視頻監(jiān)控下的行人數(shù)量統(tǒng)計研究.pdf

1、隨著科技的進步，智能視頻監(jiān)控正日益發(fā)揮著越來越重要的作用。如今大規(guī)模的視頻監(jiān)控系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于各類公共場所，如何對這些海量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)進行分析處理進而提取出有用的信息，是目前該領(lǐng)域的一個研究熱點和難點。在智能監(jiān)控的實際應(yīng)用中，其中有一個關(guān)鍵的問題是對大規(guī)模行人數(shù)量的統(tǒng)計，目前行人數(shù)量的統(tǒng)計不僅僅關(guān)系到安防行業(yè)，其在交通、商業(yè)等方面也有著不可替代的作用，因此對行人數(shù)量統(tǒng)計的研究是一個具有重要現(xiàn)實和長遠意義的課題。
　　 本文提出

2、一種快慢結(jié)合的雙高斯背景模型進行運動目標的檢測。在該過程中，首先使用K-均值法對背景進行初始化學習并對背景模型的參數(shù)賦初值，接著使用背景減除的方法對當前幀進行運動目標的預(yù)檢測，然后對檢測出的候選前景區(qū)域進行鄰域減除和形態(tài)學等一系列的處理，去除那些虛假的前景像素，準確檢測出運動目標區(qū)域，最后根據(jù)檢測結(jié)果對該背景模型采用快、慢兩種更新方式對背景進行維護。除此之外，上述步驟檢測出的運動目標區(qū)域可能存在陰影，為了能夠較為準確的統(tǒng)計出行人數(shù)量，陰

3、影的處理必不可少，本文采用基于YCbCr顏色空間模型的算法進行陰影的檢測和處理。
　　 本文使用基于底層特征的方法對行人數(shù)量進行統(tǒng)計。文中主要選擇行人的像素、運動矢量、顏色等特征進行行人數(shù)量統(tǒng)計的，該部分具體又可分為在斜角場景和垂直場景下的行人數(shù)量統(tǒng)計。在斜角場景下，首先采用上述運動目標檢測方法進行前景像素的提取，接著使用LK光流算法進行運動矢量的估計，之后對于設(shè)置的虛擬門處的前景像素賦權(quán)值，最后進行函數(shù)擬合將用到的底層特征轉(zhuǎn)化