視頻監(jiān)控中的行人統(tǒng)計(jì)方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)的普及和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,智能視頻圖像處理在公共場所的應(yīng)用已經(jīng)從前期的理論研究拓展到實(shí)際的公共安全和公共服務(wù)中,這些公共場所有學(xué)校教學(xué)樓、大型食堂、城市廣場、大型旅館和購物商場超市等等。對于監(jiān)視敏感區(qū)域來檢測可疑事件、商場超市的顧客行為分析、對交通路口和公交站點(diǎn)的監(jiān)控以及對年老體弱人群的監(jiān)視都是這個方面的應(yīng)用,這就要求這個系統(tǒng)能夠自動識別行人及其他的目標(biāo)對象。采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對特定視頻運(yùn)動目標(biāo)的識別在智能視頻監(jiān)控、

2、計(jì)算機(jī)視覺方面有著廣泛的應(yīng)用前景,也一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　行人統(tǒng)計(jì)一直以來都是計(jì)算機(jī)視覺和智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容,通過它可以實(shí)時統(tǒng)計(jì)監(jiān)控視頻中每幀圖像的行人數(shù)量,但是由于遮擋、陰影和光照變化使得構(gòu)建一個實(shí)時、準(zhǔn)確的人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法變得異常困難。目前已經(jīng)提出了許多算法,總體來說,現(xiàn)有算法對于人數(shù)較少的稀疏場景的統(tǒng)計(jì)已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)高的精度,但是對于更有研究價值的密集人群場景,還沒有一種算法能夠在精度和實(shí)時性兩方面同時取得非

3、常好的效果。
　　本文首先介紹了視頻監(jiān)控中行人統(tǒng)計(jì)的背景和研究現(xiàn)狀,然后總結(jié)了已有的行人統(tǒng)計(jì)方法,分析了現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)。通過總結(jié)傳統(tǒng)基于檢測和特征回歸的方法提出了一種新的基于團(tuán)塊的行人統(tǒng)計(jì)方法,在達(dá)到高精度的基礎(chǔ)上又提出其改進(jìn)算法即場景復(fù)雜度自適應(yīng)行人統(tǒng)計(jì)方法。這種方法將前景分割成多個團(tuán)塊,然后統(tǒng)計(jì)每個團(tuán)塊的人數(shù),整個場景的人數(shù)就是所有團(tuán)塊人數(shù)的累加。在統(tǒng)計(jì)每個團(tuán)塊人數(shù)中利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法完成,確保了算法的精度。場景復(fù)雜度的引入