基于DSP密集場所人流量統(tǒng)計(jì)算法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本課題是基于DSP密集場所的人流量統(tǒng)計(jì)算法的研究。首先分析了人流量統(tǒng)計(jì)過程應(yīng)用的算法，然后搭建基于DSP的硬件設(shè)計(jì)。準(zhǔn)確地獲悉各密集場所的人流量，能夠有效的對密集場所實(shí)施監(jiān)控和管理，以保障公共場所行人的人身和財(cái)產(chǎn)安全。
　　本文主要從四個(gè)方面詳細(xì)的介紹密集場所人流量檢測與統(tǒng)計(jì)的算法的研究:圖像預(yù)處理，運(yùn)動目標(biāo)檢測，移動目標(biāo)識別和移動目標(biāo)跟蹤。圖像的預(yù)處理就是對圖片進(jìn)行灰度化、直方圖的二值化以及降噪聲處理等。對于背景固定的人流量密集

2、的場所，采用更合適的背景差分法作為進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測的算法。深入的分析研究橢圓擬合法和Hough變化法。對于人流量密集的場所環(huán)境復(fù)雜，在許多情況下，可能會出現(xiàn)多人行人或行人人頭堵塞的現(xiàn)象，Hough需要一定程度的優(yōu)化，以進(jìn)一步有效和準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)行人數(shù)量。這樣就會增加計(jì)算量，增加對計(jì)算機(jī)等其他硬件設(shè)備的要求。相比于其他算法，本文所說的橢圓擬合法的復(fù)雜度低，復(fù)雜的情況下，更能突出其良好的效果。本文選橢圓擬合法作為目標(biāo)的識別方法。結(jié)合無跡卡爾曼濾

3、波器跟蹤算法和Meat Shift跟蹤算法設(shè)計(jì)了一套適合本文的跟蹤方法。在本文中，硬件結(jié)構(gòu)方面最主要的采取了三個(gè)模塊，采用了美國德州儀器公司(TI)生產(chǎn)的TMS320DM642 DSP芯片的圖像處理模塊，索尼CCD攝像頭的圖像采集和編碼TVP5150芯片構(gòu)成的圖像采集模塊，采用TCL T22M2的液晶顯示器和SAA712IH的顯示模塊。結(jié)合介紹的人流量的檢測的算法以及搭建的硬件平臺給出了驗(yàn)證和仿真。
　　通過對密集場所人流量的統(tǒng)計(jì)

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