视频监控中人物属性识别方法的研究

发布时间：2017-08-03 21:15

  本文关键词：视频监控中人物属性识别方法的研究

  更多相关文章： 智能监控 人物属性 运动状态识别 性别识别

【摘要】：对象识别是计算机视觉领域的研究热点,其主要目的是从复杂的图像场景中识别出人们所感兴趣的目标。视频中运动对象识别是智能监控系统的关键,通过对象识别技术可以区分监控场景中的人物、车辆、动物等。其中,人物对象识别是最为重要的研究内容之一。传统的人物对象识别主要将行人从多种运动对象中区分出来,而并没有进一步对人物进行分析理解。在监控系统中,对人物的进一步分析理解能够提供丰富的属性信息,这些信息可以运用到异常事件检测、行人再识别、商场人流统计分析等方面。然而,由于受到成本的限制,目前大部分机构所采用的监控设备分辨率不高,监控画面不能提供足够清晰的人物图像,因此传统基于图像的人物分析技术很难应用到智能监控领域中。针对上述问题,本文针对监控画面中人物属性识别进行相关研究,主要内容包括:1.针对目标跟踪问题,有两方面的工作。其一是提出了利用三步搜索的思想实现目标跟踪的算法结构,这种方法能有效跟踪目标,并且其算法耗时低,能够满足监控系统对实时性的需求。其二是提出粒子滤波跟踪算法的改进方法,有效降低跟踪目标所需要的粒子数,减少跟踪耗时。2.提出行人目标运动状态属性的识别算法。针对监控场景中行人对象行走、奔跑、骑车几种不同状态,提出了分层结构的识别算法。通过分析不同状态的行人对象局部特征的差异性,提取有效的局部特征结合步态分析技术实现了对上述运动状态逐级识别。3.提出基于行人外观的性别识别算法。针对监控场景行人分辨率不高的问题,提出了基于各个区域外观特征实现行人性别识别的算法框架。算法的特点在于所提取的特征是针对行人各个不同区域构建的,最后整合不同特征的识别结果实现对行人性别的识别。此外,提出了利用此算法框架解决特定职业识别的应用。4.构建行人携带包裹的检测算法。为了给监控系统提供更为丰富的人物信息,提出了行人身上所携带包的检测算法,取得了初步检测效果。
【关键词】：智能监控 人物属性 运动状态识别 性别识别
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN948.6
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 课题研究背景与意义10-11
• 1.2 相关研究概述11-14
• 1.2.1 运动状态属性识别相关工作11-13
• 1.2.2 性别属性识别相关工作13-14
• 1.2.3 外观属性识别相关工作14
• 1.3 本文研究内容与章节安排14-17
• 第二章 运动目标提取与跟踪17-36
• 2.1 引言17
• 2.2 本章问题描述17-18
• 2.3 基于分块统计运动目标提取18-23
• 2.3.1 背景建模与更新18-20
• 2.3.2 运动目标提取20-23
• 2.4 运动目标跟踪23-32
• 2.4.0 跟踪目标颜色特征提取23-25
• 2.4.1 基于三步搜索跟踪算法25-28
• 2.4.2 基于改进的粒子滤波跟踪算法28-32
• 2.5 实验结果与分析32-35
• 2.5.1 实验环境32
• 2.5.2 本章实验与分析32-35
• 2.6 本章小结35-36
• 第三章 基于树状分类结构的人物运动属性识别36-56
• 3.1 引言36
• 3.2 本章算法总体框架36-37
• 3.3 基于不均匀分块HOG特征的个体对象提取37-39
• 3.4 基于光流法的个体对象校正39-43
• 3.5 个体对象运动状态识别43-51
• 3.5.1 基于局部区域特征提取的运动目标识别44-45
• 3.5.2 基于关键帧特征提取的行人状态识别45-51
• 3.6 实验结果与分析51-55
• 3.6.1 个体对象提取结果与分析51-53
• 3.6.2 运动属性识别实验与分析53-55
• 3.7 本章小结55-56
• 第四章 基于外观特征的人物性别与职业属性识别56-72
• 4.1 引言56
• 4.2 本章算法总体框架56-57
• 4.3 基于区域形状与轮廓特征的行人性别识别57-66
• 4.3.1 行人区域分割58-60
• 4.3.2 PHOG区域特征提取60-62
• 4.3.3 边缘特征提取62-65
• 4.3.4 分类器训练与特征打分融合65-66
• 4.4 基于区域形状与颜色特征的职业属性识别66-68
• 4.5 实验结果与分析68-71
• 4.5.1 性别识别实验68-71
• 4.5.2 职业识别实验71
• 4.6 本章小结71-72
• 第五章 基于部分区域特征的行人携带包检测72-82
• 5.1 引言72-73
• 5.2 本章算法总体框架73
• 5.3 特征提取与分类器训练73-77
• 5.3.2 基于BOW模型特征提取74-76
• 5.3.3 分类器训练与测试76-77
• 5.4 检测器的设计77-79
• 5.5 实验结果与分析79-81
• 5.6 本章小结81-82
• 第六章 总结与展望82-85
• 6.1 论文研究总结82-83
• 6.2 论文研究展望83-85
• 致谢85-86
• 参考文献86-93
• 攻读硕士学位期间取得的成果93-94

