基于視覺的行人流量統(tǒng)計(jì)方法研究.pdf

1、行人流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)是智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域的重要組成部分。通過對行人流量數(shù)據(jù)的掌握和分析，管理者能夠更好地進(jìn)行人力、物力等資源的合理調(diào)度，行人流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)具有良好的市場價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。然而，由于拍攝環(huán)境因素以及行人之間遮擋等問題的影響，行人流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)的發(fā)展還不完善，亟待解決的問題還很多。
　　本文針對攝像頭傾斜放置的監(jiān)控場景進(jìn)行了行人流量統(tǒng)計(jì)問題的研究，通過對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測、行人判別、跟蹤計(jì)數(shù)三個(gè)模塊中的相關(guān)算法進(jìn)行研究與分析，提出

2、了新的行人流量統(tǒng)計(jì)方法，并通過實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證。
　　在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方面，本文首先介紹了常用的目標(biāo)檢測方法，及其背景減除法中的背景建模方法。然后在選用合適方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于四鄰域區(qū)域的大噪聲點(diǎn)過濾方法，通過充分利用前景信息的關(guān)聯(lián)性，解決了形態(tài)學(xué)處理后殘留的大噪聲點(diǎn)無法很好地去除的問題。
　　在行人判別方面，本文通過對目標(biāo)前景信息的分析，提出一種基于組合分類器的行人頭肩判別方法。該方法充分利用了二值圖像中行人頭肩的特點(diǎn)，

3、并結(jié)合組合分類器實(shí)現(xiàn)了行人頭肩的快速準(zhǔn)確定位。針對行人運(yùn)動(dòng)過程中前后遮擋問題，在上述結(jié)果的基礎(chǔ)上，提出一種基于高度信息反饋的行人頭肩檢測方法，并通過實(shí)驗(yàn)證明了該方法的準(zhǔn)確性。
　　在行人跟蹤和計(jì)數(shù)方面，首先介紹了目前常用的基于區(qū)域的行人跟蹤方法，然后結(jié)合本文的行人檢測方法，提出一種基于頭肩擴(kuò)展區(qū)域的多特征匹配的行人跟蹤方法。該方法根據(jù)待跟蹤對象列表中的元素和目標(biāo)對象列表中的元素之間分離程度不同，采用不同的特征匹配方法，以提高跟蹤的