监控场景下的行人检测与跟踪及系统设计

发布时间：2017-12-23 16:42

  本文关键词：监控场景下的行人检测与跟踪及系统设计　出处：《南京理工大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 视频监控系统 行人检测 行人跟踪 形变部件模型 聚合通道特征

【摘要】：视频中的目标检测与跟踪是实现智能监控系统的关键,在行为分析、辅助驾驶系统、机器人视觉等领域都有着广泛的应用。而对行人的检测与跟踪是其中的关键环节之一,由于行人具有姿态多变性的特征,外观易受衣着、尺度变化、遮挡和拍摄角度等因素的影响,包括监控场景中的不确定因素,一直是图像处理领域的研究热点与难点。为了在监控场景下准确的进行行人检测与跟踪工作,本文深入研究了行人检测算法与行人跟踪算法,并对相关的算法进行优化,设计出了一套具有良好性能的行人检测与跟踪系统。在设计出此系统的基础上,本文研究的主要内容和成果如下:1、对经典的行人检测算法进行研究。图像中的行人检测流程包括图像预处理、特征提取、分类器训练和后处理过程,研究的主要内容包括星型级联可形变部件模型(star-cascade Deformable Part Model,casDPM)、聚合通道特征(Aggregate Channel Features,ACF),实现对图像中行人的检测;研究了二值范数梯度(Binarized Normed Gradients,BING)目标提取算法,并与行人检测算法进行融合优化;在后处理阶段对非极大值抑制算法(Non-maximumSuppression,Nms)进行了改进。同时对改进模型的方法进行了扩展性验证,并分别在INRIA数据集和实际监控场景中进行仿真实验分析,可以看出本文提出的行人检测算法具有扩展性和鲁棒性。2、提出了改进的cas-CSK行人跟踪算法。列举了一些常用的行人跟踪方法,并对Mean-Shift 算法、训练-学习-检测(Tracking-Learning-Detection,TLD)算法进行了简要介绍;同时对基于核相关的循环矩阵(CSK)算法进行了详细研究分析,结合行人检测分类器,并根据实际情况对局部区域进行检测,降低目标在遮挡、光照剧烈变化、姿态变化造成跟踪窗口漂移的可能性,详细介绍了改进算法的步骤,提出了改进的cas-CSK行人跟踪算法;并在监控场景中进行了实验对比分析,验证了改进的跟踪算法具有一定的鲁棒性。3、完成了行人检测与跟踪系统的设计开发。将上述行人检测与行人跟踪模块进行了组合,包含原算法和改进的算法;另外还包括图像预处理模块,例如:Gamma校正、图像滤波、几种边缘检测算子等功能;以及扩展的功能模块:驾驶员检测、车窗检测,形成了一套能够在监控场景下进行行人检测与跟踪的系统。本文重点研究了行人检测与行人跟踪模块,该部分算法的好坏决定着整个系统的质量,其他模块则是本文的基础工作。
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1324668