顧及透視規(guī)律的監(jiān)控視頻行人檢測研究.pdf

1、行人檢測是智能監(jiān)控的主要目的。傳統(tǒng)的行人檢測方法一般是針對室內(nèi)或較小范圍的視頻場景中的行人，所以均沒有考慮透視現(xiàn)象的影響。而隨著行人的出行量和活動數(shù)的大量增加，監(jiān)控的視頻場景也漸漸由室內(nèi)或較小范圍的場景擴(kuò)展為室外或較大范圍的視頻場景，這些視頻場景中的透視現(xiàn)象很明顯，會影響到檢測方法的精度和性能。因此，顧及透視現(xiàn)象對檢測方法精度和性能影響的研究變得極為重要。因此，本文顧及了透視現(xiàn)象對檢測方法精度和性能的影響，首先通過視頻圖像空間與地理空間

2、的互映射方法得到相關(guān)的地理信息，然后在傳統(tǒng)的行人檢測方法中引入地理空間面積約束條件，從而進(jìn)一步提升檢測方法的精度和性能。本文的研究內(nèi)容和結(jié)論主要包括:
　　(1)視頻圖像空間與地理空間互映射
　　針對四種常用的視頻圖像空間與地理空間互映射的方法，設(shè)計了對不同方法在地形不變和地形緩慢變化的情況下的精度對比實驗，選取適合的方法，實現(xiàn)視頻場景與地理場景之間的互映射，提取圖像場景的地理坐標(biāo)，并獲得地理空間面積約束信息。
　　(

3、2)引入地理空間面積約束進(jìn)行背景減除
　　針對透視現(xiàn)象對背景減除方法的影響，利用所得到的地理空間面積約束信息，改進(jìn)基于背景減除的運(yùn)動檢測方法，提高檢測方法的精度和性能，并設(shè)計對比實驗，從直觀上以及評價體系兩個方面驗證背景減除方法的精度和性能是否提高。
　　(3)引入地理空間面積約束進(jìn)行基于HOG特征的行人檢測
　　針對像素尺度變化即透視現(xiàn)象對現(xiàn)有的基于HOG特征改進(jìn)的行人檢測方法的影響，利用地理空間面積約束信息，改進(jìn)行