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文檔簡介
1、近年來,隨著我國城市化的不斷推進(jìn),各種基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷增加,如何加強施工現(xiàn)場的安全管理成為了施工單位、政府部門各方關(guān)注的重點問題。由于施工現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜,施工人員流動性大,傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控不能滿足安全管理的要求,因此提出一套適用于施工現(xiàn)場安全監(jiān)控的智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)具有重要意義。
本文針對智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)中的人形識別技術(shù)進(jìn)行研究,主要包括目標(biāo)檢測、特征提取和分類器設(shè)計三個部分。首先,本文通過分析施工現(xiàn)場這一應(yīng)用場景下人形識別問題的
2、難點,選擇相應(yīng)的技術(shù)路線作為解決方案;然后,本文以目標(biāo)檢測、特征提取和分類器設(shè)計為主要內(nèi)容,分為三部分分別進(jìn)行研究;最后,本文通過以實際的施工現(xiàn)場環(huán)境為背景進(jìn)行研究成果的驗證。具體來說,本文的主要研究內(nèi)容如下:
1)目標(biāo)檢測算法研究
本文比較分析了幾個主要的目標(biāo)檢測方法,認(rèn)為背景建模法適用于施工現(xiàn)場,能有效地分割目標(biāo)與背景,并基于背景建模法進(jìn)行研究,提出聯(lián)合自適應(yīng)混合高斯模型和顏色統(tǒng)計直方圖的時空信息的目標(biāo)檢測算法。
3、
2)特征選擇與優(yōu)化方法研究
本文總結(jié)了現(xiàn)有的各種特征的特點,在此基礎(chǔ)上選擇能夠互相補充的特征組合作為特征向量,然后利用準(zhǔn)則函數(shù)對該特征向量進(jìn)行優(yōu)化,并在保證盡可能少地?fù)p失信息量的條件下降低向量維數(shù),以得到一種既能有效地描述人形目標(biāo)又不會大幅增加計算復(fù)雜度的組合特征。
3)分類器設(shè)計方法研究
本文研究了判別函數(shù)理論,考慮到雖然線性分類器形式簡單且計算復(fù)雜度小,但是分類精度卻遠(yuǎn)不如非線性分類器,而分
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