智能監(jiān)控系統(tǒng)中的人群密度檢測算法研究.pdf

1、近些年來,社會經(jīng)濟(jì)在新政策下得以快速發(fā)展,城鎮(zhèn)化的進(jìn)度也在新建設(shè)體系中持續(xù)加快,城鎮(zhèn)人口基數(shù)越來越高,聚集在城鎮(zhèn)公共區(qū)域的人口數(shù)量越來越多;同樣地,人們之間的交流活動與交流范圍也越來越廣,人們同時出現(xiàn)在同一地方是非常常見的事情,增加了發(fā)生人群擁擠情況的概率,有時候甚至?xí)?yán)重影響人群安全。另外一些非法游行,非法集會嚴(yán)重的影響了社會治安的穩(wěn)定,因此基于智能監(jiān)控的人群密度檢測得到了廣泛的研究。
　　本文主要研究基于智能監(jiān)控的人群密度檢測

2、的方法以及流程。首先介紹人群密度檢測的背景來源,國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀以及研究意義和目的。在對視頻中的人群進(jìn)行分類時,先對人群視頻進(jìn)行前景提取。本文對背景差分法,幀間差分法,三幀差分法進(jìn)行比較分析,提出背景差分與三幀差分相結(jié)合的新方法,并選擇新方法的結(jié)果進(jìn)行邊緣檢測,最后進(jìn)行像素統(tǒng)計。特別強(qiáng)調(diào)的是本文在進(jìn)行前景提取時對比了各種前景提取方法并通過實(shí)驗進(jìn)行比較分析。
　　當(dāng)人群密度比較高時,人群中人與人就會出現(xiàn)相互遮擋現(xiàn)象,如果運(yùn)用基于像素特

3、征的人群密度估計方法,雖然它在算法上有優(yōu)勢,計算過程比較簡單,但是計算結(jié)果誤差比較大,甚至?xí)霈F(xiàn)結(jié)果完全不準(zhǔn)確。高密度人群時利用基于紋理特征的人群密度估計方法的優(yōu)勢是無需考慮這一問題,計算高密度人群時比基于像素特征的人群密度估計方法準(zhǔn)確,但是在計算過程方面比較復(fù)雜。綜合分析兩種密度估計方法,本文綜合采用了基于像素特征與紋理特征相結(jié)合的密度分類方法進(jìn)行人群密度分類,具體是先利用基于像素特征的人群密度分類算法將所分類人群預(yù)先大致分為低密度人