基于視頻圖像處理的人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著視頻圖像處理技術(shù)的發(fā)展，智能視頻監(jiān)控已成為一個(gè)十分活躍的新領(lǐng)域，而人數(shù)統(tǒng)計(jì)作為一個(gè)重要的應(yīng)用方向已經(jīng)延伸到很多領(lǐng)域.例如，通過(guò)對(duì)人群流動(dòng)繁忙的十字路口進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)，可以合理安排交警的工作時(shí)間和工作額度.如何在特定場(chǎng)景內(nèi)準(zhǔn)確而高效的實(shí)現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計(jì)已經(jīng)成為一個(gè)重要的研究課題.
　　為了使人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法的應(yīng)用更一般化，本文并沒(méi)有選定一個(gè)固定場(chǎng)景，而只是假定了單目相機(jī)固定在天花板的情況.這樣，對(duì)于辦公樓宇、廣場(chǎng)、以至公交車(chē)等場(chǎng)景，均可在本

2、文所述方法的基礎(chǔ)上，對(duì)特定場(chǎng)景進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?，?lái)實(shí)現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計(jì).
　　本文根據(jù)檢測(cè)、跟蹤、計(jì)數(shù)三個(gè)主要環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)了如下算法:
　　(1)運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè).首先通過(guò)幀間差分法和邊緣差分法獲取運(yùn)動(dòng)區(qū)域信息，再經(jīng)過(guò)信息融合、形態(tài)學(xué)處理、區(qū)域連通和邊緣連接、填充空洞等操作，提取了較為完整的運(yùn)動(dòng)區(qū)域的信息.之后，采用了雙向投影法來(lái)確定每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的在圖像中的位置.為了分割出每個(gè)運(yùn)動(dòng)人體，本文根據(jù)視頻圖像中所能容納的人體數(shù)量的多少，給出了兩種分

3、割方法:簡(jiǎn)單分割法和基于投票算法的圓檢測(cè)分割法.
　　(2)運(yùn)動(dòng)人體跟蹤.為了確保待跟蹤目標(biāo)信息的完整性，本文首先設(shè)定了兩條檢測(cè)線.其次，采用分塊色彩分布模型來(lái)代表每個(gè)運(yùn)動(dòng)人體.并以Kullback Leibler距離來(lái)表征兩個(gè)色彩分布模型的相似程度，建立了運(yùn)動(dòng)人體跟蹤模型.在使用信賴(lài)域法求解時(shí)，遇到了由于圖像中的點(diǎn)是離散點(diǎn)而導(dǎo)致的迭代不能收斂的問(wèn)題.對(duì)此，本文對(duì)信賴(lài)域方法做了改進(jìn)，給出了一種新的終止條件和最優(yōu)解的選取方法，加快收