基于監(jiān)測視頻的出入口人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)研究.pdf

1、實時掌握出入口人群流動情況對資源合理調(diào)度、提高安全防范有著重要意義，傳統(tǒng)人數(shù)統(tǒng)計方法由于效率低、準(zhǔn)確率低等缺點(diǎn)，無法滿足實用要求。基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的監(jiān)控視頻人流量統(tǒng)計系統(tǒng)受到越來越多的關(guān)注，由于其人力投入少、智能化程度高、統(tǒng)計效率高等特點(diǎn)得到廣泛的應(yīng)用，且前景廣闊。
　　本文基于視頻的出入口人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)采用單目攝像頭近垂直拍攝方法獲取監(jiān)測視頻，減少了運(yùn)動目標(biāo)間的相互遮擋，采用背景減除法檢測前景，利用改進(jìn)的滑動平均算法實時更新背

2、景模型，并將前景圖像映射到HSV空間消除檢測陰影。
　　本文針對前景目標(biāo)與局部背景像素值偏差小而導(dǎo)致的目標(biāo)提取不完整問題，提出一種對前景連通區(qū)域自適應(yīng)合并算法，并對檢測前景進(jìn)行孔洞填充修復(fù)。而對多目標(biāo)粘連同行情況，本文提出基于城市街區(qū)距離變換的團(tuán)塊分割算法，將目標(biāo)團(tuán)塊有效分割為單目標(biāo)。
　　本文對分割后的單目標(biāo)進(jìn)行判定，分類行人目標(biāo)與非行人目標(biāo)。提取目標(biāo)長、寬、面積等信息做初步判定，然后利用Hough變換圓檢測方法提取頭部特

3、征，并加入目標(biāo)步態(tài)運(yùn)動周期特征作為輔助行人判定依據(jù)，提高行人識別率。最后對分割后的目標(biāo)使用Kalman濾波器預(yù)測運(yùn)動范圍，利用基于質(zhì)心和占空比的目標(biāo)代價函數(shù)完成幀間匹配，描繪單目標(biāo)跟蹤軌跡，通過分析目標(biāo)運(yùn)動軌跡完成人數(shù)統(tǒng)計。
　　通過對采樣視頻的實驗測試，論文提出的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)對光照變化及噪聲干擾魯棒性良好，提取的前景目標(biāo)信息完整度高;對多人目標(biāo)存在較多粘連情況時，對粘連目標(biāo)團(tuán)塊分割效果良好;在行人目標(biāo)識別階段，增加的步態(tài)運(yùn)動規(guī)律