基于DSP優(yōu)化的行人識別算法在智能監(jiān)控中的研究與應(yīng)用.pdf

1、近年來,隨著技術(shù)的飛速發(fā)展,視頻監(jiān)控系統(tǒng)從第三代網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控逐步過渡到第四代智能監(jiān)控。在智能監(jiān)控中,視頻/圖像處理已經(jīng)成為重要研究課題,運動目標(biāo)檢測,特別是行人檢測已經(jīng)成為智能監(jiān)控重點研究內(nèi)容。
　　本文研究了視頻處理中運動目標(biāo)提取和行人檢測算法,設(shè)計原型系統(tǒng)在全高清智能監(jiān)控系統(tǒng)(1080P)上完成運動行人檢測。本文的主要工作有:
　　1.對整個智能監(jiān)控系統(tǒng)的功能進(jìn)行分析,針對傳統(tǒng)智能監(jiān)控架構(gòu)的缺點,采用DSP智能相機(jī)設(shè)計了一種

2、分布式的智能監(jiān)控架構(gòu)——利用DSP完成運動目標(biāo)提取,在運動區(qū)域上使用PC完成行人檢測。
　　2.仔細(xì)分析現(xiàn)有行人檢測算法,針對傳統(tǒng)多尺度滑窗檢測速度慢,效率低的缺點,根據(jù)應(yīng)用場景,應(yīng)用行人總是在運動這個先驗信息,設(shè)計算法對視頻中的運動區(qū)域進(jìn)行檢測,有效降低了檢測窗口的數(shù)目。
　　3.根據(jù)DSP處理器的特性,分析對比多種運動檢測算法,最終選擇Vibe進(jìn)行運動檢測。在運動檢測的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種基于運動區(qū)域的行人掃描方法,代替?zhèn)?/p>

3、統(tǒng)的多尺度滑窗掃描。
　　4.詳細(xì)分析 HOG、HOGLBP特征在行人檢測中的優(yōu)勢,針對這兩種特征在分類時計算量大的問題,提出采用主成分分析(PCA)對 HOGLBP特征進(jìn)行降維。通過理論分析和實際驗證證明了PCA_HOGLBP特征在保證行人檢測效果的同時,能有效減低分類的復(fù)雜度。
　　5.根據(jù)智能監(jiān)控系統(tǒng)的總體設(shè)計和運動行人檢測算法,實現(xiàn)了該原型系統(tǒng)。仔細(xì)分析了該系統(tǒng)算法的耗時問題,使用編譯器選項和雙緩沖操作對代碼進(jìn)行優(yōu)化

4、。在認(rèn)真分析算法結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,使用Intel擴(kuò)展指令集SSE對向量內(nèi)積運算進(jìn)行了針對性優(yōu)化,提出使用C64x+指令對3×3中值濾波算法進(jìn)行優(yōu)化。實驗表明,在同等條件下,本文優(yōu)化的3×3中值濾波算法比TI在imgLib庫中提供的函數(shù)快5.24倍。
　　本文設(shè)計的智能監(jiān)控系統(tǒng)將運動檢測算法被分散到各個DSP智能相機(jī),PC只對疑似運動區(qū)域進(jìn)行掃描和分類,占用系統(tǒng)資源低;只在異常情況下傳輸高碼率視頻流,網(wǎng)絡(luò)負(fù)載低。實驗證明,本文設(shè)計的智能