基于OpenCV的客流檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、行人檢測(cè)技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)，它是智能監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分之一，目前行人檢測(cè)、行人跟蹤和行人計(jì)數(shù)在超市、銀行、地鐵、客運(yùn)站、交通道路、旅游場(chǎng)所等公共場(chǎng)所有著廣泛的應(yīng)用需求。本文基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻圖像處理技術(shù)，結(jié)合VC++開(kāi)發(fā)環(huán)境和OpenCV視覺(jué)函數(shù)庫(kù)建立一個(gè)客流檢測(cè)系統(tǒng)，針對(duì)靜止?fàn)顟B(tài)下的單攝像機(jī)拍攝的視頻序列進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車(chē)客運(yùn)站進(jìn)出口處的行人進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤和統(tǒng)計(jì)的功能，從而為汽車(chē)客運(yùn)站提供一種降低成本、節(jié)

2、省人力的智能人數(shù)統(tǒng)計(jì)手段。
　　本文首先對(duì)傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤進(jìn)行研究，然后對(duì)當(dāng)前專(zhuān)門(mén)的行人檢測(cè)和行人計(jì)數(shù)技術(shù)進(jìn)行了研究，借鑒其算法簡(jiǎn)單、行人檢測(cè)準(zhǔn)確、誤差率低等特點(diǎn)，針對(duì)客流檢測(cè)系統(tǒng)的具體功能設(shè)計(jì)本文的行人檢測(cè)算法。
　　行人檢測(cè)就是判斷視頻序列中是否存在運(yùn)動(dòng)行人，并確定行人的位置，行人跟蹤就是指在整個(gè)視頻序列中建立運(yùn)動(dòng)行人之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，判斷行人的運(yùn)動(dòng)情況如目標(biāo)的出現(xiàn)、消失、遮擋、目標(biāo)的速度等。本文在檢測(cè)過(guò)程中采用背

3、景減除法和基于梯度方向直方圖算法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)行人的檢測(cè)，背景減除法有著算法簡(jiǎn)單，檢測(cè)速度快速的優(yōu)點(diǎn)，缺點(diǎn)是對(duì)光照、遮擋等背景復(fù)雜的情況適應(yīng)較差，梯度方向直方圖算法結(jié)合線(xiàn)性SVM在行人檢測(cè)精度和對(duì)復(fù)雜背景的適應(yīng)方面較好，但是算法復(fù)雜，影響檢測(cè)速度。本文將兩者相結(jié)合，首先利用背景減除法將行人運(yùn)動(dòng)區(qū)域快速提取出來(lái)，減少梯度方向直方圖算法的計(jì)算量，然后進(jìn)行再使用HOG特征和線(xiàn)性SVM行人檢測(cè)。行人跟蹤主要采用目前比較流行的CamShift算法實(shí)現(xiàn)