視頻監(jiān)控中快速準確行人檢測.pdf

1、智能視頻監(jiān)控在近些年來引起很大的關注，而運動的行人檢測在視頻監(jiān)控中占據(jù)了很重要的地位。之前已經有方法結合監(jiān)控視頻的特點直接利用前景檢測結果進行行人檢測，但是這些方法受環(huán)境的影響很大，對攝像頭的成像效果、監(jiān)控環(huán)境有很高的要求。而本文利用前景檢測來加速檢測過程，降低誤檢率，提高檢測率，并且利用積分圖像來進行興趣區(qū)域快速處理。已有的工作表明，滑動窗口是行人檢測中最好的框架，而在滑動窗口框架下，由于需要對各個位置、各種大小的窗口進行特征的抽取與

2、分類，所以抽取的特征的次數(shù)非常多而行人的特征一般抽取比較復雜，所以特征抽取的效率成為了整個行人檢測性能的瓶頸，雖然前面結合前景檢測能夠巨幅減少需要抽取特征和分類的滑動窗口，然后利用一個更快的比較準確的用基于輪廓的CENTRIST特征訓練的分類器對滑動窗口進行一次粗篩選，然后利用精度更高的但是效率更慢的深度學習進行最終的分類。由于背景模型算法和用CENTRIST特征訓練的分類器將絕大部分不包含行人的滑動窗口去除了，所以需要利用深度學習進行