智能视频监控中人流量问题的研究

发布时间：2017-09-30 07:33

  本文关键词：智能视频监控中人流量问题的研究

  更多相关文章： 视频监控 前景提取 人群密度 人数统计

【摘要】：随着社会和经济的快速发展,公共安全区域的视频监控部署已经成为常态。就目前而言,广场、地铁站、政府机构、大型商场等公共场所大多实现了视频监控,但简单的对视频图像进行捕捉和记录不足以满足需求。更为重要的是对视频图像进行分析处理,从而实现对异常情况的预警监控。目前大量的视频监控系统需要人力全天候值守,造成了一定的安全隐患,如何实现公安监控视频的自动智能分析是目前研究探讨的热点。本文针对公安视频智能分析中的人流量问题进行了研究和探讨,论文的主要研究内容包括：1)对图像的前景提取方法进行了探讨,经过实验分析对比了几种常用前景目标检测方法的优缺点,实验证明了背景差分法提取的目标相对完整,本文用该方法检测前景图像后进行了形态学处理,减少了图像的噪声和空洞现象,有利于更深入的对图像进行处理和理解。2)针对人群密度估计问题进行了研究,首先研究了基于像素和基于纹理的分析方法,然后实际运用灰度共生矩阵提取人群纹理特征,在分类阶段,提出了一种基于粒子群算法的决策树SVM多分类方法,运用该方法对不同人群密度图像进行了分类,通过实验验证了该方法的有效性。3)研究分析了视频图像中的人数统计方法。提出了一种适用于多种人群密度的人数统计方法,在人群密度较低时利用前景像素与人数的拟合曲线来估计人数,在人群密度较高时则运用基于图像ALBP特征的回归方法对图像人数进行统计,实验验证了该方法对不同人群密度图像的人数统计准确性。
【关键词】：视频监控 前景提取 人群密度 人数统计
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN948.6
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-20
• 1.1 研究背景及意义15-16
• 1.1.1 课题背景及来源15-16
• 1.1.2 研究意义16
• 1.2 国内外研究现状16-19
• 1.3 本文主要研究内容19-20
• 第二章 图像前景提取20-31
• 2.1 图像采集及预处理20-21
• 2.1.1 图像采集20
• 2.1.2 图像灰度化20-21
• 2.2 前景目标提取21-28
• 2.2.1 帧差法22-23
• 2.2.2 光流法23-24
• 2.2.3 背景差法24-28
• 2.3 形态学处理28-29
• 2.3.1 形态学基础28
• 2.3.2 形态学滤波及区域填充28-29
• 2.3.3 形态学操作实验结果29
• 2.4 本章小结29-31
• 第三章 基于支持向量机的人群密度分类31-52
• 3.1 人群密度特征提取31-40
• 3.1.1 基于像素统计的人群密度特征31-33
• 3.1.2 基于图像纹理的人群密度特征33-35
• 3.1.3 基于灰度共生矩阵的人群密度特征35-40
• 3.2 支持向量机40-46
• 3.2.1 支持向量机基础40-42
• 3.2.2 支持向量机多类分类问题42-46
• 3.3 基于粒子群算法的决策树SVM多分类方法46-49
• 3.3.1 基于粒子群聚类的决策树生成算法46-47
• 3.3.2 粒子群聚类算法设计47-49
• 3.4 实验结果49-51
• 3.5 本章小结51-52
• 第四章 人数统计方法研究52-66
• 4.1 基于前景像素的人数拟合53-59
• 4.1.1 透视畸形校正54-55
• 4.1.2 最小二乘拟合55-57
• 4.1.3 实验结果57-59
• 4.2 高密度人群计数方法59-65
• 4.2.1 图像ALBP特征60-62
• 4.2.2 人数回归模型建立62-64
• 4.2.3 实验操作64-65
• 4.3 本章小结65-66
• 第五章 总结与展望66-68
• 5.1 本文主要工作总结66
• 5.2 工作展望66-68
• 参考文献68-72
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况72-73

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本文编号：946917