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4 ;地铁环境智能监控[J];每周电脑报;2004年09期

5 周杰;梁笃国;;智能监控在上海世博会中的应用探讨[J];电信科学;2009年11期

6 侯震;杨建华;唐忠林;;某型陀螺仪马达电源智能监控装置设计[J];工业仪表与自动化装置;2010年06期

7 孙冬青;;综合智能监控系统概述[J];电视技术;2012年08期

8 ;物联云智能监控联合实验室成立[J];高科技与产业化;2012年08期

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10 孙晖;;利用智能监控技术解决电信企业运维支撑系统问题的建议[J];电信网技术;2014年03期

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2 余瑾;姚燕;李忠明;;消防巡检智能监控实验系统[A];北京高教学会实验室工作研究会2009年学术研讨会论文集[C];2009年

3 罗忠孟;邓成中;张永相;;发展预应力张拉系统智能监控技术的探讨[A];第一届全国流体动力及控制工程学术会议论文集（第二卷）[C];2000年

4 罗坤明;黄道平;朱学峰;黎景棠;黄湘云;;蒸馏装置智能监控与事故预报系统[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年

5 赵红军;;智能监控中非防护异常的检测[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年

6 范跃祖;李俊韬;张海;;道路交叉口智能监控系统关键技术研究[A];第一届中国智能交通年会论文集[C];2005年

7 曾杨;;工程机械智能监控信息系统[A];智能制造技术研发及应用——第十三届海峡两岸机械工程技术交流会论文集[C];2010年

8 曲琦;孟德禄;李文斌;孙小鹏;;三级护线智能监控管理系统开发与应用[A];山东电机工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年

9 谭黎;武林;杨玉芳;;ZigBee技术在农田智能监控中的应用研究[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年

10 李华敏;张志本;袁鑫昌;;基于IMS架构的智能监控的设计与实现[A];2007通信理论与技术新发展——第十二届全国青年通信学术会议论文集（下册）[C];2007年

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1 记者 陈志刚;甘肃将在边界道路安装智能监控设备[N];人民公安报;2011年

2 曹英华;标准缺失制约智能监控市场发展[N];人民邮电;2012年

3 鲍卫文　陈增;江西宜春建设工程实施智能监控[N];中国建设报;2009年

4 通讯员 朱启法;特种作业车实现智能监控[N];大庆日报;2012年

5 本报记者 宋显晖;“智能监控”广泛用于全国重大工程[N];珠海特区报;2012年

6 通讯员 周兴程;长江高科智能监控电缆填补国内空白[N];三峡日报;2009年

7 本报记者 邓健;智能监控与应急机制立体融合[N];计算机世界;2008年

8 本报记者 许政;南京：全市近六成路口可抓拍“加塞”[N];人民公安报·交通安全周刊;2014年

9 于尚民;3G高效机房始于智能监控电源[N];通信产业报;2009年

10 本报记者 王华;借交通智能监控管理平台杜绝公交“霸王车”[N];贵阳日报;2010年

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1 钟志;基于异常行为辨识的智能监控技术研究[D];上海交通大学;2008年

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1 杨鹏;基于计算机视觉的水面智能监控研究[D];贵州民族大学;2015年

2 郑伶俊;大型框架式液压机智能监控与维护系统设计[D];南京理工大学;2015年

3 董洋;家庭智能监控机器人的设计与研究[D];沈阳理工大学;2015年

4 何谐;基于DSP优化的行人识别算法在智能监控中的研究与应用[D];电子科技大学;2014年

5 罗海伟;基于.Net的货运列车智能监控管理平台设计与实现[D];南京大学;2014年

6 邹晓阳;金融网点智能视频监控技术的研究[D];辽宁科技大学;2015年

7 肖国丰;昆山公交智能监控项目风险分析及后评价[D];南京邮电大学;2015年

8 何世伟;智能监控告警系统的研究与应用[D];东华大学;2016年

9 李振宇;基于多源智能监控视频分析技术的人员分布模型研究[D];山东建筑大学;2016年

10 张京;智能监控中行人序列检索关键技术研究[D];安徽大学;2016年

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本文编号：616355