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基于多特征的行人计数算法研究

作　者: 蒋维娜
导　师: 高成英
学　校: 中山大学
专　业: 软件工程
关键词: 行人计数红外检测深度信息团块分割光流跟踪
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 38次
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内容摘要

实时的客流信息能够为许多行业的人员调度、资源分配、经营策略、安全监控等方面提供数据支持。视频客流统计方法可以实时、准确、无干扰地进行人数统计，近年来众多学者对其进行了深入的研究。但是普通摄像头易受光照、环境条件的影响，因此光线较暗、阴影严重、行人密集的场景会严重影响此类算法的准确度。针对于此，本文在算法中引入了深度特征，深度特征在客流统计中的应用具有方便目标区域提取、易于拥塞分割、不受光线变化干扰等优点。文中提出了一种设备成本较低的多特征行人计数方法，在视频客流统计方法基础之上，引入红外发射装置，通过摄像机捕捉红外激光在指定区域形成的光斑图像并融合图像灰度信息，进行精确客流统计。本方法利用无人场景的光斑图像进行背景建模，在场景中划定光斑邻域，获取各区域光斑在图像中的位置；在此基础上提取当前场景与背景模型中对应区域的光斑位置变化，恢复出兴趣区域的相对深度信息，聚合深度发生变化的光斑区域来确定前景团块；并且从前景的相对深度数据中寻找局部极大值所代表的头部区域，从而对行人团块进行有效分割；最终结合红外视频灰度信息使用金字塔LK光流算法完成行人跟踪和人数统计。实验结果表明，本文提出的方法具有较好实时性和较高的准确率，同时算法在行人拥塞场景获得了较为理想的效果。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-7
第一章绪论  7-11
  1.1 研究背景及意义  7-9
  1.2 论文主要工作  9-10
  1.3 论文组织结构  10-11
第二章国内外研究现状  11-25
  2.1 视频行人计数方法概述  11-15
  2.2 基于深度的行人计数方法  15-23
  2.3 本章小结  23-25
第三章系统总体部署  25-31
  3.1 系统概述及部署方法  25-26
  3.2 系统有效性  26-29
  3.3 本章小结  29-31
第四章基于多特征的行人计数方法  31-55
  4.1 方法概述  31-32
  4.2 前景检测  32-42
  4.3 目标识别  42-45
  4.4 行人跟踪及计数  45-54
  4.5 本章小结  54-55
第五章实验与结果分析  55-63
  5.1 测试集合  55
  5.2 测试结果  55-58
  5.3 主要模块测试结果  58-62
  5.4 本章小结  62-63
第六章总结与展望  63-65
  6.1 总结  63-64
  6.2 工作展望  64-65
参考文献  65-69
致谢  69

基于多特征的行人计数算法研究

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