基于人流量的公安群体性事件决策分析预警系统中若干问题的研究

发布时间：2019-06-01 23:42

【摘要】：经济社会的发展,使得公共场所的视频监控需求强烈。目前,在车站、广场、政府机关门口等公共场所已有大量的视频监控设备投入使用,但这些设备只能完成视频图像的获取与记录,并不能智能的对人群进行分析,仍然需要大量的人力来完成对异常情况的监控任务。随着监控点布置得越来越多,人力已经越来越难以完成实时的监控情况分析。如何在现有监控设备获取的视频源中完成对人群情况的分析,并对异常情况做出预警,是近年来研究的热点。本文开展了对基于人流量的公安群体性事件决策分析预警系统中的若干关键技术问题的探讨,论文主要研究内容包括：一,对前景目标检测方法做了探讨,提出一种结合时空混合高斯背景建模和三帧差法的目标检测算法,能有效应对背景中出现的非平稳波动。并对前景目标检测中的阴影、噪声、孔洞等干扰做了处理,通过实验验证其效果。二,对视频图像中人数统计算法做了研究,设计一套人数统计方案,探讨其中的关键算法,并通过实验验证其有效性。除了精确的计数外,也对基于图像像素特征和人数的拟合做了研究,对人数进行估计,以获得人群密度。三,研究了基于机器学习的人群密集度估计方法。采用灰度共生矩阵提取图像特征量,用支持向量机方法对采集到的不同人群密度的视频图像进行了分类,以获得人群密度级别,实验取得了较好的效果。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN948.6

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 金俣欣;陶霖密;徐光yP;彭玉新;;摄像机自由运动环境下的背景建模[J];中国图象图形学报;2008年02期

2 王智灵;周露平;陈宗海;;针对不同信息特征的鲁棒背景建模技术分析[J];模式识别与人工智能;2009年02期

3 姜忠民;赵建民;朱信忠;;基于最大间隔聚类的背景建模方法[J];计算机技术与发展;2009年10期

4 余孟泽;刘正熙;骆健;杨丹;;基于块背景建模的运动目标检测[J];四川大学学报(自然科学版);2011年03期

5 葛海淼;戴学丰;王成琳;;一种新型移动物体检测及背景建模系统[J];电子技术应用;2013年01期

6 桑农;张涛;李斌;吴翔;;基于字典学习的背景建模[J];华中科技大学学报(自然科学版);2013年09期

7 左军毅;潘泉;梁彦;张洪才;程咏梅;;基于模型切换的自适应背景建模方法[J];自动化学报;2007年05期

8 张水发;丁欢;张文生;;双模型背景建模与目标检测研究[J];计算机研究与发展;2011年11期

9 袁红照;李纲;杨军;高志升;;基于随机样本的背景建模方法[J];四川大学学报(工程科学版);2012年S1期

10 屈志毅;田楠;温莉娟;;基于可信度评估的背景建模方法[J];计算机应用;2012年06期

相关会议论文 前5条

1 王智灵;陈宗海;周露平;;基于多信息层次的鲁棒背景建模方法[A];2007系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2007年

2 李霞;董雁冰;王亚辉;王俊;;空间光学辐射背景建模研究[A];2007年光电探测与制导技术的发展与应用研讨会论文集[C];2007年

3 何强;林宏基;;基于蚁群算法的自适应背景建模[A];第十一届中国体视学与图像分析学术会议论文集[C];2006年

4 李恒晖;杨金锋;任小慧;吴仁彪;;一种多约束条件的混合高斯背景建模方法[A];全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C];2008年

5 韩颖婕;张海;李琳怡;;基于混合高斯背景建模的阴影抑制算法[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年

相关博士学位论文 前4条

1 叶芳芳;监控视频中的异常行为检测研究[D];浙江大学;2014年

2 邹腾跃;复杂环境目标检测与跟踪关键技术研究及应用[D];华中科技大学;2013年

3 何志伟;基于模型的目标提取及其在智能交通中的应用[D];浙江大学;2006年

4 江疆;基于稀疏表达的若干分类问题研究[D];华中科技大学;2014年

相关硕士学位论文 前10条

1 胡婷;基于视频技术的车辆检测跟踪及分类算法研究与实现[D];长安大学;2015年

2 杨文帮;基于视频分析的人群流量检测[D];贵州民族大学;2015年

3 罗小兰;视频跟踪中的背景建模[D];国防科学技术大学;2007年

4 谭文明;复杂背景建模方法及其在运动目标检测中的应用[D];中国科学技术大学;2009年

5 刘晓男;面向视频监控的复杂背景建模及优化方法[D];南京大学;2011年

6 都颖;基于背景建模的空中目标搜索跟踪算法研究[D];长春理工大学;2013年

7 宋欢欢;复杂场景下背景建模方法的研究与实现[D];南昌大学;2015年

8 刘亚利;背景建模技术的研究与实现[D];北方工业大学;2010年

9 肖淼;基于递归误差补偿的特征背景建模方法[D];上海交通大学;2007年

10 陈雪莹;基于混合高斯的背景建模与更新算法的研究与实现[D];东北大学;2009年

，

本文编号：2490671