟,韩娜,吴振权,陈永乐.  信息技术. 2016(05)
[5]基于OpenCV实现双目视觉下的客流计数算法[J]. 张震,王文娟.  计算机应用与软件. 2015(11)
[6]一种基于视频的公交客流自动统计方法[J]. 赵祥模,闵海根,常志国,徐志刚.  计算机工程. 2015(06)

硕士论文
[1]基于双目相机的公交乘客计数系统研究[D]. 庞凤兰.长安大学 2017
[2]基于立体视觉的人头检测与统计方法研究[D]. 张华.湖南大学 2015
[3]基于立体视觉的双目匹配[D]. 李娇.南京理工大学 2015



本文编号：3179382