基于視覺無人機動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)人流量檢測方法研究.pdf

1、最近幾年，四旋翼無人機以其獨特的結構、容易操作、方便攜帶等特點很快成為了人們以及商業(yè)公司關注的熱點。無人機的應用領域也已經(jīng)從剛開始的軍事領域慢慢的過度到民用與娛樂領域。人流量統(tǒng)計是安防監(jiān)控領域的研究重點所在，利用無人機進行某些場合人流量統(tǒng)計是它的又一個應用領域。本文以無人機為平臺，搭載視覺系統(tǒng)，基于計算機視覺技術，對行人檢測與跟蹤計數(shù)方法進行了研究。主要研究工作如下：
　　首先，概括了人流量統(tǒng)計的重要性，介紹了無人機與計算機視覺技

2、術的發(fā)展歷程和應用，以及行人檢測的國內(nèi)外現(xiàn)狀和人流量統(tǒng)計的技術現(xiàn)狀。
　　其次，針對四旋翼無人機，首先簡單的介紹了其結構組成和飛行方式，設計了視覺跟蹤系統(tǒng)的總體方案，介紹了其硬件組成，重點詳細介紹了其中的視覺模塊，并總結了視覺跟蹤系統(tǒng)的工作流程。
　　然后，針對行人檢測環(huán)節(jié)，基于采集的視頻圖像存在的噪聲污染，采取使用中值濾波、灰度級矯正、直方圖均衡化等預處理，對行人提取部分通過對比幀間差分法、背景差分法、光流法優(yōu)缺點，最后提

3、出使用K-means來對高斯混合模型的參數(shù)進行初始化以及估計表示每個像素混合高斯模型的個數(shù)。然后使用背景減除的方法進行目標提取，針對提取的行人運動目標中存在的瑕疵，使用形態(tài)學處理，依據(jù)檢測到的效果達到后期計數(shù)的要求。
　　最后，針對行人目標跟蹤的問題上，介紹了基于區(qū)域匹配、基于模型匹配、基于特征匹配的跟蹤算法，及其這些算法的優(yōu)缺點，最后選用經(jīng)典且有預測作用的卡爾曼濾波跟蹤算法，并設計了行人跟蹤計數(shù)方案，進行工程實驗驗證后，達到了預