基于智能視頻的人數(shù)統(tǒng)計的研究與應用.pdf

1、近年來，隨著電子信息產(chǎn)業(yè)制造技術(shù)的提高、硬件成本的降低，給計算機視覺技術(shù)帶來了飛速發(fā)展的機會，加上社會各行業(yè)對智能視頻的需求與日俱增，使得智能視覺成為一個理論和技術(shù)應用上熱門的研究領(lǐng)域，基于視頻的智能人數(shù)統(tǒng)計成為了該領(lǐng)域的熱門研究方向之一。本文設計的基于視頻的智能人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)主要是針對于商場的人數(shù)統(tǒng)計，通過統(tǒng)計主要通道客流狀態(tài)，從而進行店面的合理分布;統(tǒng)計各個區(qū)域的吸引率和繁忙度;有效評估所舉行的營銷和促銷投資的回報;顯示當前客流狀態(tài)和

2、變化趨勢，安全保衛(wèi)部門可以對流量較大的區(qū)域采取預防突發(fā)事件的措施，并可實時觀察當前的實際人數(shù)及圖像等，比傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)更加智能化。
　　本文從硬件和軟件部分進行設計，硬件方面與傳統(tǒng)方案區(qū)別不大，只是比一般的系統(tǒng)增加了基于App的客戶端，所以不做詳細介紹，系統(tǒng)實現(xiàn)的重點與難點在于對運動人體目標檢測技術(shù)、頭部識別的機器學習方法和移動目標跟蹤計數(shù)等，所以從以下幾個方面展開研究:
　　首先，分析人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)使用的環(huán)境是商場的門口等人

3、流密集的地方，通過方案比較，我們選取采用Rossi等提出的攝像機垂直架設拍照方法，采取檢測人體頭部區(qū)域。其優(yōu)點是當行人靠近或肢體之間相互接觸發(fā)生遮擋時，依然能夠提取行人較為完整的頭部信息，盡可能地減少由于遮擋引起的漏判。
　　然后，使用幀間差分法從視頻幀中提取運動目標，然后再以運動目標的外接矩形框作為后續(xù)人頭檢測的檢測區(qū)域。研究表明行人頭部檢測采用基于HOG特征提取、線性支持向量機作為分類器的檢測方法，是目前行人檢測中綜合性能較好

4、的。
　　接下來對視頻場景中的行人進行跟蹤計數(shù)。研究了經(jīng)典的HS光流法和LK光流法。其中LK光流計算方法因為靈活性高、計算量相對較小更適合應用在目標跟蹤中。對于空間運動位移較大的光流計算，將圖像進行金字塔分解來提高光流矢量求解的精確度。在計數(shù)時，對場景設定感興趣區(qū)域，并只對經(jīng)過感興趣區(qū)域的行人進行計數(shù)，并可以準確的判斷進出方向?？梢愿鶕?jù)實際的需要情況，隨意設定感興趣區(qū)域，從而提高了系統(tǒng)的實用性。
　　最后，對于APP的開發(fā)，

5、本文主要介紹iOS操作系統(tǒng)的APP客戶端的開發(fā)，采用的流程為:服務器端把檢測到人數(shù)變化的圖片保存為jpg格式文件，并存儲在服務器，再向遠程控制終端發(fā)送通知，控制終端解析推送通知，通過協(xié)議請求服務器中的圖片以獲得人數(shù)統(tǒng)計結(jié)果的實時圖片。
　　本文是以運動目標前景檢測、基于機器學習的頭部識別以及目標跟蹤等技術(shù)在人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)中實現(xiàn)了具體的應用案例。并且能夠成功地在iOS手機客戶端接收到人數(shù)變化的通知，得到人數(shù)變化時的圖片。為了驗證所用到