高清視頻監(jiān)視中行人檢測方法研究.pdf

1、行人檢測是安防監(jiān)控領(lǐng)域的研究重點所在，并且也是其中的一大難點。因為行人一般是監(jiān)控攝像頭中的主要關(guān)注的目標(biāo)，對行人目標(biāo)的檢測是其他計算機視覺處理比如異常行為分析、動作識別等工作的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確度對整個系統(tǒng)都有著至關(guān)重要的影響。但是對于行人目標(biāo)的準(zhǔn)確識別較為困難，若要實現(xiàn)較高的準(zhǔn)確度，就需要犧牲系統(tǒng)的速度，而對于高清視頻的處理，行人檢測的速度問題尤其重要。
　　針對現(xiàn)有的行人檢測所存在的問題，本文研究了行人檢測的加速方法，實現(xiàn)了一個應(yīng)用

2、于高清視頻的行人檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)以HOG特征結(jié)合模式分類算法為基礎(chǔ)，在總體結(jié)構(gòu)以及多處關(guān)鍵算法上進行優(yōu)化。為了提升檢測效率，將系統(tǒng)中運算量最大的部分移植到GPU中，利用GPU強大的并行計算能力進行并行處理。本文的主要工作如下:
　　1.采用運動目標(biāo)檢測作為行人檢測的預(yù)處理，通過運動目標(biāo)檢測獲取感興趣的目標(biāo)區(qū)域，以此來縮小待檢測圖像的檢測范圍，獲得加速的效果。本文介紹了一些經(jīng)典的運動目標(biāo)檢測算法，并提出了混合型二軸映射方法，該方法是

3、以背景差為基礎(chǔ)，利用顏色信息熵以及HSV顏色空間信息來檢測和篩選前景像素，然后使用二軸映射的方法快速獲取運動目標(biāo)區(qū)域。
　　2.使用模式識別的方式進行行人檢測，其主要的部分有兩個，一個是特征描述子的計算，另一個是模式分類器。特征描述子部分本文著重介紹了Haar特征、Sift特征以及本文所使用的HOG特征，模式分類器則有Adaboost算法、SVM算法等。另外，在具體實現(xiàn)過程中，滑動窗口法和包圍盒合并算法也是行人檢測中不可或缺的部分