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1、基于視頻監(jiān)控的人流量統(tǒng)計系統(tǒng)研究程栗信息工程學(xué)院電子與通信工程李磊民教授駱云志研究員2015421ClassifiedIndex:TP391.4U.D.C:620SouthwestUniversityOfScienceandTechnologyMasterofEngineeringDegreeThesisGrade:2012Candidate:ChengLiAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpecialty:ElectronicsandCommunicationEngineeringSupervisor:P
2、rof.LiLeiminApr.21,2015獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研宄工作及取得的研宄成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得西南科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。簽名：雇篆曰期關(guān)于論文使用和授權(quán)的說明本人完全了解西南科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，@卩：學(xué)校有權(quán)保留學(xué)位論文的復(fù)印件，允許該論文被查閱和借閱；學(xué)校可以公布該論文的全
3、部或部分內(nèi)容，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。(保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）簽名：隹1導(dǎo)師簽名日期：2收西南科技大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第II頁摘要在機器視覺領(lǐng)域，人流量統(tǒng)計成為近來年研究的熱點問題。對公共場所進(jìn)行人流量統(tǒng)計，可以更加有效的對公共場所進(jìn)行管理。在人流量統(tǒng)計系統(tǒng)中，行人目標(biāo)的檢測與跟蹤是其關(guān)鍵技術(shù)。本文在攝像機固定并且有一定角度拍攝情況下，針對攝像頭采集到的視頻圖像，對行人目標(biāo)進(jìn)行檢測、跟蹤、統(tǒng)計計數(shù)。在運動目標(biāo)檢測方面，研究了常用的運動目標(biāo)檢測方法，幀間差分法和背景消減法，分析了兩種方法的優(yōu)缺點和適用環(huán)境
4、，并發(fā)展了一種結(jié)合對稱差分法和背景差分法的行人目標(biāo)檢測算法，利用混合高斯建模對背景進(jìn)行更新。在行人檢測方面，針對不同的場景分析了人頭特征在行人目標(biāo)檢測中的優(yōu)勢，在人頭檢測方面，選擇了Haar特征并應(yīng)用改進(jìn)的Adaboost分類器對人頭目標(biāo)進(jìn)行檢測。首先對Haar特征及積分圖像進(jìn)行了介紹，通過計算可以得到特征值。并且詳細(xì)介紹了Adaboost分類器的訓(xùn)練方法和檢測方法，并對檢測方法進(jìn)行了改進(jìn)，在人頭檢測模塊，提出了基于連通區(qū)域的輪廓提取思想，加載分類器在當(dāng)前幀的前景輪廓內(nèi)對人頭進(jìn)行多尺度檢測，不但可以提高系統(tǒng)的檢測精度，也可以提升人頭的檢
5、測速度。運動目標(biāo)跟蹤方面，研究了常用的跟蹤方法，分析了幾種方法的優(yōu)缺點，針對行人遮擋問題，發(fā)展了一種基于Meanshift和Kalman相結(jié)合的行人跟蹤算法，當(dāng)人群密度較大時，遮擋較嚴(yán)重時，本文提出了一種基本多特征匹配的行人跟蹤算法。最后，為了驗證本文算法的有效性和實時性，選取不同的場景和視頻中不同的人數(shù)對該系統(tǒng)進(jìn)行了測試，實驗結(jié)果表明本文的算法抗干擾能力強，并且能夠?qū)崟r有效準(zhǔn)確的對人流量進(jìn)行統(tǒng)計。關(guān)鍵詞：人流量統(tǒng)計運動檢測AdaBoost輪廓提取運動跟蹤西南科技大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第III頁AbstractInthefieldofc
6、omputervision,inrecentyears,pedestrianflowstatisticaltechniqueisthefocusresearch.Itprovidesmoreeffectivemanagementbyusingpedestrianflowstatisticalforpublicplace.Inpedestrianstatisticaltechnique,humandetectionandtrackingandcountingalgorithmisthecoreofthesystem.Thispaperob
7、tainsvideoimagethroughcamerawhichisfixedandhasacertainangleinbothverticalandhorizontaldirectionsinordertodetectthehumanmovementtargets,trackthehumanmovementtargetsandcountthehumanmovementtargets.Inthematterofmovingtargetdetection,westudysomecommonmovingobjectdetectionalg
8、orithms:interframedifferencemethodandbackgroundreductionmethod,andanalyzetheadvantagesanddisadvantagesa
